Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成 与Apache

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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。 Ranger组件当前不支持开启Kerberos认证。

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了解MRS的基本功能，利用MRS服务的Spark组件，对车主的驾驶行为进行分析统计，得到用户驾驶行为的分析结果。 场景： 本次实战的原始数据为车主的驾驶行为信息，包括车主在日常的驾驶行为中，是否急加速、急刹车、空挡滑行、超速、疲劳驾驶等信息，通过Spark组件的强大的分析能力，分析统计指定时间

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大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。 Hadoop是一个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

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本课程主要介绍了大数据开源技术，业界常用且重要大数据组件技术原理，华为大数据 FusionInsight HD解决方案以及大数据组件的基础操作和应用场景综合实践。 目标学员 ICT行业人才及希望学习ICT行业知识的学员 课程目标 学完本课程后，学员能够掌握常用且重要的大数据组件技术原理与架构； 能够运用华

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