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支持用戶將數(shù)據(jù)塊的各個(gè)副本存放在指定具有不同標(biāo)簽的節(jié)點(diǎn),如某個(gè)文件的數(shù)據(jù)塊的2個(gè)副本放置在標(biāo)簽L1對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)中,該數(shù)據(jù)塊的其他副本放置在標(biāo)簽L2對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)中。 支持選擇節(jié)點(diǎn)失敗情況下的策略,如隨機(jī)從全部節(jié)點(diǎn)中選一個(gè)。 如圖3所示。 /HBase下的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在A,B,D /Spark下的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在A,B,D,E,F(xiàn)來(lái)自:專題MRS 基于開源軟件Hadoop進(jìn)行功能增強(qiáng)、Spark內(nèi)存計(jì)算引擎、HBase分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)以及Hive 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 框架,提供企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢和分析的統(tǒng)一平臺(tái),幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),可解決各大企業(yè)的以下需求: 海量數(shù)據(jù)的分析與計(jì)算 海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ) 海量數(shù)據(jù)流式處理 MapReduce服務(wù)來(lái)自:百科
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Insight,簡(jiǎn)稱 DLI )是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài), 實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計(jì)算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎,企業(yè)僅需使用SQL或程序就可輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源的批處理、流處理、內(nèi)存計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等,挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值 進(jìn)入控制臺(tái)立來(lái)自:百科Avro DLI服務(wù)的數(shù)據(jù)可存儲(chǔ)在如下地方: OBS :SQL作業(yè),Spark作業(yè),F(xiàn)link作業(yè)使用的數(shù)據(jù)均可以存儲(chǔ)在OBS服務(wù)中,降低存儲(chǔ)成本。 DLI:DLI內(nèi)部使用的是列存的Parquet格式,即數(shù)據(jù)以Parquet格式存儲(chǔ)。存儲(chǔ)成本較高。 跨源作業(yè)可將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在對(duì)應(yīng)的服務(wù)中,目前來(lái)自:百科
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于分片構(gòu)建的集群支持TB級(jí)的數(shù)據(jù)需求 loT:具有高性能和異步數(shù)據(jù)寫入功能,特定場(chǎng)景下可達(dá)到內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的處理能力。同時(shí), 文檔數(shù)據(jù)庫(kù)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(chǎng)景。文檔數(shù)來(lái)自:百科建議搭配使用: 數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS/ 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL 大企業(yè) 日志分析 大企業(yè)的部門比較多,不同部門在使用云服務(wù)時(shí),需要對(duì)不同部門的員工的權(quán)限進(jìn)行管理,包括計(jì)算資源的創(chuàng)建、刪除、使用、隔離等。同時(shí),也需要對(duì)不同部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行管理,包括數(shù)據(jù)的隔離、共享等 優(yōu)勢(shì) 細(xì)粒度權(quán)限控制 列級(jí)別權(quán)限控制;INSE來(lái)自:百科各個(gè)階段的能力。 基礎(chǔ)設(shè)施 MRS基于華為云 彈性云服務(wù)器 E CS 構(gòu)建的大數(shù)據(jù)集群,充分利用了其虛擬化層的高可靠、高安全的能力。 虛擬私有云(VPC)為每個(gè)租戶提供的虛擬內(nèi)部網(wǎng)絡(luò),默認(rèn)與其他網(wǎng)絡(luò)隔離。 云硬盤(EVS)提供高可靠、高性能的存儲(chǔ)。 彈性云服務(wù)器(ECS)提供的彈性可擴(kuò)展來(lái)自:百科大數(shù)據(jù)2.0用到的關(guān)鍵技術(shù)有哪些 大數(shù)據(jù)2.0用到的關(guān)鍵技術(shù)有哪些 時(shí)間:2021-05-24 09:23:03 大數(shù)據(jù) 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;來(lái)自:百科DDS 提供二級(jí)索引功能滿足動(dòng)態(tài)查詢的需求,利用兼容MongoDB的MapReduce聚合框架進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢(shì): 寫性能: 文檔數(shù)據(jù)庫(kù) 的高性能寫入,基于分片構(gòu)建的集群支持物聯(lián)網(wǎng)TB級(jí)的數(shù)據(jù)需求。 高性能和擴(kuò)展性:對(duì)高QPS應(yīng)用有很好的支持,同時(shí)分片架構(gòu)可以快速進(jìn)行水平擴(kuò)展,靈活應(yīng)對(duì)應(yīng)用變化。來(lái)自:百科
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