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- hadoop mapreduce 書籍 內容精選 換一換
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。 此處以圖中MapReduce模型為例。 我們假設數(shù)據(jù)量比較大，比如說是1TB，首先我們將原數(shù)據(jù)進行分割。比如說128MB一份，分成若干份，再分配給MapReduce進行映射、排序、合并，最后再將結果進行匯總，整個任務就是統(tǒng)計每個單詞出現(xiàn)的頻率。MapReduce就是將任務分成來自：百科![]()
1、語音導航：使用 語音合成 服務將車載導航數(shù)據(jù)轉換成語音素材，為用戶提供精確的語音導航服務。利用個性化定制能力，提供豐富的導航語音服務。 2、有聲讀物：將書籍、雜志、新聞的文本內容轉換成逼真的人聲發(fā)音，充分解放人們的眼睛，在搭乘地鐵、開車、健身等場景下獲取信息、享受樂趣。 3、電話回訪：在客服系來自：百科![]()
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注：TOP10獲獎團隊需在華為云社區(qū)分享參賽方案及總結的分享。 參與獎：初賽最終排名入圍TOP300隊伍將獲得參賽榮譽證明、華為云紀念T恤、AI書籍（昇騰或ModelArts相關書籍）。（每個團隊一份） 注：優(yōu)秀參賽者可獲得華為或合作伙伴面試、實習機會。 【報名須知】 1、報名方式：登錄比賽官網(wǎng)，點擊頁面右上方“立即報名”按鈕進行報名。來自：百科![]()
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數(shù)據(jù)分析場景下，處理大容量數(shù)據(jù)，需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。例如 MapReduce 、Hadoop計算密集型。 推薦使用磁盤增強型彈性云服務器，主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進行高性能順序讀寫訪問的工作負載，例如：Hadoop分布式計算，大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應用。 4、來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)搜索與分析 大 數(shù)據(jù)治理 與開發(fā) 數(shù)據(jù)可視化 大數(shù)據(jù)應用 數(shù)據(jù)平臺 MapReduce服務 支持多應用場景集群 MapReduce服務（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，輕松運行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。來自：專題![]()
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并發(fā)能力?？梢酝瓿煽焖俚臄?shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計算能力。 使用GPU圖形加速型彈性云服務器，提供較為經(jīng)濟的圖形加速能力。 4、數(shù)據(jù)分析 適用場景： MapReduce 、Hadoop計算密集型 推薦使用：磁盤增強型彈性云服務器 推薦原因： 處理大容量數(shù)據(jù)，需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。來自：百科
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