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最小处理的数据量、最大并发数、源文件的大小和当前集群BE节点的个数共同决定了本次任务导入的并发数： 本次导入并发数 = Math.min（源文件大小/最小处理量，最大并发数，当前BE节点个数） 本次导入单个BE的处理量 = 源文件大小/本次导入的并发数 通常一个导入作业支持的最大数据量为
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> Map<primitive_type, data_type> CarbonData主要规格 表2 CarbonData主要规格 实体 测试值 测试环境 表数 10000 3个节点，每个executor 4个CPU核，20GB。Driver内存5GB，3个Executor。
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MRS大数据组件 impala支持ObsFileSystem功能 支持MRS Manager页面以及组件原生页面超时时间可配置 解决Hive绑定权限卡顿问题 解决数据连接失败问题 MRS 2.1.0.3 修复问题列表： MRS Manager Manager executor高并发提交作业问题
样例 以sqlserver 2014为例，创建测试表test： create table test (id int, name text, value text); 往测试表中插入三条数据： insert into test values (1,'zhangshan','zhang
当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对共享相同的键组。 图1 分布式批处理引擎 MapReduce是用于并行处理大数据集的软件框架。
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样例 以sqlserver 2014为例，创建测试表test： create table test (id int, name text, value text); 往测试表中插入三条数据： insert into test values (1,'zhangshan','zhang
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