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  • hadoop簡(jiǎn)介 內(nèi)容精選 換一換
  • 時(shí)間:2020-11-24 15:57:34 本視頻主要為您介紹華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語(yǔ)句的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: MapReduce服務(wù) (MapReduce Service)提供租戶(hù)完全可控的企業(yè)級(jí)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。
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    時(shí)間:2020-11-25 10:15:18 本視頻主要為您介紹華為云MapReduce服務(wù)集群管理的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: MapReduce服務(wù)(MapReduce Service)提供租戶(hù)完全可控的企業(yè)級(jí)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。
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    來(lái)自:專(zhuān)題
  • hadoop簡(jiǎn)介 更多內(nèi)容
  • 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 OBS 和HDFS有什么區(qū)別 時(shí)間:2020-09-24 09:54:42 MRS 集群處理的數(shù)據(jù)源來(lái)源于OBS或HDFS,HDFS是Hadoop分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System),OBS(Object Storage Service)即對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)
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    Hive 時(shí)間:2020-10-30 15:45:46 Hive是建立在Hadoop上的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具,可以用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載(ETL),這是一種可以存儲(chǔ)、查詢(xún)和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive定義了簡(jiǎn)單的類(lèi)SQL查詢(xún)語(yǔ)言,稱(chēng)為Hiv
    來(lái)自:百科
    磁盤(pán)增強(qiáng)型D2型彈性云服務(wù)器規(guī)格及使用場(chǎng)景介紹 磁盤(pán)增強(qiáng)型D2型彈性云服務(wù)器規(guī)格及使用場(chǎng)景介紹 時(shí)間:2020-03-31 16:40:22 云服務(wù)器 磁盤(pán)增強(qiáng)型D2型彈性云服務(wù)器基于KVM虛擬化平臺(tái),采用本地存儲(chǔ)設(shè)計(jì),提供高存儲(chǔ)性能和高內(nèi)網(wǎng)帶寬,適用于Hadoop 分布式計(jì)算、大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、分布式文件系統(tǒng)、日志或數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。
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    Hue主要包括了文件瀏覽器和查詢(xún)編輯器的功能: 文件瀏覽器能夠允許用戶(hù)直接通過(guò)界面瀏覽以及操作HDFS的不同目錄; 查詢(xún)編輯器能夠編寫(xiě)簡(jiǎn)單的SQL,查詢(xún)存儲(chǔ)在Hadoop之上的數(shù)據(jù)。例如HDFS,HBase,Hive。用戶(hù)可以方便地創(chuàng)建、管理、執(zhí)行SQL,并且能夠以Excel的形式下載執(zhí)行的結(jié)果。 通過(guò)Hue可以在界面針對(duì)組件進(jìn)行以下操作:
    來(lái)自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) MapReduce MapReduce 時(shí)間:2020-09-23 16:42:15 MapReduce是Hadoop的核心,是Google提出的一個(gè)軟件架構(gòu),用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集(大于1TB)的并行運(yùn)算。概念“Map(映射)”和“Reduce(化簡(jiǎn))”,及他們的
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    MRS Yarn服務(wù)介紹 MRS Yarn服務(wù)介紹 華為云MapReduce服務(wù)(MRS)提供可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),可輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Hue等大數(shù)據(jù)組件,具有企業(yè)級(jí)、易運(yùn)維、高安全和低成本等產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)。 華為云MapReduce服務(wù)(MRS)提
    來(lái)自:專(zhuān)題
    HDFS是Apache的Hadoop項(xiàng)目的子項(xiàng)目,HBase利用Hadoop HDFS作為其文件存儲(chǔ)系統(tǒng)。HBase位于結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)層,Hadoop HDFS為HBase提供了高可靠性的底層存儲(chǔ)支持。除了HBase產(chǎn)生的一些日志文件,HBase中的所有數(shù)據(jù)文件都可以存儲(chǔ)在Hadoop HDFS文件系統(tǒng)上。
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    ,統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)應(yīng)用,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行,協(xié)處理,流式處理,交互式分析等等。 Spark提供了一個(gè)快速的計(jì)算,寫(xiě)入,以及交互式查詢(xún)的框架。相比于Hadoop,Spark擁有明顯的性能優(yōu)勢(shì)。Spark使用in-memory的計(jì)算方式,通過(guò)這種方式來(lái)避免一個(gè)MapReduce工作流中的多個(gè)任務(wù)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) MRS服務(wù)的優(yōu)勢(shì) MRS服務(wù)的優(yōu)勢(shì) 時(shí)間:2020-09-23 14:27:18 MRS服務(wù)擁有強(qiáng)大的Hadoop內(nèi)核團(tuán)隊(duì),基于華為 FusionInsight 大數(shù)據(jù)企業(yè)級(jí)平臺(tái)構(gòu)筑。歷經(jīng)行業(yè)數(shù)萬(wàn)節(jié)點(diǎn)部署量的考驗(yàn),提供多級(jí)用戶(hù)SLA保障。 MRS具有如下優(yōu)勢(shì): 高性能
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    ZooKeeper如何配置 時(shí)間:2020-11-13 09:46:39 簡(jiǎn)介 ZooKeeper是一個(gè)分布式的,開(kāi)放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù),是Google的Chubby一個(gè)開(kāi)源的實(shí)現(xiàn),是Hadoop和Hbase的重要組件。它是一個(gè)為分布式應(yīng)用提供一致性服務(wù)的軟件,提供的功
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    Hive基本原理 時(shí)間:2020-09-23 15:57:46 Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具,可以用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載(ETL),這是一種可以存儲(chǔ)、查詢(xún)和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive定義了簡(jiǎn)單的類(lèi)SQL查詢(xún)語(yǔ)言,稱(chēng)為Hiv
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    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,主要適用于需要對(duì)本地存儲(chǔ)上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫(xiě)訪問(wèn)的工作負(fù)載,例如:Hadoop分布式計(jì)算,大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應(yīng)用。主要的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是基
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    云知識(shí) 【云小課】EI第26課 MRS基礎(chǔ)入門(mén)之Hive組件介紹 【云小課】EI第26課 MRS基礎(chǔ)入門(mén)之Hive組件介紹 時(shí)間:2021-07-09 09:36:18 云小課 MapReduce Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架,提供大數(shù)據(jù)平臺(tái)批處理計(jì)算能力,能夠?qū)Y(jié)構(gòu)
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    首先,讓我們了解一下這個(gè)方案使用的服務(wù),前面已經(jīng)介紹過(guò)的服務(wù)此處不再重復(fù)介紹。 MapReduce服務(wù):MapReduce服務(wù)(MRS)是一個(gè)在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù),一鍵即可部署Hadoop集群。MRS提供租戶(hù)完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBas
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    Hudi是一種 數(shù)據(jù)湖 的存儲(chǔ)格式,在Hadoop文件系統(tǒng)之上提供了更新數(shù)據(jù)和刪除數(shù)據(jù)的能力以及消費(fèi)變化數(shù)據(jù)的能力。支持多種計(jì)算引擎,提供IUD接口,在HDFS的數(shù)據(jù)集上提供了插入更新和增量拉取的流原語(yǔ)。 立即體驗(yàn)MRS 了解詳情 Hudi介紹 Hudi介紹 Hudi介紹 Hudi是一種數(shù)據(jù)湖的
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    可靠、高安全、易使用的運(yùn)行維護(hù)平臺(tái),對(duì)外提供大容量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析能力,可解決各大企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理需求。用戶(hù)可以獨(dú)立申請(qǐng)和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive服務(wù),用于快速在主機(jī)上創(chuàng)建集群,提供海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算能力。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 企業(yè)級(jí)
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    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,主要適用于需要對(duì)本地存儲(chǔ)上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫(xiě)訪問(wèn)的工作負(fù)載,例如:Hadoop分布式計(jì)算,大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應(yīng)用。主要的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是基
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