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- mapreduce中的序列化 内容精选 换一换
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来自：百科限 四、以模型驱动的IoTA架构 云边协同，模型驱动的分析架构： 1.贯穿整体业务始终的数据模型，一致体验，去ETL化 2.边缘计算SDK，边缘侧可部署数据分析逻辑，增强时效性 关键问题： 1.期望构建标准化的数据模型，达到去ETL化的效果，可能需要较长时间的演化2.并未完全解决流批分离处理架构下分析结果可能不一。来自：百科
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大数据是集收集，处理，存储为一体的技术总称。在海量数据处理的场景，大数据对计算及存储的要求较高，普遍以集群形式存在。不同的组件有不同的功能体现。如图，这些就是一些大数据生态中常用的组件以及对应的功能的体现。 大数据普遍是以集群的形式存在的，但有任务需要处理海量的数据时，一般会把任务先分解成更小规模的任务，来自：百科
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这有篇文档管理指南教你高效管理文档 可能你也遇到过这样的问题： 文档好多，每次要用不知从何找起？ 觉得文件夹一层层翻起来太慢？ 缺个好用的文档整理工具？ 这儿有5个细节操作，助你进阶文档王者 对于常用文档，我们可以给文档加标签进行整理 别人分享的文件、自己的文件等不同来源的文件都能加标签，用来快速打开。来自：云商店![]()
15:11:30 ResourceManager是集群的资源管理器，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来自：百科![]()
物联网 智能制造 在物联网时代，数量庞大的“物”会产生PB级的海量数据，传统的数据处理服务的处理速度已无法跟上数据产生的速度。如果没法及时分析与利用这庞大的物联网设备数据，就无法将数据的价值最大化，大数据分析能力的建设对物联网企业来说又成为了一个新的挑战。针对这种情况，大数据处理服务应来自：百科![]()
Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人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和全局来自：百科![]()
操作系统是业务应用安全运行的基础，及时修复操作系统的已知漏洞可以很大程度上避免主机被攻击者入侵和利 能够做到 — 全方位的深度扫描 通过配置验证信息，可连接到服务器进行操作系统检测，进行多维度的漏洞、配置检测 — 多种网络场景的支持 可以通过密码方式访问业务所在的服务器，适配不同企业网络管理场景来自：专题![]()
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【初级】基于流计算的双十一大屏开发案例 面对每天大量的实时数据，及时、高效的处理这些数据显得十分必要。本课程主要介绍如何搭建一个可视化大屏，为企业提供精准、高效的支持。 基于流计算的可视化大屏，为企业、政府带来全新的视觉体验 适合人群：面向对实时流计算和可视化感兴趣的从业人员，社会大众和高校师生来自：专题![]()
云知识 大数据1.0的关键技术是什么 大数据1.0的关键技术是什么 时间：2021-05-24 09:20:33 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。来自：百科![]()
配置自己的集群，通过引导操作用户可以自动化地完成安装MRS还没支持的第三方软件，修改集群运行环境等自定义操作。 MRS支持WrapperFS特性，提供OBS的翻译能力，兼容HDFS到OBS的平滑迁移，解决客户将HDFS中的数据迁移到OBS后，即可实现客户端无需修改自己的业务代码逻辑的情况下，访问存储到OBS的数据。来自：百科
