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提供纵向扩缩容，让客户快速获取大数据算力。 大数据容器通过分布式缓存以及volcano智能调度，提升40%性能。 大数据容器通过 OBS +HDFS进行计算存储分离，并可以和业务进行混合部署，提升集群利用率，降低50%成本。 大数据容器根据任务需求自动进行扩缩容并统一企业各个业务调度平台，让客户减轻运维压力。来自：百科
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融合数据处理平台：Spark / Data Intensive Streaming 3. YARN：智能跨域数据中心资源管理 4. 智能跨域数据中心存储：HDFS / HBase / MPPDB 目前大数据的海量数据超过单机处理能力，分布式并行计算框架成为标准，高并发度成为加速性能关键。 文中课程来自：百科来自：百科
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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在内的持久化存储系统，从而实现了对计算和存储的分离。 图1 Alluxio架构 优势： 提供内存级I/O吞吐率，同时降低具有弹性扩张特性的数据驱动型应用的成本开销来自：百科![]()
用户智慧化体验要求数据分析平台提供实时分析能力； 3. 支持自主报表开发和可视化分析。 解决方案： 按需弹性扩容支撑业务飞速发展。 SQL on HDFS支持即席探索场景实时分析，Kafka流数据高速入库支持实时报表生成。 多租户负载管理和近似计算等关键技术，实现高效报表开发和可视化分析。来自：百科![]()
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(DWS)的数据可以在本地存储，也可以通过外表的形式通过OBS进行存储。 Hive不支持索引，GaussDB(DW来自：百科![]()
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数据来源和格式多种多样。 数据处理通常由多个任务构成，对资源需要进行详细规划。 例如在环保行业中，可以将天气数据存储在OBS，定期转储到HDFS中进行批量分析，在1小时内MRS可以完成10T的天气数据分析。 图1环保行业海量数据分析场景 该场景下MRS的优势如下所示。 低成本：利用OBS实现低成本存储。来自：百科![]()
及增量加载新数据。CarbonData加载的数据可以基于加载时间进行删除，也可以撤销特定的数据加载操作。 CarbonData文件格式是HDFS中的列式存储格式。该格式具有许多新型列存储文件的特性。例如，分割表，压缩模式等。 CarbonData独有的特点 伴随索引的数据存储：由来自：百科![]()
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