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署在不同的物理服務(wù)器上，自動(dòng)同步數(shù)據(jù)。Primary節(jié)點(diǎn)和Secondary節(jié)點(diǎn)提供服務(wù)，兩個(gè)節(jié)點(diǎn)分別擁有獨(dú)立內(nèi)網(wǎng)地址，配合Driver實(shí)現(xiàn)讀取壓力分配。 大型企業(yè)的數(shù)據(jù)庫往往需要應(yīng)對(duì)TB級(jí)數(shù)據(jù)，有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求。且大數(shù)據(jù)場景下，還需要滿足業(yè)務(wù)在線數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)寫入數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)計(jì)來自：百科![]()
HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink； 2. Hbase、ElasticSearch、Storm/Kafka/Flume、GraphBase； 3. 不支持混部的組件：Redis、Solr、Elk、Hue、Loader、Oozie、SmallFS，建議采用鯤鵬或x86獨(dú)立部署。來自：百科![]()
云知識(shí) 華為云MapReduce服務(wù)創(chuàng)建MRS集群 華為云MapReduce服務(wù)創(chuàng)建MRS集群 時(shí)間：2020-11-24 16:03:17 本視頻主要為您介紹華為云MapReduce服務(wù)創(chuàng)建MRS集群的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： MapReduce服務(wù)（MapReduce Serv來自：百科![]()
適用的組件有： 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink； 2. Hbase、ElasticSearch、Storm/Kafka/Flume、Solr； 3. 不支持混部的組件：Redis、Hue、Sqoop、Oozie，建議采用鯤鵬或x86獨(dú)立部署。 部署步驟：來自：百科![]()
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隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)2.0需要對(duì)海量，多樣化，高并發(fā)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，交互式查詢。包含的關(guān)鍵技術(shù)有： 1. MR批處理；Spark內(nèi)存計(jì)算；Elk/Solr交互式分析；Storm流式計(jì)算； 2. YARN統(tǒng)一資源管理； 3. 統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)HDFS/HBase/MPP。 文中課程 更多精彩課程來自：百科![]()
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loT：具有高性能和異步數(shù)據(jù)寫入功能，特定場景下可達(dá)到內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的處理能力。同時(shí)， 文檔數(shù)據(jù)庫 服務(wù)中的集群實(shí)例，可動(dòng)態(tài)擴(kuò)容和增加mongos和shard組件的性能規(guī)格和個(gè)數(shù)，性能及存儲(chǔ)空間可實(shí)現(xiàn)快速擴(kuò)展，非常適合IoT的高并發(fā)寫入的場景。文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)提供二級(jí)索引功能滿足動(dòng)態(tài)查詢的來自：百科![]()
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