- 磁盤hdfs 內(nèi)容精選 換一換
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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、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在????????????????????????????????華為云學(xué)院來(lái)自:百科0時(shí)代,互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展需要對(duì)海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ)、并行計(jì)算,所以用到的關(guān)鍵技術(shù)有: 1. 批處理計(jì)算框架MapReduce; 2. 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層HDFS/HBase。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在???????????????????????????????華為云學(xué)院 鯤鵬BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件介紹來(lái)自:百科
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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(guò)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(guò) 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(lái)自:百科融合數(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(guò)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(lái)自:百科
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時(shí)間:2020-12-02 11:17:34 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云上創(chuàng)建、配置、訪問(wèn) MapReduce服務(wù) ,并基于MapReduce服務(wù)提供的HDFS實(shí)現(xiàn)單詞統(tǒng)計(jì)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握 MRS 服務(wù)的申請(qǐng)與使用。 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提: 1. 開(kāi)通MapReduce服務(wù) 2.訪問(wèn)集群的管理頁(yè)面來(lái)自:百科
時(shí)間:2021-05-24 10:07:58 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于 FusionInsight 等商業(yè)軟件混合部署。 適用的組件有: 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink; 2. Hbase、ElasticSearch、Storm/Kafka/Flume、GraphBase;來(lái)自:百科
制臺(tái),完成應(yīng)用程序與 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)資源和性能監(jiān)控等運(yùn)維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無(wú)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(wú)需搬遷。 提供一鍵式異構(gòu) 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 工具:提供配套的遷移工具,可支持MySQL、Oracle和Teradata的S來(lái)自:百科
Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的計(jì)算框架提供了數(shù)據(jù)抽象層,使上層的計(jì)算應(yīng)用可以通過(guò)統(tǒng)一的客戶端API和全局命名空間訪問(wèn)包括HDFS和OBS在內(nèi)的持久化存儲(chǔ)系統(tǒng),從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)計(jì)算和存儲(chǔ)的分離。 圖1 Alluxio架構(gòu) 優(yōu)勢(shì): 提供內(nèi)存級(jí)I/O吞吐率,同時(shí)降低具有彈性擴(kuò)張?zhí)匦缘臄?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用的成本開(kāi)銷來(lái)自:百科
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; 3. 支持自主報(bào)表開(kāi)發(fā)和可視化分析。 解決方案: 按需彈性擴(kuò)容支撐業(yè)務(wù)飛速發(fā)展。 SQL on HDFS支持即席探索場(chǎng)景實(shí)時(shí)分析,Kafka流數(shù)據(jù)高速入庫(kù)支持實(shí)時(shí)報(bào)表生成。 多租戶負(fù)載管理和近似計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù),實(shí)現(xiàn)高效報(bào)表開(kāi)發(fā)和可視化分析。來(lái)自:百科
Hive是基于Hadoop MapReduce的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù), GaussDB (DWS)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 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(guò)外表的形式通過(guò)OBS進(jìn)行存儲(chǔ)。 Hive不支持索引,GaussDB(DW來(lái)自:百科
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