Columnar）这几种存储格式。 Hive结构 Hive提供服务的原理是将HQL编译解析成相应的MapReduce或者HDFS任务，如下为Hive的结构概图。 名称 说明 HiveServer 一个集群内可部署多个HiveServer，负荷分担。对外提供Hive数据库服务，将用户提交的H

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等商业软件混合部署。 适用的组件有： 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink； 2. Hbase、ElasticSearch、Storm/Kafka/Flume、GraphBase； 3. 不支持混部的组件：Redis、Solr、Elk、Hue、Loa

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Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大数据组件。 用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive组件，用户快速在主机上创建集群，提供海量数据的实时性要求不高的批量数据存储和计算

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Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大数据组件。 用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive组件，用户快速在主机上创建集群，提供海量数据的实时性要求不高的批量数据存储和计算

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时间：2020-09-24 09:48:11 MRS 基于开源软件Hadoop进行功能增强、Spark内存计算引擎、HBase分布式存储数据库以及Hive 数据仓库 框架，提供企业级大数据存储、查询和分析的统一平台，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，可解决各大企业的以下需求： 海量数据的分析与计算

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求进行定制 快速购买MRS集群 快速购买一个HBase查询集群，HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠，性能优异、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻

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t HD实现实际应用的基础操作，比如HDFS,HBase,操作，数据导入导出操作等。 课程大纲 第1章 大数据发展趋势与鲲鹏大数据 第2章 HDFS分布式文件系统和ZooKeeper 第3章 Hive分布式数据仓库 第4章 HBase技术原理 第5章 MapReduce和Yarn技术原理

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10:11:23 大数据 华为鲲鹏计算大数据支持基于HDP开源软件混合部署。 适用的组件有： 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink； 2. Hbase、ElasticSearch、Storm/Kafka/Flume、Solr； 3. 不支持混部的组件：Redis、

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指定集群中预置的 弹性云服务器 实例规格、实例数量、数据盘类型（普通IO、高IO、超高IO）、要安装的组件（Hadoop、Spark、HBase、Hive、Kafka、Storm等）。用户可以使用引导操作在集群启动前（或后）在指定的节点上执行脚本，安装其他第三方软件或修改集群运行环境等自定义操作。

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HDFS客户端对接 OBS 文件系统 介绍在配置MRS集群存算分离后，如何使用HDFS命令将文件存储到OBS中。 Hive对接OBS文件系统 介绍在配置MRS集群存算分离后，如何将Hive表存储到OBS中。 Spark2x对接OBS文件系统 介绍在配置MRS集群存算分离后，如何将Spark表存储到OBS中。

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Presto是一个开源的用户交互式分析查询的SQL查询引擎，用于针对各种大小的数据源进行交互式分析查询。其主要应用于海量结构化数据/半结构化数据分析、海量多维数据聚合/报表、ETL、Ad-Hoc查询等场景。 Presto允许查询的数据源包括Hadoop分布式文件系统（HDFS），Hive，HBase，Cass

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信息，恢复数据。 ZooKeeper和HBase的关系 ZooKeeper和HBase的关系 RegionServer以Ephemeral node的方式注册到ZooKeeper中。其中ZooKeeper存储HBase的如下信息：HBase元数据、HMaster地址。 HMast

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2、多种视图能力（读优化视图/增量视图/实时视图），支持快速数据分析。 3、MVCC设计，支持数据版本回溯。 4、自动管理文件大小和布局，以优化查询性能准实时摄取，为查询提供最新数据。 5、支持并发读写，基于snapshot的隔离机制实现写入时可读取。 6、支持原地转表，将存量的历史表转换为Hudi数据集。

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19:04:29 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架，并解决授权和审计。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限。

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例如在车联网行业，某车企将数据储存在HBase中，以支持PB级别的数据存储和毫秒级的数据详单查询。 图2车联网行业海量数据存储场景 该场景下MRS的优势如下所示。 实时：利用Kafka实现海量汽车的消息实时接入。 海量数据存储：利用HBase实现海量数据存储，并实现毫秒级数据查询。 分布式数据查询：利用Spark实现海量数据的分析查询。

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压缩等。 CarbonData关键技术和优势 快速查询响应：高性能查询是CarbonData关键技术的优势之一。CarbonData查询速度大约是Spark SQL查询的10倍。CarbonData使用的专用数据格式围绕高性能查询进行设计，其中包括多种索引技术、全局字典编码和多次的Push

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平台，对外提供大容量的数据存储和分析能力，可解决各大企业的数据存储和处理需求。用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive服务，用于快速在主机上创建集群，提供海量数据的实时性要求不高的批量数据存储和计算能力。 产品优势 企业级 一键式集群安装部署和扩容

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不同计算引擎的要求。 HDFS是大数据上通用的分布式文件系统。 OBS是对象存储服务，具有高可用低成本的特点。 HBase支持带索引的数据存储，适合高性能基于索引查询的场景。 数据计算 MRS提供多种主流计算引擎：MapReduce（批处理）、Tez（DAG模型）、Spark（内

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不同计算引擎的要求。 HDFS是大数据上通用的分布式文件系统。 OBS是对象存储服务，具有高可用低成本的特点。 HBase支持带索引的数据存储，适合高性能基于索引查询的场景。 4、数据融合处理 MapReduce提供多种主流计算引擎：MapReduce（批处理）、Tez（DAG模

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