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询的场景。 4、数据融合处理 MapReduce提供多种主流计算引擎：MapReduce（批处理）、Tez（DAG模型）、Spark（内存计算）、SparkStreaming（微批流计算）、Storm（流计算）、Flink（流计算），满足多种大数据应用场景，将数据进行结构和逻辑的转换，转化成满足业务目标的数据模型。来自：专题
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前状态及后续响应活动措施；投放部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家的渠道来源，来决定下一周期重点投放哪些平台。 优势 高效的Spark编程模型：使用Spark Streaming直接从DIS中获取数据，进行数据清理等预处理操作。只需编写处理逻辑，无需关心多线程模型。 简单易用：直接来自：百科![]()
1. 与华为云IoT相关服务深度预集成，降低开发门槛； 2. 提供极致压缩率，PB级冷数据归档/查询无负担； 3. ServerlessSpark，标准SQL接口，无开发障碍； 4. 内置OLAP数据库，配合BI提供亚秒级查询响应。 典型应用场景： 1. 物联网原始数据归档管理；2来自：百科![]()
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ResourceManager、Spark JobHistoryServer、Hue、Storm等组件的Web站点。 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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本地Windows主机使用OBS上传文件到Windows云服务器:操作流程 教程：从OBS导入数据到集群:上传数据到OBS 创建并提交Spark SQL作业:步骤1：上传数据至OBS 创建并提交Spark Jar作业:步骤1：上传数据至OBS 使用备份文件迁移不同Region/Redis版本的实例:步骤2：创建OBS桶并上传备份文件来自：百科
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