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09:20:33 大数据 在大数据1.0时代，互联网的发展需要对海量的非结构化数据进行分布式存储、并行计算，所以用到的关键技术有： 1. 批处理计算框架MapReduce； 2. 海量数据存储层HDFS/HBase。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在来自：百科![]()
09:23:03 大数据 随着移动互联网的发展，大数据2.0需要对海量，多样化，高并发的数据进行实时分析，交互式查询。包含的关键技术有： 1. MR批处理；Spark内存计算；Elk/Solr交互式分析；Storm流式计算； 2. YARN统一资源管理； 3. 统一数据存储HDFS/HBase/MPP。来自：百科![]()
建议将数据文件格式转换后再执行导入。 windows系统转换成类unix系统的文件格式： dos2unix {filename} 类unix系统转换成windows系统的文件格式： unix2dos {filename} D CS 缓存实例对Redis版本有什么要求？ DCS缓存实例当前基于Redis来自：专题![]()
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