MapReduce有哪些特征和优点
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高可用部署,支持无限水平扩展;10. 高性能,实现无锁化调度;11. 支持故障转移及恢复,任务执行失败后,可根据配置的重试策略完成重试,只要执行器集群有足够的计算节点,任务就能顺利完成;12. 支持命名空间,逻辑分组;13. 控制台支持多语言,现支持中英文,方便扩展;14.多维度展现批量任务
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MapReduce有哪些特征和优点
HBase支持使用bulkload和put方式加载数据,在大部分场景下bulkload提供了更快的数据加载速度,但bulkload并不是没有缺点的,在使用时需要关注bulkload和put适合在哪些场景使用。
bulkload是通过启动MapReduce任务直接生成HFile文件,再将HFile文件注册到HBase,因此错误地使用bulkload会因为启动MapReduce任务而占用更多的集群内存和CPU资源,也可能会生成大量很小的HFile文件频繁地触发Compaction,导致查询速度急剧下降。
错误地使用put,会造成数据加载慢,当分配给RegionServer内存不足时会造成RegionServer内存溢出从而导致进程退出。
下面给出bulkload和put适合的场景:
- bulkload适合的场景:
- 大量数据一次性加载到HBase。
- 对数据加载到HBase可靠性要求不高,不需要生成WAL文件。
- 使用put加载大量数据到HBase速度变慢,且查询速度变慢时。
- 加载到HBase新生成的单个HFile文件大小接近HDFS block大小。
- put适合的场景:
- 每次加载到单个Region的数据大小小于HDFS block大小的一半。
- 数据需要实时加载。
- 加载数据过程不会造成用户查询速度急剧下降。
MapReduce有哪些特征和优点常见问题
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事务是用户定义的数据操作系列,这些操作作为一个完整的工作单元执行。具有原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。
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相较于传统服务器,云服务器具有多方面的优势,利用弹性计算优势,帮助企业完成云上业务的部署与应用。可以根据自身需要自定义服务器配置,灵活地选择设定所需的内存、CPU、带宽等配置。还可以根据业务需求和伸缩策略,为用户自动调整计算资源。
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