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HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 而MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并行运算。在MapReduce程序中计算的数据可以来自多个数据源，如Local FileS
preservesPartitioning=False) 对调用map的RDD数据集中的每个element都使用Func，生成新的RDD。 filter(f) 对RDD中所有元素调用Func，生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap(f, preservesPartitioning=False)
快速使用HetuEngine访问Hive数据源 本章节指导用户从零开始使用HetuEngine对接Hive数据源，并通过HetuEngine查询本集群Hive数据源的数据库表。 前提条件 集群已安装HetuEngine、Hive服务及其所依赖的服务（DBService、KrbSe
preservesPartitioning=False) 对调用map的RDD数据集中的每个element都使用Func，生成新的RDD。 filter(f) 对RDD中所有元素调用Func，生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap(f, preservesPartitioning=False)
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Object> countByKey() 对每个key出现的次数做统计。 void foreach(VoidFunction<T> f) 在数据集的每一个元素上，运行函数func。 java.util.Map<T,Long> countByValue() 对RDD中每个元素出现的次数进行统计。
MRS集群资源归属于用户，MRS提供基于该资源的半托管云服务能力，用户拥有对集群的完全控制权，默认情况下，云服务无权限对客户集群进行操作，集群日常运维管理由用户负责，如果在大数据集群运维过程中遇到了相关技术问题，可以联系技术支持团队获得帮助，该技术支持仅协助分析处理MRS云服务相关求助，不包含云服务以外的求助，例如用户基于大数据平台构建的应用系统等。
任务名称，即可打开远程连接。 图2 单击“Session” 单击“Open”登录云服务器。 如果首次登录云服务器，PuTTY会显示安全警告对话框，询问是否接受服务器的安全证书。单击“是”将证书保存到本地注册表中。 本地使用Linux操作系统 如果您本地使用Linux操作系统登录L
MRS支持Hudi组件 Hudi是数据湖的文件组织层，对Parquet格式文件进行管理提供数据湖能力，支持多种计算引擎，提供IUD接口，在 HDFS的数据集上提供了插入更新和增量拉取的流原语。 商用 Hudi基本原理 Hudi快速入门 2 ClickHouse组件版本升级到21.3.4.25，支持数据重分布
客户在华为云上自建大数据集群（或老版本的MRS集群）需要迁移到华为云MRS集群，且在同一个Region区域和VPC子网，可以使自建集群和MRS集群使用相同安全组、VPC、子网网络，从而保证网络连通。 图2 线上同Region同VPC迁移 客户在华为云上自建大数据集群（或老版本的MR
(T) => U): RDD[U] 对调用map的RDD数据集中的每个element都使用f方法，生成新的RDD。 filter(f: (T) => Boolean): RDD[T] 对RDD中所有元素调用f方法，生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap[U](f: (T)
”，然后输入新定义的分隔符。 在“Collection terminator”设置一个分隔符，用于分隔Hive中类型为“array”的列的数据集合。例如一个列为array类型，其中一个值需要保存“employee”和“manager”，用户指定分隔符为“:”，则最终的值为“employee:manager”。
(T) => U): RDD[U] 对调用map的RDD数据集中的每个element都使用f方法，生成新的RDD。 filter(f: (T) => Boolean): RDD[T] 对RDD中所有元素调用f方法，生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap[U](f: (T)
(T) => U): RDD[U] 对调用map的RDD数据集中的每个element都使用f方法，生成新的RDD。 filter(f: (T) => Boolean): RDD[T] 对RDD中所有元素调用f方法，生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap[U](f: (T)
Sqoop1.4.7适配MRS 3.x集群 Sqoop是专为Apache Hadoop和结构化数据库（如关系型数据库）设计的高效传输大量数据的工具。客户需要在MRS中使用sqoop进行数据迁移，MRS旧版本中未自带Sqoop，客户可参考此文档自行安装使用。MRS 3.1.0及之后
(T) => U): RDD[U] 对调用map的RDD数据集中的每个element都使用f方法，生成新的RDD。 filter(f: (T) => Boolean): RDD[T] 对RDD中所有元素调用f方法，生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap[U](f: (T)
(T) => U): RDD[U] 对调用map的RDD数据集中的每个element都使用f方法，生成新的RDD。 filter(f: (T) => Boolean): RDD[T] 对RDD中所有元素调用f方法，生成将满足条件数据集以RDD形式返回。 flatMap[U](f: (T)
用proxy user参数去提交任务。 基本概念 RDD 即弹性分布数据集（Resilient Distributed Dataset），是Spark的核心概念。指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。 RDD的生成： 从
用proxy user参数去提交任务。 基本概念 RDD 即弹性分布数据集（Resilient Distributed Dataset），是Spark的核心概念。指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。 RDD的生成： 从
用proxy user参数去提交任务。 基本概念 RDD 即弹性分布数据集（Resilient Distributed Dataset），是Spark的核心概念。指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。 RDD的生成： 从
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