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    华为云计算 云知识 为什么说大数据MapReduce并行计算模型,天然匹配鲲鹏多核架构 为什么说大数据MapReduce并行计算模型,天然匹配鲲鹏多核架构 时间:2021-05-24 09:30:54 大数据 鲲鹏多核计算的特点,能够提升MapReduce的IO并发度,加速大数据的计算性能。
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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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    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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    输出。离线模型生成器分析当前算子的输入数据来源,获取上一层中与当前算子直接进行衔接的算子类型,通过TBE算子加速库的接口进入算子库中寻找来源算子的输出数据描述,然后将来源算子的输出数据信息返回给离线模型生成器,作为当前算子的具体输入张量描述。因此了解了来源算子的输出信息就可以自然的获得当前算子输入数据的描述。
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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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    二位根据第三位四舍五入。 若配置多个输出规格,则各个输出规格的费用和为总直播转码费用。转码计费时长为直播推流时长,非观看时长,同一直播流、同一码率在多人观看情况下仅收取一份转码费用。具体请参见产品价格详情。 视频转码一个转码任务是否可以有多个输出 媒体处理 服务支持一进多出转码,
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    位四舍五入 输出规格按输出视频分辨率的长边或短边属于输出规格划定的范围进行判定,方式如下 以输出HD(1280 x 720)规格为例,输出视频的分辨率长边不大于1280或短边不大于720则属于该输出规格。如输出视频的长边大于1280且输出视频的短边大于720,该输出视频属于更高输出规格。
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