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    CDM 服務(wù)基于分布式計(jì)算框架,利用并行化處理技術(shù),支持用戶穩(wěn)定高效地對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行移動(dòng),實(shí)現(xiàn)不停服數(shù)據(jù)遷移,快速構(gòu)建所需的數(shù)據(jù)架構(gòu)。 云數(shù)據(jù)遷移 優(yōu)勢(shì) 支持多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源:支持近20種常用數(shù)據(jù)源,滿足數(shù)據(jù)在云上和云下的不同遷移場(chǎng)景。 遷移效率高:基于分布式計(jì)算框架進(jìn)行數(shù)據(jù)任務(wù)執(zhí)行和數(shù)
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    Unit,1CU=1核CPU+4G內(nèi)存),用戶選定CU數(shù),按時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi)。 高吞吐低時(shí)延 采用Apache Flink的Dataflow模型,完全的實(shí)時(shí)計(jì)算框架。采用高性能計(jì)算資源,從用戶自建的Kafka、MRS-Kafka、DMS-Kafka消費(fèi)數(shù)據(jù),單SPU每秒吞吐1千~2萬條消息,不同場(chǎng)景的吞吐量有差異。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 為什么說大數(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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    統(tǒng)有成本高,周期長(zhǎng),難運(yùn)維和不靈活等問題。 針對(duì)上述問題,華為云提供了大數(shù)據(jù)MapReduce服務(wù)MRS),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提供租戶完全可控的一站式企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),完全兼容開源接口,結(jié)合華為云計(jì)
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