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    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,尽在华为云学院
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    一、传统大数据平台Lambda架构: 两条数据流独立处理: 1.实时流,多采用Flink,Storm或者Spark Streaming 2.批处理,如采用MapReduce,Spark SQL等 关键问题: 1.计算结果容易不一致,如批计算的结果更全面,与流计算有差异 2.IoT时代数据量巨大,夜间批计算时间窗可能不够3
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    华为云计算 云知识 MRS与自建Hadoop对比 MRS与自建Hadoop对比 时间:2020-09-23 14:33:16 MapReduce服务MRS)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
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    。 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,最后再将结果进行汇总,整个任务就是统计每个单词出现的频率。MapReduce就是将任务分成
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