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  • mapreduce 多種輸入 內容精選 換一換
  • 創(chuàng)建兩條DIS通道，我們分別稱之為輸入通道和輸出通道，然后為輸出通道創(chuàng)建一個轉儲任務，將數(shù)據(jù)轉儲至DWS的集群。轉儲時會使用 OBS 桶臨時存儲轉儲數(shù)據(jù)，若沒有OBS桶請創(chuàng)建一個。 在 設備接入服務 中創(chuàng)建一條規(guī)則，將設備上報數(shù)據(jù)轉發(fā)至DIS的輸入通道。 在 CS 中創(chuàng)建一個作業(yè)，實現(xiàn)從DIS輸入通道中獲取數(shù)據(jù)
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    Loader通過MapReduce作業(yè)實現(xiàn)并行的導入或者導出作業(yè)任務，不同類型的導入導出作業(yè)可能只包含Map階段或者同時Map和Reduce階段。 Loader同時利用MapReduce實現(xiàn)容錯，在作業(yè)任務執(zhí)行失敗時，可以重新調度。 數(shù)據(jù)導入到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)存儲在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式計算服務：Hive的大部分數(shù)據(jù)操作依賴MapReduce，HiveServer的主要功能是將HQL語句轉換成MapReduce任務，從而完成對海量數(shù)據(jù)的處理。 HCatalog建立在Hive
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    按數(shù)據(jù)時效性分層處理，獲得綜合處理效率最大化 高效的數(shù)據(jù)清洗，為數(shù)據(jù)分析輸入高質量的數(shù)據(jù) 相比將設備數(shù)據(jù)轉發(fā)至通用數(shù)據(jù)分析服務進行分析的方案，IoT數(shù)據(jù)分析服務是專為物聯(lián)網(wǎng)場景設計的。 IoT數(shù)據(jù)分析服務支持設備接入管理服務和多種第三方服務作為數(shù)據(jù)源，將數(shù)據(jù)集成、歸檔、存儲后進行分析，分析引
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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
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    持多個組織、部門或應用共享使用。集群提供一個邏輯實體來統(tǒng)一使用不同資源和服務，這個邏輯實例就是租戶。 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
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    Hadoop主要由HDFS、MapReduce、Yarn等服務組成。 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。 華為云推薦： MapReduce服務 https://support
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    數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)，可解決各大企業(yè)的以下需求： 海量數(shù)據(jù)的分析與計算 海量數(shù)據(jù)的存儲 海量數(shù)據(jù)流式處理 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
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    會議上公開發(fā)表了題為MapReduce：Simplified Data Processing on Large Clusters（Mapreduce：簡化大規(guī)模集群上的數(shù)據(jù)處理）的論文之后，受到啟發(fā)的Doug Cutting等人開始嘗試實現(xiàn)MapReduce計算框架，并將它與NDFS（Nutch
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    /lab.huaweicloud.com/testdetail.html?testId=467為準。 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
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    用戶通過DES等遷移服務將海量數(shù)據(jù)遷移至OBS，再基于華為云提供的MapReduce等大數(shù)據(jù)服務或開源的Hadoop、Spark等運算框架，對存儲在OBS上的海量數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析，最終將分析的結果呈現(xiàn)在ECS中的各類程序或應用上。 建議搭配服務 MapReduce服務 MRS， 彈性云服務器 ECS，數(shù)據(jù)快遞服務
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    語言，稱為HiveQL，它允許熟悉SQL的用戶查詢數(shù)據(jù)。Hive的數(shù)據(jù)計算依賴于MapReduce、Spark、Tez。 Hive主要特點如下： 海量結構化數(shù)據(jù)分析匯總。 將復雜的MapReduce編寫任務簡化為SQL語句。 靈活的數(shù)據(jù)存儲格式，支持JSON，CSV，TEXTFI
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