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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:百科大数据 在大数据1.0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,尽在华为云学院来自:百科
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的次数。 实验目标与基本要求 1. 使用 MRS 服务Spark组件数据分析; 2. 查看分析结果。 实验摘要 操作前提: 1. 开通MapReduce服务 2. 准备数据 3.提交任务 4.查看结果 温馨提示:详情信息请以实验页面:https://lab.huaweicloud.com/testdetail来自:百科
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