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Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： · 海量结构化数据分析汇总。 · 将复杂的MapReduce编写任务简化为SQL语句。 · 灵活的数据存储格式，支持来自：百科一个逻辑实体来统一使用不同资源和服务，这个逻辑实例就是租户。 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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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。 2.高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。来自：百科![]()
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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，大规模的并行数据处理和日志处理应用。主要的来自：专题
