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流生態(tài)系統(tǒng)是什么 流生態(tài)系統(tǒng)是什么 時(shí)間:2020-09-24 15:58:02 流生態(tài)系統(tǒng)基于Flink和Spark雙引擎,完全兼容Flink/Storm/Spark開源社區(qū)版本接口,并且在此基礎(chǔ)上做了特性增強(qiáng)和性能提升,為用戶提供易用、低時(shí)延、高吞吐的 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) 。 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)的生態(tài)分為云服務(wù)生態(tài)和開源生態(tài):來自:百科提供縱向擴(kuò)縮容,讓客戶快速獲取大數(shù)據(jù)算力。 大數(shù)據(jù)容器通過分布式緩存以及volcano智能調(diào)度,提升40%性能。 大數(shù)據(jù)容器通過 OBS +HDFS進(jìn)行計(jì)算存儲(chǔ)分離,并可以和業(yè)務(wù)進(jìn)行混合部署,提升集群利用率,降低50%成本。 大數(shù)據(jù)容器根據(jù)任務(wù)需求自動(dòng)進(jìn)行擴(kuò)縮容并統(tǒng)一企業(yè)各個(gè)業(yè)務(wù)調(diào)度平臺(tái),讓客戶減輕運(yùn)維壓力。來自:百科
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融合數(shù)據(jù)處理平臺(tái):Spark / Data Intensive Streaming 3. YARN:智能跨域數(shù)據(jù)中心資源管理 4. 智能跨域數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ):HDFS / HBase / MPPDB 目前大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)超過單機(jī)處理能力,分布式并行計(jì)算框架成為標(biāo)準(zhǔn),高并發(fā)度成為加速性能關(guān)鍵。 文中課程來自:百科制臺(tái),完成應(yīng)用程序與 數(shù)據(jù)倉庫 的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉庫資源和性能監(jiān)控等運(yùn)維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無縫集成:可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢HDFS、OBS上的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)無需搬遷。 提供一鍵式異構(gòu) 數(shù)據(jù)庫遷移 工具:提供配套的遷移工具,可支持MySQL、Oracle和Teradata的S來自:百科
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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)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(fèi)來自:百科Hive是基于Hadoop MapReduce的數(shù)據(jù)倉庫, GaussDB (DWS)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉庫。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲(chǔ),GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ),也可以通過外表的形式通過OBS進(jìn)行存儲(chǔ)。 Hive不支持索引,GaussDB(DW來自:百科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)品詳情立即注冊一元域名華為云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn) 中心]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(fèi)來自:百科MRS 備份恢復(fù)_MapReduce備份_數(shù)據(jù)備份 MapReduce服務(wù)_如何使用MapReduce服務(wù)_MRS集群客戶端安裝與使用 MapReduce服務(wù)_什么是HDFS_HDFS特性 MapReduce服務(wù)_什么是Hue_如何使用Hue MapReduce服務(wù)_什么是Kafka_如何使用Kafka MapRe來自:專題數(shù)據(jù)來源和格式多種多樣。 數(shù)據(jù)處理通常由多個(gè)任務(wù)構(gòu)成,對資源需要進(jìn)行詳細(xì)規(guī)劃。 例如在環(huán)保行業(yè)中,可以將天氣數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在OBS,定期轉(zhuǎn)儲(chǔ)到HDFS中進(jìn)行批量分析,在1小時(shí)內(nèi)MRS可以完成10T的天氣數(shù)據(jù)分析。 圖1環(huán)保行業(yè)海量數(shù)據(jù)分析場景 該場景下MRS的優(yōu)勢如下所示。 低成本:利用OBS實(shí)現(xiàn)低成本存儲(chǔ)。來自:百科espacedJob 相關(guān)推薦 產(chǎn)品優(yōu)勢 應(yīng)用場景:大數(shù)據(jù)ETL處理 DLI 適用哪些場景:大數(shù)據(jù)ETL處理 全局有序隊(duì)列的性能怎樣? Storm性能調(diào)優(yōu):拓?fù)湔{(diào)優(yōu) 適用場景 適用場景 管理規(guī)則:概述 如何提高消息處理效率:消息可以批量生產(chǎn)和消費(fèi) 如何提高消息處理效率:消息可以批量生產(chǎn)和消費(fèi)來自:百科
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