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- mapreduce輸入輸出 內(nèi)容精選 換一換
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單擊“創(chuàng)建桶”，用來存儲 媒體處理 服務的媒體文件。 3.在創(chuàng)建桶頁面選擇區(qū)域，輸入桶名稱，根據(jù)業(yè)務需要配置存儲類別、桶策略等參數(shù)。 4.單擊“立即創(chuàng)建”。 5.如果輸入輸出文件存放在同一個桶中，創(chuàng)建一次即可。否則創(chuàng)建兩次，分別作為輸入、輸出桶。 5.配置輸入文件夾。 單擊步驟3中輸入桶的桶名稱，跳轉(zhuǎn)至該桶的詳情頁。來自：專題
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鏈接：https://support.huaweicloud.com/productdesc-mrs/mrs_08_0001.html 華為云推薦： MapReduce服務 https://support.huaweicloud.com/mrs/index.html 最新文章 “軟件質(zhì)量”，構筑企業(yè)值得信賴的護城河來自：百科
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華為云大數(shù)據(jù)相關技術與產(chǎn)品服務 大數(shù)據(jù)計算 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、HB來自：專題![]()
的次數(shù)。 實驗目標與基本要求 1. 使用MRS服務Spark組件數(shù)據(jù)分析； 2. 查看分析結(jié)果。 實驗摘要 操作前提： 1. 開通MapReduce服務 2. 準備數(shù)據(jù) 3.提交任務 4.查看結(jié)果 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab.huaweicloud.com/testdetail來自：百科![]()
高擴展性框架，為TB~EB級數(shù)據(jù)提供了更實時高效的多樣性算力，可支撐更豐富的大數(shù)據(jù)處理需求。產(chǎn)品內(nèi)核及架構深度優(yōu)化，綜合性能是傳統(tǒng)MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性。存算分離架構，存儲資源和計算資源按需靈活配置，提高了資源利用率，降低了成本。 與傳統(tǒng)自來自：百科![]()
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工智能的數(shù)據(jù)編排技術。在MRS的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中，Alluxio位于計算和存儲之間，為包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的計算框架提供了數(shù)據(jù)抽象層，使上層的計算應用可以通過統(tǒng)一的客戶端API和全局命名空間訪問包括HDFS和OBS來自：百科![]()
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工作流是DWR運行單位，其中可以包含一個或多個算子，客戶可通過加入不同算子到工作流中實現(xiàn)高度自由化的數(shù)據(jù)處理功能。 算子 算子是DWR中的執(zhí)行單位，是一個具有輸入輸出的完成功能模塊。算子既有華為云提供的內(nèi)置官方算子，也有經(jīng)過華為云審核后的第三方算子。用戶可以根據(jù)自己的需求挑選算子加入工作流中，從而快速構建特有的數(shù)據(jù)處理功能。來自：專題
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