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    Hadoop Hadoop 时间:2020-10-30 15:44:21 Hadoop是一个分布式系统框架。用户可以在不了解分布式底层细节的情况,开发分布式程序,充分利用了集群的高速运算和存储。 Hadoop能够对大量数据以可靠的、高效的、可伸缩的方式进行分布式处理。Hadoop是可
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  • 1、掌握 MRS 服务在H CS 场景的部署方法。 2、掌握针对不同场景独立设计MRS服务数据迁移上云方案的能力。 3、掌握不同类型数据在迁移中和迁移后的数据一致性保证策略。 课程大纲 第1章 MRS部署 第2章 大数据迁移 华为云 面向未来的智能世界,数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思
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    使用分布式缓存服务DCS实现热点资源顺序访问 使用分布式缓存服务DCS实现热点资源顺序访问 时间:2025-04-24 09:42:52 应用场景 在传统单机部署的情况,可以使用Java并发处理相关的API(如ReentrantLock或synchronized)进行互斥控制。这种Java提供的原生锁机制可
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    中集群在无业务中断条件,进行扩缩容、弹性伸缩。同时MRS集群管理还提供了作业管理、资源标签管理,以及对上述数据处理各层组件的运维,并提供监控、告警、配置、补丁升级等一站式运维能力。 MapReduce服务 MRS MapReduce服务(MapReduce Service)提供
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    括Yahoo在内的很多互联网公司。 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File
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    目录,设置目录的文件数量配额和存储空间配额。 Manager作为MRS的统一租户管理平台,用户可以在界面上根据业务需要,在集群中创建租户、管理租户。 创建租户时将自动创建租户对应的角色、计算资源和存储资源。默认情况,新的计算资源和存储资源的全部权限将分配给租户的角色。 修改租户
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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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    表1 数据仓库 和Hadoop大数据平台特性比较 数据仓库和Hadoop平台互为补充,立足于满足客户在不同使用场景的业务需求。公有云数据仓库服务 GaussDB (DWS)能够无缝地接入到公有云Hadoop平台MRS服务上,支持SQL-over-Hadoop的这个特性,提供跨平台,跨服务的数据共享。让用户
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    MRS支持WrapperFS特性,提供 OBS 的翻译能力,兼容HDFS到OBS的平滑迁移,解决客户将HDFS中的数据迁移到OBS后,即可实现客户端无需修改自己的业务代码逻辑的情况,访问存储到OBS的数据。 MRS支持自动弹性伸缩,相对自建Hadoop集群的使用成本更低。 MRS可以按业务峰谷,自动弹性伸缩,在业务繁忙
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