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利用HDFS的高吞吐性能读取大规模的数据进行计算。同时在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 HDFS和Spark的关系 通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。来自：专题![]()
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调整GC频率，加快内存空间回收。 数据库多副本复制卸载到分布式存储，降低计算节点到存储节点的网络流量。 海量数据分析 多维条件组合查询，快速获取目标数据，时序洞察使数据分析更加智能，数据可视化更加多样，赋能全业务场景。 技术优势 支持多维倒排索引及存储摘要索引，轻松高效进行多维条件组合查询，目标数据极速获取。来自：专题![]()
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弹性云服务器-数据分析 处理大容量数据，需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。 推荐使用磁盘增强型弹性云服务器，主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载，例如：Hadoop分布式计算，大规模的并行来自：专题![]()
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