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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就是将任务分成来自：百科
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ReplicaSet）和单节点（Single）三种部署架构 游戏： 文档数据库 副本集和集群架构的高可用特性，能够满足游戏在高并发下的持续稳定运行。兼容MongoDB，具有No-Schema的方式，能在游戏玩法变化中快速变更表结构，非常适用于灵活多变的游戏业务需求。优势：支持内嵌文档来自：百科![]()
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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来自：百科![]()
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Service，简称OBS） 关系型数据库服务（Relational Database Service，简称RDS） MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS） 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS） 文档数据库服务 （Document来自：百科![]()
器提供一个调度策略的插件，它负责将集群资源分配给多个队列和应用程序。调度插件可以基于现有的能力调度和公平调度模型。 华为云推荐： MapReduce服务：https://support.huaweicloud.com/mrs/index.html 最新文章 替换VolcanoJo来自：百科![]()
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