MapReduce是Hadoop的核心，是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”，及他们的主要思想，都是从函数式编程语言借来的，还有从矢量编程语言借来的特性。 当前的软件实现是指定一个Map（映射

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Hadoop是一个分布式系统框架。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用了集群的高速运算和存储。 Hadoop能够对大量数据以可靠的、高效的、可伸缩的方式进行分布式处理。Hadoop是可靠的，因为它假设计算单元和存储会失败，因此维护多个工作数据副本，确保对失败节点重新分布处理；Hadoop

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全及移动互联云生态，支持亿级并发连接，百万级交易处理和大数据分析能力，保障系统可靠与性能。 精准营销移动互联——利用大数据分析，轻松实现精准营销 优势 1、数据分析 MapReduce服务 提供Hadoop、Spark、Hbase等能力，快速高效处理用户数据，分析用户行为趋势，在产

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S大数据集群中的多个资源集合（每个资源集合是一个租户），具有分配和调度资源（资源包括计算资源和存储资源）的能力。多租户将大数据集群的资源隔离成一个个资源集合，彼此互不干扰，用户通过“租用”需要的资源集合，来运行应用和作业，并存放数据。在大数据集群上可以存在多个资源集合来支持多个用户的不同需求。

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开源分布式计算平台，可以充分利用集群的计算和存储能力，完成海量数据的处理。企业自行部署Hadoop系统有成本高，周期长，难运维和不灵活等问题。 针对上述问题，华为云提供了大数据MapReduce服务（ MRS ），MRS是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务，一键即可部署H

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html#/cloudtable信息为准。 表格存储服务 CloudTable 表格存储服务 (CloudTable)是基于Apache HBase提供的全托管NoSQL服务，集成时序、时空数据存储特性，可提供千万级TPS以及毫秒级随机读写能力。可被广泛应用于物联网、车联网、金融、智慧城市、气象等行业。

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数据处理的场景对计算和存储的要求越来越高。大数据就是一门未处理海量数据而诞生的技术，包括数据的收集，处理和存储。 今天我将为您揭秘如何通过对关键参数及相关组件的调整，使作业运行效率达到最优。 首先我将为大家介绍大数据场景为什么需要调优，并结合大数据组件特点和业务场景，告知大家基本

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Migration，简称 CDM ），是提供同构/异构数据源之间批量数据迁移服务，帮助客户实现数据自由流动。支持文件系统，关系数据库， 数据仓库 ，NoSQL，大数据云服务和对象存储等数据源，无论是客户自建还是公有云上的数据源 立即购买帮助文档进入控制台1对1咨询 [ 免费体验中心 ]免费领取体验产品，快速开启云上之旅免费

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Migration）基于分布式计算框架，实现数据高效批量迁移，支持包括关系数据库，OLAP数据库，NoSQL数据库，大数据存储，文件存储等常用数据源。提供云上和云下端到端数据迁移解决方案，满足大数据场景下的各种数据迁移诉求。 与DRS区别，CDM迁移数据库是迁移表数据，不涉及索引、视图等，针对 数据库迁移 选择DRS工具。

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数据存储方案，以一份数据同时支持多种应用场景，并通过多级索引、字典编码、预聚合、动态Partition、准实时数据查询等特性提升了IO扫描和计算性能，实现万亿数据分析秒级响应。同时MRS支持自研增强型调度器Superior，突破单集群规模瓶颈，单集群调度能力超10000节点。 低成本

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double 否 实例规格的权重。取值越高,单台实例满足计算力需求的能力越大,所需的实例数量越小。 取值范围:大于0 可以根据指定实例规格的计算力和集群单节点最低计算力得出权重值。 假设单节点最低计算力为8vcpu、60GB,则8vcpu、60GB的实例规格权重可设置为1,16vcpu、120GB的实例规格权重可设置为2

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复制备份:请求 内核版本说明 API概览 FederatedHPA策略:概述 执行复制策略:请求 实例管理:实例运维 什么是GeminiDB HBase接口:典型应用 安全最佳实践:构建数据的恢复、容灾能力避免数据被异常破坏 配置对话流程:步骤4：新建对话回复节点（分支1） 配置对话流程:步骤4：新建对话回复节点（分支1）

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出现异常时，通过 消息通知 用户和管理员，及时人工介入。 删除集群：当用户不再需要集群时，可选择删除集群。此操作为高危操作，删除集群可能导致数据丢失，因此在执行删除操作之前，请确认不存在正在运行的业务，所有数据都已经保存。 重启集群：当修改完集群HBase参数后，或者因长时间不重启导

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Spark、HBase、Flume等大数据组件，具有企业级、易运维、高安全和低成本等产品优势。 华为云MapReduce服务（MRS）提供可控的企业级大数据集群云服务，可轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Flume等大数据组件，具有企业级、易运维、高安全和低成本等产品优势。

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Optimizer：优化器，分为逻辑优化器和物理优化器，分别对HiveQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 · Executor：按照任务的依赖关系分别执行Map/Reduce任务。 · ThriftServer：提供thrift接口，作为JDBC的服务端，并将Hive和其他应用程序集成起来。

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户可以在集群中创建数据迁移作业，在云上和云下的同构/异构数据源之间批量迁移数据。 数据源：即数据的来源，本质是讲存储或处理数据的媒介，比如：关系型数据库、数据仓库、 数据湖 等。每一种数据源不同，其数据的存储、传输、处理和应用的模式、场景、技术和工具也不相同。 源数据：源数据强调数据

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安全：提供安全保障措施，包括身份认证、访问控制、网络隔离等，以保证数据和应用程序的安全性。 5. 监控和日志：提供应用程序的监控和日志服务，以便开发者及时发现和解决问题，同时提供运营数据和分析支持。 云应用引擎的使用，可以大大降低应用程序的部署和维护成本，并提高开发和部署的速度和效率。同时，它可以根据业务需求和负载

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多条件检索、统计、报表。完全兼容开源Elasticsearch软件原生接口。它可以帮助网站和APP搭建搜索框，提升用户寻找资料和视频的体验；还可以搭建 日志分析 平台，在运维上进行业务日志分析和监控，在运营上进行流量分析等等。 日志分析服务 日志分析服务（Log Analysis Service

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或迁移时，不丢失掉当前流应用的状态信息，便于任何时间点的任务暂停和恢复。 Flink SQL Table API和SQL借助了Apache Calcite来进行查询的解析，校验以及优化，可以与DataStream和DataSet API无缝集成，并支持用户自定义的标量函数，聚合函

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流式处理对于高吞吐的历史数据处理存在瓶颈，很难适合IoT数据量 2.开发周期长，不同数据格式都要开发不同的streaming程序 3.成本高，很依赖高性能存储如redis，hbase等。 三、Apache IoTDB项目 以处理IoT时序数据为核心： 1.基于时序优化的文件存储格式TsFile，可与HDFS同步 2.提供数据模型能力（物的层次结构）

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RS服务、HBase等数据平台。 安全稳定、降低成本 一站式的服务能力和稳定的数仓服务，让云上数据万无一失；免自建大数据集群、免运维，极大降低企业建设数仓成本。 图2云上数据平台 基于行业领域知识库快速构建数据中台 通过应用华为在企业业务领域积累的丰富的行业领域模型和算法，帮助企业构建数据中台，快速提升数据运营能力。

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