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    此维护多个工作数据副本,确保对失败节点重新分布处理;Hadoop是高效的,因为它以并行的方式工作,从而加快处理速度;Hadoop是可伸缩的,能够处理PB级数据。 Hadoop主要由HDFS、MapReduce、Yarn等服务组成。 MapReduce服务(MapReduce Se
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    擎以及对事件-时间处理和状态管理的支持。Flink应用程序在发生机器故障时具有容错能力,并且支持exactly-once语义。程序可以用Java、Scala、Python和SQL等语言编写,并自动编译和优化到在集群或云环境中运行的数据流程序。 链接:https://support
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    的框架。相比于Hadoop,Spark拥有明显的性能优势。Spark使用in-memory的计算方式,通过这种方式来避免一个MapReduce工作流中的多个任务对同一个数据集进行计算时的IO瓶颈。Spark利用Scala语言实现,Scala能够使得处理分布式数据集时,能够像处理本
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    19:17:34 Tez是Apache最新的支持DAG作业的开源计算框架,它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升DAG作业的性能。如果Hive和Pig这样的项目使用Tez而不是MapReduce作为其数据处理的骨干,那么将会显著提升它们的响应时间,Tez构建在YARN之上,能够不需要做任何改动地运行MR任务。
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    ,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。 使用新的执行引擎Tez代替原先的MapReduce,性能有了显著提升。Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业(这样只需写一次HDFS,且中间节点较少),从而大大提升DAG作业的性能。
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    基于应用程序对资源的需求进行调度。资源管理器提供一个调度策略的插件,它负责将集群资源分配给多个队列和应用程序。调度插件可以基于现有的能力调度和公平调度模型。 华为云推荐: MapReduce服务:https://support.huaweicloud.com/mrs/index.html
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    Loader通过MapReduce作业实现并行的导入或者导出作业任务,不同类型的导入导出作业可能只包含Map阶段或者同时Map和Reduce阶段。 Loader同时利用MapReduce实现容错,在作业任务执行失败时,可以重新调度。 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。
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    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 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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    一个时刻只被一个调用者执行写操作,而可以被多个调用者执行读操作。 链接:https://support.huaweicloud.com/productdesc-mrs/mrs_08_000701.html 华为云推荐: MapReduce服务:https://support.huaweicloud
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    数据库应用的Java应用服务器。将Java的动态功能和Java Enterprise标准的安全性引入大型网络应用 Weblogic基于JAVAEE架构的中间件,Weblogic是用于开发、集成、、网络应用和数据库应用的Java应用服务器。将Java的动态功能和Java Enter
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    集群中的多个资源集合(每个资源集合是一个租户),具有分配和调度资源(资源包括计算资源和存储资源)的能力。多租户将大数据集群的资源隔离成一个个资源集合,彼此互不干扰,用户通过“租用”需要的资源集合,来运行应用和作业,并存放数据。在大数据集群上可以存在多个资源集合来支持多个用户的不同需求。
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