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- etl和hadoop 內(nèi)容精選 換一換
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在查詢(xún)外部數(shù)據(jù)（例如：Hadoop和 OBS ）、文本搜索、空間計(jì)算和幾何計(jì)算等 領(lǐng)域發(fā)揮重要的作用和價(jià)值，助力企業(yè)經(jīng)濟(jì)高效地對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行在線(xiàn)分析， 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速變現(xiàn)。 目標(biāo)學(xué)員 希望成為高級(jí)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)管理員的人員，希望成為高級(jí)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序架構(gòu)師和應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)工程師的人員來(lái)自：百科
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1、了解 MRS 服務(wù)的基本概念以及組件的基礎(chǔ)知識(shí)及使用場(chǎng)景。 2、掌握MRS集群部署，深入理解部署過(guò)程中各項(xiàng)參數(shù)的選擇和配置對(duì)集群的影響。 3、了解MRS大數(shù)據(jù)集群遷移工具和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的基本功能及適用適用場(chǎng)景。 課程大綱 第1章 MRS概述 第2章 MRS部署 第3章 大數(shù)據(jù)遷移方案來(lái)自：百科
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90 8 24 × 1800 KVM D2型 彈性云服務(wù)器 使用場(chǎng)景 應(yīng)用：MapReduce和Hadoop計(jì)算、數(shù)據(jù)密集型計(jì)算。 場(chǎng)景特點(diǎn)：適合處理海量數(shù)據(jù)、需要高I/O能力，要求快速數(shù)據(jù)交換和處理的場(chǎng)景。 適用場(chǎng)景：大數(shù)據(jù)計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。 華為云 面向未來(lái)的智能世來(lái)自：百科![]()
面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi)來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案，以一份數(shù)據(jù)同時(shí)支持多種應(yīng)用場(chǎng)景，并通過(guò)多級(jí)索引、字典編碼、預(yù)聚合、動(dòng)態(tài)Partition、準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢(xún)等特性提升了IO掃描和計(jì)算性能，實(shí)現(xiàn)萬(wàn)億數(shù)據(jù)分析秒級(jí)響應(yīng)。同時(shí)MRS支持自研增強(qiáng)型調(diào)度器Superior，突破單集群規(guī)模瓶頸，單集群調(diào)度能力超10000節(jié)點(diǎn)。 低成本來(lái)自：百科![]()
理、人事薪資等，可以全面監(jiān)控和管理企業(yè)的各項(xiàng)資源和業(yè)務(wù)流程，提高管理效率和準(zhǔn)確性。2. 數(shù)據(jù)共享和跟蹤：Sunlike ERP系統(tǒng)的各個(gè)模塊之間緊密集成，數(shù)據(jù)高度共享，可以實(shí)現(xiàn)雙向往返跟蹤，方便企業(yè)對(duì)于信息流、資金流和物流的管理和控制。3. 標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化：Sunlike ERP來(lái)自：專(zhuān)題![]()
MRv1是Hadoop 1.0中的MapReduce實(shí)現(xiàn)，它由編程模型（新舊編程接口）、運(yùn)行時(shí)環(huán)境（由JobTracker和TaskTracker組成）和數(shù)據(jù)處理引擎（MapTask和ReduceTask）三部分組成。該框架在擴(kuò)展性、容錯(cuò)性（JobTracker單點(diǎn)）和多框架支持來(lái)自：專(zhuān)題![]()
當(dāng)主節(jié)點(diǎn)進(jìn)程異常結(jié)束時(shí)，HDFS NameNode Standby通過(guò)ZooKeeper感知“/hadoop-ha”目錄下發(fā)生了變化，NameNode會(huì)進(jìn)行主備切換。 ZooKeeper和YARN的關(guān)系 ZooKeeper和YARN的關(guān)系 在系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)，ResourceManager會(huì)嘗試把選舉信息來(lái)自：專(zhuān)題![]()
HBase結(jié)構(gòu)介紹 HBase結(jié)構(gòu)介紹 HBase結(jié)構(gòu)介紹 HBase集群由主備Master進(jìn)程和多個(gè)RegionServer進(jìn)程組成。 Master 又叫HMaster，在HA模式下，包含主用Master和備用Master。其中： 主用Master：負(fù)責(zé)HBase中RegionServer來(lái)自：專(zhuān)題![]()
功能的可視化操作界面和RESTful接口。 HSFabric 提供SQL統(tǒng)一訪問(wèn)入口及跨域（DC）高性能安全數(shù)據(jù)傳輸。 引擎層 Coordinator HetuEngine計(jì)算實(shí)例的管理節(jié)點(diǎn)，提供SQL接收、SQL解析、生成執(zhí)行計(jì)劃、執(zhí)行計(jì)劃優(yōu)化、分派任務(wù)和資源調(diào)度等能力。 Worker來(lái)自：專(zhuān)題![]()
默認(rèn)配置最高10GE網(wǎng)絡(luò)能力，提供較高的PPS性能和網(wǎng)絡(luò)低延遲。最大可支持24個(gè)本地磁盤(pán)、48個(gè)vCPU和384GiB內(nèi)存。 處理大容量數(shù)據(jù)，需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場(chǎng)景。例如MapReduce 、Hadoop計(jì)算密集型。 推薦使用磁盤(pán)增強(qiáng)型彈性云服務(wù)器，主要適來(lái)自：專(zhuān)題![]()
時(shí)性，我們可以采用實(shí)時(shí)流分析方案，從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 對(duì)外的數(shù)據(jù)通道中實(shí)時(shí)提取流動(dòng)數(shù)據(jù)，分析和處理之后再輸出至數(shù)據(jù)通道繼續(xù)流轉(zhuǎn)，保證呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)是最“新鮮”的。 時(shí)序數(shù)據(jù) 有些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性沒(méi)那么強(qiáng)，但是和時(shí)間順序強(qiáng)相關(guān)，分析后的數(shù)據(jù)需要分類(lèi)后按時(shí)序儲(chǔ)存，并提供按時(shí)序?yàn)g覽、查詢(xún)數(shù)據(jù)的能力，來(lái)自：百科![]()
大并發(fā)、大數(shù)據(jù)量、以聯(lián)機(jī)事務(wù)處理為主的交易型應(yīng)用和詳單查詢(xún)業(yè)務(wù) 快速 購(gòu)買(mǎi)GaussDB 數(shù)據(jù)庫(kù) 在 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 的管理控制臺(tái)購(gòu)買(mǎi)實(shí)例，目前， GaussDB 數(shù)據(jù)庫(kù)支持“按需計(jì)費(fèi)”和“包年/包月”計(jì)費(fèi)方式購(gòu)買(mǎi)。您可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要定制相應(yīng)計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間的GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例。 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB-幫助文檔來(lái)自：專(zhuān)題![]()
儲(chǔ)實(shí)例，默認(rèn)配置最高10GE網(wǎng)絡(luò)能力，提供較高的PPS性能和網(wǎng)絡(luò)低延遲。最大可支持24個(gè)本地磁盤(pán)、48個(gè)vCPU和384GB內(nèi)存。 高性能計(jì)算 高計(jì)算能力、高吞吐量的場(chǎng)景。例如科學(xué)計(jì)算、基因工程、游戲動(dòng)畫(huà)、生物制藥計(jì)算和存儲(chǔ)系統(tǒng)。 推薦使用高性能計(jì)算型彈性云服務(wù)器，主要使用在受計(jì)來(lái)自：百科![]()
ark數(shù)據(jù)源，將通過(guò)代碼段展示如何插入和更新Hudi的默認(rèn)存儲(chǔ)類(lèi)型數(shù)據(jù)集COW表。每次寫(xiě)操作之后，還將展示如何讀取快照和增量數(shù)據(jù)。 同步Hive表配置 介紹Hudi同步Hive表配置。 Hudi SQL語(yǔ)法參考 介紹常用的Hudi DDL和Hudi DML語(yǔ)法操作指導(dǎo)。 MRS精選文章推薦來(lái)自：專(zhuān)題![]()
默認(rèn)配置最高10GE網(wǎng)絡(luò)能力，提供較高的PPS性能和網(wǎng)絡(luò)低延遲。最大可支持24個(gè)本地磁盤(pán)、48個(gè)vCPU和384GiB內(nèi)存。 處理大容量數(shù)據(jù)，需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場(chǎng)景。例如MapReduce 、Hadoop計(jì)算密集型。 推薦使用磁盤(pán)增強(qiáng)型彈性云服務(wù)器，主要適來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Optimizer：優(yōu)化器，分為邏輯優(yōu)化器和物理優(yōu)化器，分別對(duì)HiveQL生成的執(zhí)行計(jì)劃和MapReduce任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化。 · Executor：按照任務(wù)的依賴(lài)關(guān)系分別執(zhí)行Map/Reduce任務(wù)。 · ThriftServer：提供thrift接口，作為JDBC的服務(wù)端，并將Hive和其他應(yīng)用程序集成起來(lái)。來(lái)自：百科
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