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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。 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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开发周期长，不同数据格式都要开发不同的streaming程序 3.成本高，很依赖高性能存储如redis，hbase等。 三、Apache IoTDB项目 以处理IoT时序数据为核心： 1.基于时序优化的文件存储格式TsFile，可与HDFS同步 2.提供数据模型能力（物的层次结构） 3.融入主流生态，如Hadoop来自：百科![]()
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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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