doop、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能力。当数据完成存储和计算，可终止集群服务。当然您也可以选择长期运行集群。

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doop、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能力。当数据完成存储和计算，可终止集群服务。当然您也可以选择长期运行集群。

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Server、 数据仓库 服务(DWS)、 分布式数据库中间件 ( DDM )、对象存储服务( OBS )、 数据湖探索 ( DLI )、 MapReduce服务 (Hive)、MapReduce服务(SparkSQL)、API、华为云API网关 图表及地图组件 常规图表组件、二维地图组件、高级图表组件 交互支持

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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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S的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括HDFS和OBS在内的持久化存储系统，从而实现了对计算和存储的分离。

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华为云计算 云知识 归档存储 归档存储 时间：2020-12-14 09:44:55 归档存储（OBS Archive）是OBS存储类别的一种，适用于很少访问（平均一年访问一次）数据的业务场景，例如数据归档、长期备份等场景。归档存储安全、持久且成本极低，可以用来替代磁带库。为了保

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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，Cassandra，关系数据库甚至专有数据存储。一个Presto查询可以组合不同数据源，执行跨数据源的数据分析。 图1 Presto架构

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3.6”源码包。 cd/usr/local/ wget https://github.com/gpertea/stringtie/archive/v1.3.6.tar.gz 3.编译和安装 1）解压并进入源码包。 cd/usr/local/ tar-zxvf v1.3.6.tar

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doop、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能力。当数据完成存储和计算，可终止集群服务。当然您也可以选择长期运行集群。

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doop、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能力。当数据完成存储和计算，可终止集群服务。当然您也可以选择长期运行集群。

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BServer实例，每个DBServer实例包含三个模块：HA、Database和Floatip。 DBService是集群的基础组件，Hive、Hue、Loader组件将元数据存储在DBService上，并由DBService提供这些元数据的备份与恢复功能。 其逻辑结构如图1所示。

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时间：2020-09-23 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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此处以“1.5.2”为例。 pip install -U https://github.com/robotframework/RIDE/archive/v1.5.2.zip 4.测试软件 查看robot的版本 robot --version 回显如下： Robot Framework 3

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获取“fmt-6.0.0”源码包。 cd /usr/local/src wget https://github.com/fmtlib/fmt/archive/6.0.0.tar.gz 3.编译和安装 1)解压软件包。 cd /usr/local/src tar -zxvf 6.0.0.tar

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/usr/local/src wget https://github.com/happyfish100/libfastcommon/archive/V1.0.38.tar.gz 3.编译和安装 1)解压软件包。 tar -zxvf V1.0.38.tar.gz 2)进入libfastcommon的安装目录。

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获取“libuv-1.34.0”源码包。 cd /usr/local/src wget https://github.com/libuv/libuv/archive/v1.34.0.tar.gz -O libuv-1.34.0.tar.gz 3.编译和安装 1)解压软件包。 cd /usr/local/src

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v1.3.1”源码包。 cd/usr/local/src wget https://github.com/deweylab/RSEM/archive/v1.3.1.tar.gz 3.编译和安装 1）解压并进入源码包。 tar-zxvf v1.3.1.tar.gz cd RSEM-1.3

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获取“Seqtk-1.3”源码包。 cd/usr/local/ wget https://github.com/lh3/seqtk/archive/v1.3.tar.gz 3.编译和安装 1）解压并进入源码包。 tar-zxvf v1.3.tar.gz&&cd seqtk-1.3 2）编译SeqTk。

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获取“delly-0.8.3”源码包。 cd/usr/local wget https://github.com/dellytools/delly/archive/v0.8.3.tar.gz 3.编译和安装 1）解压并进入源码包。 tar-zxvf v0.8.3.tar.gz&&cd delly-0

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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 第6章 Spark基于内存的分布式计算 第7章

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3)执行以下命令，获取TinyXML软件包。 wget https://github.com/leethomason/tinyxml2/archive/5.0.1.tar.gz 3.编译源代码 1)解压压缩包。 tar -zxvf 5.0.1.tar.gz 2)进入解压目录，有一个Ma

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