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  • HDFS/HBase集群 Hive表数据存储在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式计算服务:Hive的大部分数据操作依赖MapReduce,HiveServer的主要功能是将HQL语句转换成MapReduce任务,从而完成对海量数据的处理。 HCatalog建立在Hive
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    erator Subtask放在不同的线程中独立执行。一个Operator的并行,等于Operator Subtask的个数,一个Stream的并行(分区总数)等于生成它的Operator的并行,如图4所示。 图2 Operator 紧密度高的算子可以进行优化,优化后可以将多个Operator
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    会议上公开发表了题为MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters(Mapreduce:简化大规模集群上的数据处理)的论文之后,受到启发的Doug Cutting等人开始尝试实现MapReduce计算框架,并将它与NDFS(Nutch
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    延迟 2、 写操作的性能压力,还是集中在主机上 3、 可用性问题,主机出现故障,需要实现主从切换,人工干预需要响应时间,自动切换的实现复杂较高 接下来我们看另外一种特殊的多主架构,数据库之间互为主从,同时对外提供完整的数据服务。优点在于提升资源利用率的同时降低了单点故障的风险。
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    然后根据工单特点,给工作人员一些辅助,比如处置措施推荐、相似案件推荐、工单紧迫程度判定。我们在某城市的实践证明,在知识计算服务加持下,工单分拨准确率超过95%,退单率降低了30%,大幅提升了市民问题的处理效率和民众的满意。 接下来,工单分发到相关部门后,一些多部门协同性比较复杂
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    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。 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JSON,CSV,TEXTFI
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    图像搜索 Image Search ):基于领先的深度学习与 图像识别 技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 课程简介 本课程主要内容包括图像搜索服务介绍和基本操作。 课程目标 通过本课程的学习,了解图像搜索的特性、解决方案等,并掌握其申请和调用方法。
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    时间:2020-10-13 15:56:43 redis是现在的企业使用最广泛缓存技术,而在redis以前memcache是一些公司最常用的缓存技术,它们比较相似,但有如下一些区别: (1)redis相对于memcache来说拥有更丰富的数据类型,可以适用更多复杂场景。 (2)redis原生就是支持
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