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来自：百科。 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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Windows最新个人版 01 「汇总排序」必不可少 如果年底汇总数据十分零散，那肯定是达不到及格线的。 汇总第一步便是求和。实现方法很简单，只需给表格增加一个汇总行，选定区域数据，按下快捷键Alt+=即可快速求和。 求和完毕后，还需要对结果进行排序。以下方表格为例，排序完成后，领导同事们便能一看就清楚今年哪家门店表现最好or最差。来自：云商店![]()
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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来自：百科![]()
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4.（社交APP）返回最新评论/回复 在web类应用中，常有“最新评论”之类的查询，如果使用关系型数据库，往往涉及到按评论时间逆排序，随着评论越来越多，排序效率越来越低，且并发频繁。 使用Redis的List（链表），例如存储最新1000条评论，当请求的评论数在这个范围，就不需要访来自：百科
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