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- mapreduce 寫入hdfs 內(nèi)容精選 換一換
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制臺,完成應用程序與 數(shù)據(jù)倉庫 的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復、數(shù)據(jù)倉庫資源和性能監(jiān)控等運維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無縫集成:可以使用標準SQL查詢HDFS、 OBS 上的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)無需搬遷。 提供一鍵式異構(gòu) 數(shù)據(jù)庫遷移 工具:提供配套的遷移工具,可支持MySQL、Oracle和Teradata的S來自:百科
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數(shù)據(jù)一致性表示當應用成功寫入一份數(shù)據(jù)到存儲系統(tǒng)時,存儲系統(tǒng)中的3個數(shù)據(jù)副本必須一致。當應用無論通過哪個副本再次讀取這些數(shù)據(jù)時,該副本上的數(shù)據(jù)和之前寫入的數(shù)據(jù)都是一致的。 云硬盤三副本技術主要通過以下機制確保數(shù)據(jù)一致性: 寫入數(shù)據(jù)時,同時在3個副本執(zhí)行寫入操作 當應用寫入數(shù)據(jù)時,存儲系統(tǒng)會來自:百科處理突發(fā)的高峰流量,無需擔心擴容不及時帶來問題 低成本 資源彈性伸縮,按需付費 高可用 設計規(guī)格為99.995%可用性,滿足業(yè)務連續(xù)性的要求 建議搭配使用 MapReduce服務 彈性云服務器 E CS 數(shù)據(jù)快遞服務 DES 數(shù)據(jù)湖探索 DLI NoSQL/關系型數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫 適用于讀寫密集型應用場景,部署各類數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫,如SQL來自:專題
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分布式存儲、計算和資源調(diào)度引擎,用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析。OBS服務實現(xiàn)了Hadoop的HDFS協(xié)議,在大數(shù)據(jù)場景中可以替代Hadoop系統(tǒng)中的HDFS服務,實現(xiàn)Spark、MapReduce、Hive等大數(shù)據(jù)生態(tài)與OBS服務的對接,為大數(shù)據(jù)計算提供“ 數(shù)據(jù)湖 ”存儲。本鏡像已經(jīng)集成來自:其他
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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Cassandra接口實現(xiàn)對關注、發(fā)帖、點贊等操作存儲。平滑的彈性擴展可急速應對社交熱點的流量沖擊。 優(yōu)勢 1、高并發(fā)寫入 該場景下數(shù)據(jù)量大,寫入能力要求高。LSM tree的存儲引擎,對高寫入場景有很好的效果。 2、分鐘級彈性擴展 云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB Cassandra接口支持分鐘級擴容來自:專題
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