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  • hbase擴(kuò)容 內(nèi)容精選 換一換
  • 再創(chuàng)建、用時(shí)再擴(kuò)容,用完就可以銷毀、縮容,確保低成本。 基于多樣化的云基礎(chǔ)設(shè)施,提供了豐富的計(jì)算、存儲(chǔ)設(shè)施的選擇,同時(shí)計(jì)算存儲(chǔ)分離,提供了低成本海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案。 MRS 可以按業(yè)務(wù)峰谷,自動(dòng)彈性伸縮,幫助客戶節(jié)省大數(shù)據(jù)平臺(tái)閑時(shí)資源。MRS集群可以用時(shí)再創(chuàng)建、用時(shí)再擴(kuò)容,用完就可以銷毀、縮容,確保低成本。
    來(lái)自:專題
    300):表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源(2.9.3.300):表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 概述 計(jì)費(fèi)樣例:計(jì)費(fèi)場(chǎng)景 MRS HBase輸出流:前提條件 MRS HBase輸出流:前提條件 創(chuàng)建 IAM 用戶并授權(quán)使用 DLI :示例流程 DLI控制臺(tái)總覽:使用流程簡(jiǎn)介 創(chuàng)建并提交Spark SQL作業(yè):步驟2:創(chuàng)建隊(duì)列
    來(lái)自:百科
  • hbase擴(kuò)容 相關(guān)內(nèi)容
  • Service)提供租戶完全可控的企業(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。 用戶可以獨(dú)立申請(qǐng)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(shí)性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
    來(lái)自:百科
    Service)提供租戶完全可控的企業(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。 用戶可以獨(dú)立申請(qǐng)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(shí)性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
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  • hbase擴(kuò)容 更多內(nèi)容
  • 3、訓(xùn)練任務(wù)快速部署:客戶進(jìn)行AI強(qiáng)化學(xué)習(xí)時(shí),需要短時(shí)間(10mins)拉起上萬(wàn)核CPU,對(duì)動(dòng)態(tài)擴(kuò)容能力要求較高。 競(jìng)享實(shí)例的應(yīng)用 該AI學(xué)習(xí)引擎采用競(jìng)享實(shí)例提供CPU資源。得益于競(jìng)享實(shí)例的快速擴(kuò)容與成本優(yōu)勢(shì),引擎可以短時(shí)間生成超大規(guī)模AI(Actor)同時(shí)執(zhí)行更多的策略,縮短模擬時(shí)間。
    來(lái)自:專題
    管了不同組件的Web站點(diǎn),用戶可以通過(guò)這些Web站點(diǎn)查看組件相關(guān)信息。 MRS提供MRS Manager、HDFS NameNode、HBase HMaster、MapReduce JobHistoryServer、YARN ResourceManager、Spark JobHi
    來(lái)自:百科
    云原生 數(shù)據(jù)湖 MRS(MapReduce Service)為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件,支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、BI、AI融合等能力。MRS同時(shí)支持混合云和公有云兩種形態(tài):混合云版本,一個(gè)
    來(lái)自:專題
    湖外建倉(cāng)。數(shù)倉(cāng)在上世紀(jì)90年代高速發(fā)展,當(dāng)時(shí)信息化程度較高的金融、運(yùn)營(yíng)商等行業(yè),大量使用了傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)。2010-2020年之間,隨著Spark、Flink、Hive、HBase、ClickHouse等技術(shù)逐步成熟,大數(shù)據(jù)逐步成為數(shù)據(jù)處理主要平臺(tái),湖外建倉(cāng)導(dǎo)致湖倉(cāng)來(lái)回搬遷的耗時(shí)問題日益凸顯,超長(zhǎng)的數(shù)據(jù)處理鏈路,多
    來(lái)自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) OpenTSDB應(yīng)用場(chǎng)景 OpenTSDB應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-24 10:42:55 OpenTSDB是基于HBase的分布式的,可伸縮的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)。它存儲(chǔ)的是時(shí)間序列數(shù)據(jù),時(shí)間序列數(shù)據(jù)是指在不同時(shí)間點(diǎn)上收集到的數(shù)據(jù),這類數(shù)據(jù)反映了一個(gè)對(duì)象隨時(shí)間的變化狀態(tài)或程度。
    來(lái)自:百科
    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)。
    來(lái)自:專題
    MapReduce服務(wù)(MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)一站式大數(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。本課程為大家介紹MRS基本概念、MRS集群部署以及大數(shù)據(jù)遷移組件的基礎(chǔ)知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要
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    方案設(shè)計(jì):業(yè)務(wù)切換方案 遷移方案總覽:遷移方案總覽 應(yīng)用場(chǎng)景:存儲(chǔ)備份 D CS 安全最佳實(shí)踐:構(gòu)建數(shù)據(jù)的恢復(fù)和容災(zāi)能力 CBR授權(quán)項(xiàng)分類:備份 HBase開源增強(qiáng)特性:HBase開源增強(qiáng)特性:容災(zāi)增強(qiáng) 驗(yàn)證業(yè)務(wù)端和容災(zāi)端的數(shù)據(jù)同步 刪除實(shí)例:操作場(chǎng)景 入門指引 入門實(shí)踐
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    t HD實(shí)現(xiàn)實(shí)際應(yīng)用的基礎(chǔ)操作,比如HDFS,HBase,操作,數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出操作等。 課程大綱 第1章 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)與鯤鵬大數(shù)據(jù) 第2章 HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper 第3章 Hive分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 第4章 HBase技術(shù)原理 第5章 MapReduce和Yarn技術(shù)原理
    來(lái)自:百科
    接口,結(jié)合華為云計(jì)算、存儲(chǔ)優(yōu)勢(shì)及大數(shù)據(jù)行業(yè)經(jīng)驗(yàn),為客戶提供高性能、低成本、靈活易用的全棧大數(shù)據(jù)平臺(tái),輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件,并具備在后續(xù)根據(jù)業(yè)務(wù)需要進(jìn)行定制開發(fā)的能力,幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),并通過(guò)對(duì)海量信息
    來(lái)自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) Impala是什么 Impala是什么 時(shí)間:2020-09-23 16:00:53 Impala直接對(duì)存儲(chǔ)在HDFS,HBase或?qū)ο蟠鎯?chǔ)服務(wù)( OBS )中的Hadoop數(shù)據(jù)提供快速,交互式SQL查詢。除了使用相同的統(tǒng)一存儲(chǔ)平臺(tái)之外,Impala還使用與Apache
    來(lái)自:百科
    300):表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源(2.9.3.300):表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 概述 MRS HBase輸出流:前提條件 MRS HBase輸出流:前提條件 創(chuàng)建IAM用戶并授權(quán)使用DLI:示例流程 DLI控制臺(tái)總覽:使用流程簡(jiǎn)介 創(chuàng)建并提交Spark SQL作業(yè):步驟2:創(chuàng)建隊(duì)列
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    kHouseServer節(jié)點(diǎn)上相同的表中,以便保障業(yè)務(wù)可用性,實(shí)現(xiàn)了更加平滑的擴(kuò)容能力。 在用戶對(duì)集群進(jìn)行擴(kuò)容ClickHouse節(jié)點(diǎn)時(shí),可以使用該工具將原節(jié)點(diǎn)上的部分?jǐn)?shù)據(jù)遷移至新增節(jié)點(diǎn)上,從而達(dá)到擴(kuò)容后的數(shù)據(jù)均衡。 3、高可用HA部署架構(gòu) MRS服務(wù)提供了基于ELB(Elastic
    來(lái)自:專題
    數(shù)倉(cāng)在上世紀(jì)90年代高速發(fā)展,當(dāng)時(shí)信息化程度較高的金融、運(yùn)營(yíng)商等行業(yè),大量使用了傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)。2010-2020年之間,隨著Spark、Flink、Hive、HBase、ClickHouse等技術(shù)逐步成熟,大數(shù)據(jù)逐步成為數(shù)據(jù)處理主要平臺(tái),湖外建倉(cāng)導(dǎo)致湖倉(cāng)來(lái)回搬遷的耗時(shí)問題日益凸顯,超長(zhǎng)的數(shù)據(jù)處理鏈路,多
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    OBS提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析、歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢、海量行為 日志分析 和公共事務(wù)分析統(tǒng)計(jì)等場(chǎng)景,向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無(wú)須擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析的典型場(chǎng)景:PB級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),批量數(shù)據(jù)分析,毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)詳單查詢等 歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢的典型場(chǎng)景:流水審計(jì),設(shè)
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    創(chuàng)建一個(gè)問答機(jī)器人:查看問答機(jī)器人 訂單變更 準(zhǔn)備工作:購(gòu)買套餐包 再次購(gòu)買資源包:操作步驟 DBSS 權(quán)限及授權(quán)項(xiàng):支持的授權(quán)項(xiàng) 快速購(gòu)買HBase查詢集群:快速購(gòu)買HBase查詢集群 使用流程簡(jiǎn)介:普通用戶使用技能 幫助與支持:如何使用 創(chuàng)建專屬云MRS集群:快速購(gòu)買專屬云MRS集群
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    持多種高效的格式來(lái)滿足不同計(jì)算引擎的要求。 HDFS是大數(shù)據(jù)上通用的分布式文件系統(tǒng)。 OBS是對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù),具有高可用低成本的特點(diǎn)。 HBase支持帶索引的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),適合高性能基于索引查詢的場(chǎng)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
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