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    。 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(jié)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
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    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 ECS 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
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