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- mongodb mapreduce 并行 内容精选 换一换
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根据时序数据的特点，做好时序数据处理需具备以下几个关键点： 高写入性能，每天处理万亿级时间点写入； 极低成本，具有针对时序数据的专用压缩算法； 高查询性能，能够支撑多节点多线程并行查询，具备向量化查询引擎，同时，高效支持聚合、卷积等时序数据查询模式； 海量时间线，最大可支持亿级时间线； 边云结合，边缘节点就近部署，快来自：百科并发能力。可以完成快速的数据处理交换以及大量的GPU计算能力。 使用GPU图形加速型 弹性云服务器 ，提供较为经济的图形加速能力。 4、数据分析 适用场景： MapReduce 、Hadoop计算密集型 推荐使用：磁盘增强型弹性云服务器 推荐原因： 处理大容量数据，需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。来自：百科
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”章节。 IP地址或域名 配置源MongoDB数据库实例的访问地址或域名。 端口 配置源MongoDB数据库实例的服务端口，可输入范围为1~65535间的整数。 数据库用户名 访问源MongoDB数据库的用户名。 数据库密码 访问源MongoDB数据库的用户名所对应的密码。 SSL安全连接来自：百科处理大容量数据，需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。 推荐使用磁盘增强型弹性云服务器，主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载，例如：Hadoop分布式计算，大规模的并行数据处理和日志处理应用。主要的数据存储是基来自：专题
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5、桶是 OBS 中存储对象的容器，在上传对象前需要先创建桶，请参见步骤五：创建桶。并行文件系统与OBS桶操作类似。 6、将数据上传至OBS，请参见步骤六：上传对象。并行文件系统与OBS桶操作类似。 7、从OBS中下载数据，请参见步骤七：下载对象。并行文件系统与OBS桶操作类似。 OBS对象存储服务工具汇总来自：专题![]()
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![]()
Job 数据治理中心 DataArts Studio MRS MapReduce 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 数据开发 数据治理 中心 作业节点MRS MapReduce 数据治理中心 DataArts Studio CSS来自：专题![]()
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来自：百科![]()
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cn/ 温馨提示：参考网站内容与华为云无关，华为云不对参考网站内容或形式等承担任何直接或间接商业或法律责任。 文档数据库服务 DDS 文档数据库DDS兼容MongoDB协议，在华为云高性能、高可用、高安全、可弹性伸缩的基础上，提供了一键部署，弹性扩容，容灾，备份，恢复，监控等服务来自：百科![]()
持多个组织、部门或应用共享使用。集群提供一个逻辑实体来统一使用不同资源和服务，这个逻辑实例就是租户。 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来自：百科![]()
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设置。 了解详情 MRS集群安全管理 提供用户账户管理、证书管理、安全加固等功能，提升操作的易用性和用户体验。 了解详情 MRS精选文章推荐 大数据分析是什么_使用MapReduce_创建MRS服务 MapReduce服务_如何使用MapReduce服务_MRS集群客户端安装与使用来自：专题![]()
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并行拉取方式，性能好，横向扩展。 从MRS导入数据到集群 MRS（HDFS） 配置一个GaussDB(DWS)集群连接到一个MRS集群，然后将数据从MRS的HDFS中读取到GaussDB(DWS)。 并行拉取方式，性能好，横向扩展。 从DWS集群导入数据到新集群 DWS 支持两个GaussD来自：专题![]()
处理大容量数据，需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。推荐使用磁盘增强型弹性云服务器，主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载，例如：Hadoop分布式计算，大规模的并行数据处理和日志处理应用。主要的数据存储是基于来自：专题![]()
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