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理相关的特性支持，其中包括： 多种基础状态类型：Flink提供了多种不同数据结构的状态支持，如ValueState、ListState、MapState等。用户可以基于业务模型选择最高效、合适状态类型。 丰富的State Backend：State Backend负责管理应用程序来自：专题编译HiveQL并将其转化为一系列相互依赖的Map/Reduce任务。 Optimizer 优化器，分为逻辑优化器和物理优化器，分别对HiveQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 Executor 按照任务的依赖关系分别执行MapReduce任务。 ThriftServer来自：专题
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Loader通过MapReduce作业导入\导出作业 数据导入到HBase 在MapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据。 在MapReduce作业的Reduce阶段中，按Region的个数启动同样个数的Reduce Task，Reduce Task从Map接收数据，然来自：专题![]()
性能。 大数据的MapReduce并行计算模型，将源数据经过下图的处理。 其中，Map（映射）是将大数据集分解若干小数据集分析，各部独立的线程，并行分析计算。而Reduce（汇总）是将小数据集分析结果进行整合，再将处理的结果返回给用户。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在来自：百科![]()
Compiler：编译HiveQL并将其转化为一系列相互依赖的Map/Reduce任务。 · Optimizer：优化器，分为逻辑优化器和物理优化器，分别对HiveQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 · Executor：按照任务的依赖关系分别执行Map/Reduce任务。 · ThriftSe来自：百科![]()
2、掌握MRS集群部署，深入理解部署过程中各项参数的选择和配置对集群的影响。 3、了解MRS大数据集群迁移工具和网络基础设施的基本功能及适用适用场景。 课程大纲 第1章 MRS概述 第2章 MRS部署 第3章 大数据迁移方案 MapReduce服务 MRS MapReduce服务（MapReduce来自：百科![]()
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