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客戶端所在的服務器已安裝JDK1.8以上版本和開發(fā)工具（本文檔以安裝Eclipse為例），下載jedis客戶端（單擊此處直接下載jar包）。 本文檔下載的開發(fā)工具和客戶端僅為示例，您可以選擇其它類型的工具和客戶端。 實施步驟 在服務器上運行Eclipse，單擊“File > New Project”創(chuàng)來自：百科![]()
實時流計算服務 創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結果 實時流計算服務創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結果 時間：2020-11-25 15:19:18 本視頻主要為您介紹實時流計算服務創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結果的操作教程指導。 場景描述： 用戶可以基于S來自：百科![]()
DIS使用對象存儲服務（ OBS ）作為中介，再將數(shù)據(jù)轉儲至 MapReduce服務 （MRS）。 MRS從OBS獲取用戶定制的分析程序包，運行程序分析數(shù)據(jù)，并保存分析結果（可寫入持久化數(shù)據(jù)庫或寫成文件）。 數(shù)據(jù)可視化 服務（ DLV ）讀取分析結果呈現(xiàn)為可視化報表。 實現(xiàn)該方案，您需要進行以下操作： 在MRS中創(chuàng)建一個Hadoop分析集群。來自：百科![]()
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一步的提高大數(shù)據(jù)任務的并發(fā)度與大數(shù)據(jù)多任務并行執(zhí)行的需求天然匹配。 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，最后再將結果進行匯總，整個來自：百科![]()
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