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    為實(shí)時(shí)或面向批處理的查詢提供了一個(gè)熟悉且統(tǒng)一的平臺(tái)。作為查詢大數(shù)據(jù)的工具的補(bǔ)充,Impala不會(huì)替代基于MapReduce構(gòu)建的批處理框架,例如Hive?;?span style='color:#C7000B'>MapReduce構(gòu)建的Hive和其他框架最適合長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的批處理作業(yè)。 Impala主要特點(diǎn)如下: 支持Hive查詢語(yǔ)言
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    物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)具備時(shí)間序列特性,如下圖所示。 專為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)處理優(yōu)化的服務(wù),包括高壓縮比的時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ),高效的時(shí)序查詢效率,海量時(shí)間線能力; 海量接入:海量時(shí)間線能力,最大可達(dá)億級(jí)。 時(shí)序存儲(chǔ):列式存儲(chǔ)及專用壓縮算法,高壓縮率。 高效查詢:基于時(shí)間多維度聚合,近實(shí)時(shí)分析查詢。 數(shù)據(jù)可視化 :提供
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    一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)Lambda架構(gòu): 兩條數(shù)據(jù)流獨(dú)立處理: 1.實(shí)時(shí)流,多采用Flink,Storm或者Spark Streaming 2.批處理,如采用MapReduce,Spark SQL等 關(guān)鍵問(wèn)題: 1.計(jì)算結(jié)果容易不一致,如批計(jì)算的結(jié)果更全面,與流計(jì)算有差異 2.IoT時(shí)代數(shù)據(jù)量巨大,夜間批計(jì)算時(shí)間窗可能不夠3
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    過(guò)濾,數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等等 時(shí)序分析 專為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)處理優(yōu)化的服務(wù),包括高壓縮比的時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ),高效的時(shí)序查詢效率,海量時(shí)間線能力; 海量接入:海量時(shí)間線能力,最大可達(dá)億級(jí) 時(shí)序存儲(chǔ):列式存儲(chǔ)及專用壓縮算法,高壓縮率 高效查詢:基于時(shí)間多維度聚合,近實(shí)時(shí)分析查詢 數(shù)據(jù)可視化:提供時(shí)序
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    查詢處理都由segment完成。 Greenplum特點(diǎn): √標(biāo)準(zhǔn)SQL接口,比MapReduce接入更方便。 √分布式事務(wù)能力,確保強(qiáng)數(shù)據(jù)致性。 √高并發(fā)數(shù)據(jù)加載技術(shù)。 √高靈活的行列混合存儲(chǔ)及壓縮技術(shù)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù) GaussDB (DWS) GaussDB(DWS)是一款具
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    您可以在客戶端安裝后,通過(guò)客戶端在運(yùn)維場(chǎng)景或業(yè)務(wù)場(chǎng)景中使用shell命令,也可以在應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)場(chǎng)景中使用客戶端中的樣例工程。 常見(jiàn)問(wèn)題 MapReduce工作原理_MapReduce是什么意思_MapReduce流程 ECS-服務(wù)器-云服務(wù)器-華為ECS-彈性云服務(wù)器試用 免費(fèi)云服務(wù)器_個(gè)人免費(fèi)云服務(wù)器_免費(fèi)彈性云服務(wù)器推薦_免費(fèi)ECS
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    是相對(duì)平穩(wěn)。 高壓縮率 高壓縮率能夠帶來(lái)兩方面的收益。一方面能夠節(jié)省大量的硬件存儲(chǔ)成本,節(jié)省硬盤(pán)的開(kāi)銷。另一方面壓縮后的數(shù)據(jù)可以更容易存儲(chǔ)到內(nèi)存中,顯著提高查詢的性能。 高壓縮率能夠帶來(lái)兩方面的收益。一方面能夠節(jié)省大量的硬件存儲(chǔ)成本,節(jié)省硬盤(pán)的開(kāi)銷。另一方面壓縮后的數(shù)據(jù)可以更容易存儲(chǔ)到內(nèi)存中,顯著提高查詢的性能。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 為什么說(shuō)大數(shù)據(jù)MapReduce并行計(jì)算模型,天然匹配鯤鵬多核架構(gòu) 為什么說(shuō)大數(shù)據(jù)MapReduce并行計(jì)算模型,天然匹配鯤鵬多核架構(gòu) 時(shí)間:2021-05-24 09:30:54 大數(shù)據(jù) 鯤鵬多核計(jì)算的特點(diǎn),能夠提升MapReduce的IO并發(fā)度,加速大數(shù)據(jù)的計(jì)算性能。
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    Loader通過(guò)MapReduce作業(yè)實(shí)現(xiàn)并行的導(dǎo)入或者導(dǎo)出作業(yè)任務(wù),不同類型的導(dǎo)入導(dǎo)出作業(yè)可能只包含Map階段或者同時(shí)Map和Reduce階段。 Loader同時(shí)利用MapReduce實(shí)現(xiàn)容錯(cuò),在作業(yè)任務(wù)執(zhí)行失敗時(shí),可以重新調(diào)度。 數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HBase 在MapReduce作業(yè)的Map階段中從外部數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)。
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    HDFS/HBase集群 Hive表數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式計(jì)算服務(wù):Hive的大部分?jǐn)?shù)據(jù)操作依賴MapReduce,HiveServer的主要功能是將HQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)換成MapReduce任務(wù),從而完成對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理。 HCatalog建立在Hive
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    多種索引技術(shù)、全局字典編碼和多次的Push down優(yōu)化,從而對(duì)TB級(jí)數(shù)據(jù)查詢進(jìn)行最快響應(yīng)。 高效率數(shù)據(jù)壓縮:CarbonData使用輕量級(jí)壓縮和重量級(jí)壓縮的組合壓縮算法壓縮數(shù)據(jù),可以減少60%~80%數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間,大大節(jié)省硬件存儲(chǔ)成本。 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)
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