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- mapreduce与hbase 内容精选 换一换
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的特点能进一步的提高大数据任务的并发度与大数据多任务并行执行的需求天然匹配。 此处以图中MapReduce模型为例。 我们假设数据量比较大,比如说是1TB,首先我们将原数据进行分割。比如说128MB一份,分成若干份,再分配给MapReduce进行映射、排序、合并,最后再将结果进行来自:百科资源计划:若数据量变化存在周期性规律,则可通过资源计划在数据量变化前提前完成集群的扩缩容,避免出现增加或减少资源的延后。 弹性伸缩规则与资源计划均可触发弹性伸缩,两者即可同时配置也可单独配置。资源计划与基于负载的弹性伸缩规则叠加使用可以使得集群节点的弹性更好,足以应对偶尔超出预期的数据峰值出现。 3. MR来自:百科
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