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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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注意：SecondaryNameNode不是HA，只是阶段性合并edits和fsimage，用以缩短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）提供租户完全可来自：百科![]()
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