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處理大容量數(shù)據(jù),需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場(chǎng)景。例如MapReduce、Hadoop計(jì)算密集型。 推薦使用磁盤增強(qiáng)型 彈性云服務(wù)器 ,主要適用于需要對(duì)本地存儲(chǔ)上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫訪問(wèn)的工作負(fù)載,例如:Hadoop分布式計(jì)算,大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應(yīng)用。主要的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是基來(lái)自:百科MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)(MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。包年更優(yōu)惠,買1年只需付10個(gè)月費(fèi)用 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)特惠活動(dòng) [免費(fèi)體來(lái)自:百科
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本商品提供了hadoop生態(tài)下,hadoop,spark,hive,flume組件集成 OBS Hadoop系統(tǒng)提供了分布式存儲(chǔ)、計(jì)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(wù)實(shí)現(xiàn)了Hadoop的HDFS協(xié)議,在大數(shù)據(jù)場(chǎng)景中可以替代Hadoop系統(tǒng)中的HDFS服務(wù),實(shí)現(xiàn)Sp來(lái)自:其他
CDM 任務(wù)基于分布式計(jì)算框架,自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行,能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。 多種數(shù)據(jù)源支持 支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、Hadoop、NoSQL、 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、文件等多種類型的數(shù)據(jù)源。 支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、Hadoop、NoSQL、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文件等多種類型的數(shù)據(jù)源。 活動(dòng)規(guī)則 活動(dòng)規(guī)則 參與條件: (1)已完成華為云注冊(cè)及企業(yè)/個(gè)人實(shí)名認(rèn)證的用戶;來(lái)自:專題
務(wù)運(yùn)營(yíng) 時(shí)間:2021-06-16 17:32:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 業(yè)務(wù)訴求和挑戰(zhàn): 華為消費(fèi)者云大數(shù)據(jù)平臺(tái),集中存儲(chǔ)和管理業(yè)務(wù)側(cè)數(shù)據(jù),采用Hadoop+MPP數(shù)據(jù)庫(kù)混搭架構(gòu),面臨如下挑戰(zhàn): 1. 業(yè)務(wù)飛速發(fā)展,數(shù)據(jù)年增長(zhǎng)30%以上; 2. 用戶智慧化體驗(yàn)要求數(shù)據(jù)分析平臺(tái)提供實(shí)時(shí)分析能力;來(lái)自:百科
主要應(yīng)用于海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析、海量多維數(shù)據(jù)聚合/報(bào)表、ETL、Ad-Hoc查詢等場(chǎng)景。 Presto允許查詢的數(shù)據(jù)源包括Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS),Hive,HBase,Cassandra,關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)甚至專有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。一個(gè)Presto查詢可以組合不同數(shù)據(jù)源,執(zhí)行跨數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)分析。來(lái)自:百科
11:07:40 MapReduce服務(wù)(MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)一站式大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。本課程通過(guò)深入介紹MRS服務(wù)H CS 環(huán)境的搭建,以及大數(shù)據(jù)分層遷移上云方案來(lái)自:百科
戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 客戶痛點(diǎn): 【數(shù)據(jù)處理耗時(shí)】:使用開(kāi)源Hadoop處理數(shù)據(jù)耗時(shí)長(zhǎng),每次處理耗時(shí)1天; 【不支持關(guān)聯(lián)分析】:ES不能支持關(guān)聯(lián)等復(fù)雜查詢分析; 【數(shù)據(jù)更新難】:數(shù)據(jù)使用寬表存儲(chǔ),維度數(shù)據(jù)變化需要更新整個(gè)寬表,工作量大。來(lái)自:百科
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