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大数据 在大数据1.0时代，互联网的发展需要对海量的非结构化数据进行分布式存储、并行计算，所以用到的关键技术有： 1. 批处理计算框架MapReduce； 2. 海量数据存储层HDFS/HBase。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在华为云学院来自：百科![]()
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的次数。 实验目标与基本要求 1. 使用MRS服务Spark组件数据分析； 2. 查看分析结果。 实验摘要 操作前提： 1. 开通MapReduce服务 2. 准备数据 3.提交任务 4.查看结果 温馨提示：详情信息请以实验页面：https://lab.huaweicloud.com/testdetail来自：百科![]()
高扩展性框架，为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力，可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性。存算分离架构，存储资源和计算资源按需灵活配置，提高了资源利用率，降低了成本。 与传统自来自：百科![]()
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工智能的数据编排技术。在MRS的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括HDFS和OBS来自：百科![]()
14:53:27 GaussDB(DWS)与Hive在功能上存在一定的差异，主要体现在以下几个方面： Hive是基于Hadoop MapReduce的数据仓库，GaussDB(DWS)是基于Postgres的MPP的数据仓库。 Hive的数据在HDFS中存储，GaussDB(DW来自：百科![]()
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