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- mongo mapreduce 優(yōu)化 內容精選 換一換
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一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺Lambda架構: 兩條數(shù)據(jù)流獨立處理: 1.實時流,多采用Flink,Storm或者Spark Streaming 2.批處理,如采用MapReduce,Spark SQL等 關鍵問題: 1.計算結果容易不一致,如批計算的結果更全面,與流計算有差異 2.IoT時代數(shù)據(jù)量巨大,夜間批計算時間窗可能不夠3來自:百科。 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
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的基本功能及適用適用場景。 課程大綱 第1章 MRS 概述 第2章 MRS部署 第3章 大數(shù)據(jù)遷移方案 MapReduce服務 MRS 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來自:百科
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時間:2021-06-17 16:40:28 數(shù)據(jù)庫 華為自主研發(fā)的計算存儲分離架構的分布式多模NoSQL數(shù)據(jù)庫服務,包括 GaussDB (for Mongo)、GaussDB(for Cassandra)、GaussDB(for Redis)和GaussDB(for Influx)這四款主流NoSQL數(shù)據(jù)庫服務。來自:百科上來,同時這也是分布式數(shù)據(jù)庫,不再是單機的主備的MySQL 非關系型NoSQL數(shù)據(jù)庫: 1.基于文檔的GeminiDB Mongo 接口,100%兼容Mongo的接口,解決了開源的協(xié)議風險,用3副本解決9副本的可靠性 2.基于時序協(xié)議的 GeminiDB Influx 接口 ,分布式方案解決了開源只有主備的容量問題來自:專題更多相關文章精選推薦,帶您了解更多 華為云產品 MapReduce工作原理_MapReduce是什么意思_MapReduce流程_MRS_華為云 MapReduce服務_什么是MapReduce服務_什么是HBase MRS備份恢復_MapReduce備份_數(shù)據(jù)備份 MapReduce服務_如何使用MapR來自:專題MySQL)和GaussDB(openGauss) ;OLAP場景則推出 數(shù)據(jù)倉庫 服務GaussDB(DWS) 。 對于非關系型數(shù)據(jù)庫,目前有GaussDB(for Mongo)和GaussDB(for Cassandra) 。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在????????????????????來自:百科
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