- hive采用的是mapreduce 內(nèi)容精選 換一換
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如下圖所示,多個(gè)ClickHouse節(jié)點(diǎn)組成的集群,沒有中心節(jié)點(diǎn),更多的是一個(gè)靜態(tài)資源池的概念,業(yè)務(wù)要使用ClickHouse集群模式,需要預(yù)先在各個(gè)節(jié)點(diǎn)的配置文件中定義cluster信息,等所有參與的節(jié)點(diǎn)達(dá)成共識(shí),業(yè)務(wù)才可以正確的交互訪問,也就是說配置文件中的cluster才是通常理解的“集群”概念。 常見的數(shù)據(jù)庫來自:專題Flink簡(jiǎn)介 Flink介紹 Flink是一個(gè)批處理和流處理結(jié)合的統(tǒng)一計(jì)算框架,其核心是一個(gè)提供了數(shù)據(jù)分發(fā)以及并行化計(jì)算的流數(shù)據(jù)處理引擎。它的最大亮點(diǎn)是流處理,是業(yè)界常見的開源流處理引擎。 Flink應(yīng)用場(chǎng)景 Flink適合的應(yīng)用場(chǎng)景是低時(shí)延的數(shù)據(jù)處理(Data Processin來自:專題
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在面對(duì)超多數(shù)據(jù)庫對(duì)象(如萬級(jí)以上張表)的搬遷時(shí),結(jié)構(gòu)遷移將會(huì)成為瓶頸。DRS針對(duì)這類場(chǎng)景做了專項(xiàng)并發(fā)優(yōu)化,通過多個(gè)線程并發(fā)進(jìn)行結(jié)構(gòu)查詢和結(jié)構(gòu)回放,從而大大提升結(jié)構(gòu)搬遷性能。 圖2 線程類并發(fā) 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。來自:百科
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3、數(shù)據(jù)存儲(chǔ) MapReduce支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在集群中的存儲(chǔ),并且支持多種高效的格式來滿足不同計(jì)算引擎的要求。 HDFS是大數(shù)據(jù)上通用的分布式文件系統(tǒng)。 OBS 是對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù),具有高可用低成本的特點(diǎn)。 HBase支持帶索引的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),適合高性能基于索引查詢的場(chǎng)景。 4、數(shù)據(jù)融合處理來自:專題
您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。 我的數(shù)據(jù) 通過我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)源的連接配置,支持如下數(shù)據(jù)源: 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)(OBS) 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)(DWS) 數(shù)據(jù)湖探索 ( DLI ) MapReduce服務(wù)(MRS Hive) MapReduce服務(wù)(MRS SparkSQL) 云數(shù)據(jù)庫MySQL來自:百科
選擇不同規(guī)格的 彈性云服務(wù)器 ,全方位貼合您的業(yè)務(wù)訴求。 了解詳情 MRS快速入門 MRS-從零開始使用Hadoop 從零開始使用Hadoop分別通過界面和集群后臺(tái)節(jié)點(diǎn)提交wordcount作業(yè)的操作指導(dǎo)。wordcount是最經(jīng)典的Hadoop作業(yè),它用來統(tǒng)計(jì)海量文本的單詞數(shù)量。 MRS-從零開始使用Kafka來自:專題
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