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e基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Hadoop是一个开源分布式计算平台，可以充分利用集群的计算和存储能力，完成海量数据的处理。企业自行部署Hadoop系统有成本高，周期长，难运维和不灵活等问题。 针对上述问题，华为云提供了大数据MapReduce服务（ MRS ），来自：专题HDFS是Apache Hadoop Core项目的一部分。 Hadoop是一个分布式计算平台，使用户可以轻松地进行架构和使用用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点： 1.高可靠性：Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。来自：百科
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huaweicloud.com/pricing.html#/mrs信息为准。 MapReduce服务 MRS MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠，买1年只需付10个月费用来自：百科
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件最近访问时间和最近修改时间，自动调整文件存储策略、修改文件副本数、移动文件所在目录、自动删除文件，以便充分利用存储的性能和容量。 HDFS文件存储在多种等级的存储介质中，有不同的副本数。本特性可以手工设置HDFS目录的存储策略，或者根据HDSF文件最近访问时间和最近修改时间，自来自：专题![]()
后，仍和原来多副本冗余的性能接近。 支持HDFS组件上节点均衡调度和单节点内的磁盘均衡调度，有助于扩容节点或扩容磁盘后的HDFS存储性能提升。 HDFS与其他组件的关系 HDFS和HBase的关系 HDFS是Apache的Hadoop项目的子项目，HBase利用Hadoop HD来自：专题![]()
数据处理中心。 集群管理 以Hadoop为基础的大数据生态的各种组件均是以分布式的方式进行部署，其部署、管理和运维复杂度较高。 华为云MRS产品优势 存算分离架构 计算和存储分离，统一 数据湖 ，消除数据孤岛，一份数据，无需多次拷贝，多种计算引擎，存储和计算资源灵活配比，各自按需扩缩，性价比领先业界30%来自：专题![]()
2、掌握MRS集群部署，深入理解部署过程中各项参数的选择和配置对集群的影响。 3、了解MRS大数据集群迁移工具和网络基础设施的基本功能及适用适用场景。 课程大纲 第1章 MRS概述 第2章 MRS部署 第3章 大数据迁移方案 MapReduce服务 MRS MapReduce服务（MapReduce Service）来自：百科![]()
服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大数据组件。 用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive组件，用户快速在主机上创建集群，提供海量数据的实时性要求不高的批量数据存储和计算能力。当数据完成存储和计算，可终止集群服务。当然您也可以选择长期运行集群。来自：百科![]()
服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大数据组件。 用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive组件，用户快速在主机上创建集群，提供海量数据的实时性要求不高的批量数据存储和计算能力。当数据完成存储和计算，可终止集群服务。当然您也可以选择长期运行集群。来自：百科![]()
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tCp完成操作。主备集群请选择安装相同版本的MRS软件版本并安装集群系统。 DistCp使用Mapreduce来影响数据的分布、异常处理及恢复和报告，此工具会把指定列表中包含的多个源文件和目录输入不同的Map任务，每个Map任务将复制列表中指定文件对应分区的数据。 使用DistC来自：专题![]()
包括华为云MapReduce服务（MRS）、Cloudera CDH和Hortonworks HDP，满足用户业务的灵活诉求。 华为云MapReduce服务（MRS） 华为云MapReduce服务（MRS）是华为云提供的大数据服务，可以在华为云上部署和管理Hadoop系统，一键即可部署Hadoop集群。来自：专题![]()
S大数据集群中的多个资源集合（每个资源集合是一个租户），具有分配和调度资源（资源包括计算资源和存储资源）的能力。多租户将大数据集群的资源隔离成一个个资源集合，彼此互不干扰，用户通过“租用”需要的资源集合，来运行应用和作业，并存放数据。在大数据集群上可以存在多个资源集合来支持多个用户的不同需求。来自：专题![]()
MRv1是Hadoop 1.0中的MapReduce实现，它由编程模型（新旧编程接口）、运行时环境（由JobTracker和TaskTracker组成）和数据处理引擎（MapTask和ReduceTask）三部分组成。该框架在扩展性、容错性（JobTracker单点）和多框架支持来自：专题![]()
Optimizer：优化器，分为逻辑优化器和物理优化器，分别对HiveQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 · Executor：按照任务的依赖关系分别执行Map/Reduce任务。 · ThriftServer：提供thrift接口，作为JDBC的服务端，并将Hive和其他应用程序集成起来。来自：百科![]()
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