MapReduce服务 MRS

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    式查询的框架。相比于Hadoop,Spark拥有明显的性能优势。Spark使用in-memory的计算方式,通过这种方式来避免一个MapReduce工作流中的多个任务对同一个数据集进行计算时的IO瓶颈。Spark利用Scala语言实现,Scala能够使得处理分布式数据集时,能够像
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    的类SQL查询语言,称为HiveQL,它允许熟悉SQL的用户查询数据。Hive的数据计算依赖于MapReduce、Spark、Tez。 使用新的执行引擎Tez代替原先的MapReduce,性能有了显著提升。Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业(这样只需写一次HDFS,且中间
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    NN启动的时间,NN失效时SecondaryNN不能立即提供服务,而且也不能保证数据和NN的一致性。 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
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    引。 7. 不要使用select *。 8. 排序请尽量使用升序。 9. or的查询尽量用union代替(Innodb)。 10. 复合索引高选择性的字段排在前面。 11. order by/group by字段包括在索引当中减少排序,效率会更高。 慢SQL优化典型案例 本部分以
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