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- mapreduce的優(yōu)化 內(nèi)容精選 換一換
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大數(shù)據(jù)是人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來面臨的一個(gè)巨大問題：社會(huì)生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，數(shù)據(jù)種類越來越多，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比如說單機(jī)存儲(chǔ)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法解決這些新的大數(shù)據(jù)問題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問題，Apache基金會(huì)推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開源解決方案。Ha來自：百科成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無須擴(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)備歷史能耗分析，軌跡回放，車輛駕駛行為分析，精細(xì)化監(jiān)控等 海量行為 日志分析 的典型場(chǎng)景：學(xué)習(xí)習(xí)慣分析，運(yùn)營日志分析，系統(tǒng)操作日志分析查詢等來自：專題
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面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi)來自：百科
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Hadoop開源軟件的基礎(chǔ)上，在主要業(yè)務(wù)部件的可靠性方面進(jìn)行了優(yōu)化和提升。 管理節(jié)點(diǎn)均實(shí)現(xiàn)HA Hadoop開源版本的數(shù)據(jù)、計(jì)算節(jié)點(diǎn)已經(jīng)是按照分布式系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)的，單節(jié)點(diǎn)故障不影響系統(tǒng)整體運(yùn)行；而以集中模式運(yùn)作的管理節(jié)點(diǎn)可能出現(xiàn)的單點(diǎn)故障，就成為整個(gè)系統(tǒng)可靠性的短板。 MRS對(duì)所有來自：百科![]()
本視頻主要為您介紹基于MRS分析車主駕駛行為的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 目的： 了解MRS的基本功能，利用MRS服務(wù)的Spark組件，對(duì)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(chǎng)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、來自：百科![]()
超低時(shí)延的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)。 計(jì)算性能強(qiáng)勁穩(wěn)定，配套華為自研智能高速網(wǎng)卡，提供超高帶寬和超低時(shí)延的網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)。 降本增效 多種規(guī)格的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源按需使用，精準(zhǔn)匹配不同流程的IT資源需求，相同流程的成本最高可節(jié)省30%。 多種規(guī)格的計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源按需使用，精準(zhǔn)匹配不同流程的IT資源需求，相同流程的成本最高可節(jié)省30%。來自：專題![]()
場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識(shí)別 利用新型的人工來自：專題![]()
，跨服務(wù)的數(shù)據(jù)共享。讓用戶在充分享受Hadoop帶來的開放，便捷，創(chuàng)新的同時(shí)，繼續(xù)使用熟悉的數(shù)據(jù)（倉）庫方式管理和使用自己的海量數(shù)據(jù)。繼續(xù)使用傳統(tǒng)的 數(shù)據(jù)倉庫 的上層應(yīng)用，特別是商業(yè)智能BI類的應(yīng)用。 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)（MapReduce Ser來自：百科![]()
據(jù)存儲(chǔ)，也有相應(yīng)的任務(wù)需要執(zhí)行，而后加的2個(gè)子節(jié)點(diǎn)是空的，此時(shí)也需要負(fù)載均衡進(jìn)行重新分配數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和任務(wù)的執(zhí)行。手動(dòng)啟動(dòng)該機(jī)制運(yùn)行： $HADOOP_HOME/sbin/start-balancer.sh 8.機(jī)架感知：機(jī)架之間的交互用機(jī)架感知來進(jìn)行。機(jī)架之間的通信是通過一些交換來自：百科![]()
指標(biāo)和告警恢復(fù)的詳細(xì)方法，進(jìn)行快速排障。 統(tǒng)一用戶權(quán)限管理 Manager提供系統(tǒng)中各組件的權(quán)限集中管理功能。 Manager引入角色的概念，采用RBAC的方式對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行權(quán)限管理，集中呈現(xiàn)和管理系統(tǒng)中各組件零散的權(quán)限功能，并且將各個(gè)組件的權(quán)限以權(quán)限集合（即角色）的形式組織，形成統(tǒng)來自：專題![]()
OBS 中的數(shù)據(jù)。此外，OBS支持SDK和OBS API接口，可使用戶方便管理自己存儲(chǔ)在OBS上的數(shù)據(jù)，以及開發(fā)多種類型的上層業(yè)務(wù)應(yīng)用。 華為云在全球多區(qū)域部署了OBS基礎(chǔ)設(shè)施，具備高度的可擴(kuò)展性和可靠性，用戶可根據(jù)自身需要指定區(qū)域使用OBS，由此獲得更快的訪問速度和實(shí)惠的服務(wù)價(jià)格。來自：專題![]()
MRS服務(wù)支持Kerberos安全認(rèn)證，實(shí)現(xiàn)了基于角色的安全控制及完善的審計(jì)功能。MRS支持在華為云的公共資源區(qū)，資源專屬區(qū)、客戶機(jī)房的H CS Online上為客戶不同物理隔離方式的一站式大數(shù)據(jù)平臺(tái)。集群內(nèi)支持邏輯多租戶，通過權(quán)限隔離，對(duì)集群的計(jì)算、存儲(chǔ)、表格等資源按租戶劃分。 易運(yùn)維 M來自：百科![]()
戶可以自定義ECS的構(gòu)建執(zhí)行資源。 部署服務(wù)支持將用戶的應(yīng)用部署到用戶購買的ECS資源上。 云容器引擎（CCE） 構(gòu)建服務(wù)可以自定義CCE的Slave節(jié)點(diǎn)，用戶可以自定義CCE的構(gòu)建執(zhí)行資源。 部署服務(wù)支持將用戶的應(yīng)用部署到用戶購買的CCE資源上。 云測(cè)服務(wù)的性能測(cè)試可以部署CP來自：百科![]()
服務(wù)提交SQL作業(yè)訪問外部數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的操作步驟。 本例以SQL作業(yè)訪問RDS數(shù)據(jù)庫表為例，介紹 DLI 服務(wù)提交SQL作業(yè)訪問外部數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的操作步驟。 使用DLI提交SQL作業(yè)查詢RDS MySQL數(shù)據(jù) 常用的Spark SQL作業(yè)的語法 基礎(chǔ)的Spark SQL語法:數(shù)據(jù)庫相關(guān)語來自：專題![]()
【初級(jí)】基于流計(jì)算的雙十一大屏開發(fā)案例 面對(duì)每天大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，及時(shí)、高效的處理這些數(shù)據(jù)顯得十分必要。本課程主要介紹如何搭建一個(gè)可視化大屏，為企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計(jì)算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗(yàn) 適合人群：面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會(huì)大眾和高校師生來自：專題![]()
場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 利用新型的人工來自：專題
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