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    一步的提高大数据任务的并发度与大数据多任务并行执行的需求天然匹配。 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
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    预先配置好关键的运维指标(metrics),可以直接查看Hadoop Core(HDFS和MapReduce)及相关项目(如HBase、Hive和HCatalog)是否健康。 支持作业与任务执行的可视化与分析,能够更好地查看依赖和性能。 通过一个完整的 RES Tful API把监控信息暴露出来,集成了现有的运维工具。
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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, CS V,TEXTFI
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    MRS支持数据存储在 OBS 上,保障客户数据安全。 数据完整性 MRS处理完数据后,通过SSL加密传输数据至OBS,保证客户数据的完整性。 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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    。它是基于Python Web框架Django实现的。通过使用Hue可以通过浏览器方式操纵Hadoop集群。例如put、get、执行MapReduce Job等等。 配置流程 1.配置编译环境 1)安装Hue依赖工具和库。 sudo yum-y install libffi-devel
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