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Yarn與其他組件的關(guān)系 Yarn和Spark組件的關(guān)系 Spark的計(jì)算調(diào)度方式,可以通過Yarn的模式實(shí)現(xiàn)。Spark共享Yarn集群提供豐富的計(jì)算資源,將任務(wù)分布式的運(yùn)行起來。Spark on Yarn分兩種模式:Yarn Cluster和Yarn Client。 Spark on yarn-cluster實(shí)現(xiàn)流程:來自:專題來自:百科
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MapReduce服務(wù) (MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大數(shù)據(jù)組件。 用戶可以獨(dú)立申請和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive組件,用戶快速在主機(jī)上創(chuàng)建集群,提供海量數(shù)據(jù)的實(shí)時性要來自:百科
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了解 MRS 的基本功能,利用MRS服務(wù)的Spark組件,對車主的駕駛行為進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì),得到用戶駕駛行為的分析結(jié)果。 場景: 本次實(shí)戰(zhàn)的原始數(shù)據(jù)為車主的駕駛行為信息,包括車主在日常的駕駛行為中,是否急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等信息,通過Spark組件的強(qiáng)大的分析能力,分析統(tǒng)計(jì)指來自:百科
HBase支持帶索引的數(shù)據(jù)存儲,適合高性能基于索引查詢的場景。 數(shù)據(jù)計(jì)算 MRS提供多種主流計(jì)算引擎:MapReduce(批處理)、Tez(DAG模型)、Spark(內(nèi)存計(jì)算)、SparkStreaming(微批流計(jì)算)、Storm(流計(jì)算)、Flink(流計(jì)算),滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景,將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。來自:百科
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