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。 此处以图中MapReduce模型为例。 我们假设数据量比较大，比如说是1TB，首先我们将原数据进行分割。比如说128MB一份，分成若干份，再分配给MapReduce进行映射、排序、合并，最后再将结果进行汇总，整个任务就是统计每个单词出现的频率。MapReduce就是将任务分成来自：百科![]()
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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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在导入导出界面，我们可以将已有的SQL语句导入数据库中执行，将数据库文件或者SQL结果集进行导出保存。 步骤1 新建导入任务，可以导入SQL文件或者CSV文件； 步骤2 选择文件来源，既可以是本地导入，也可以从OBS获取； 步骤3 选择数据库，导入后的文件将在在对应的库内执行； 步骤4 新建来自：百科
