停等操作。 6.删除集群，如果作业执行结束后不需要集群，可以删除 MRS 集群。集群删除后不再产生费用。 MapReduce服务 MRS MapReduce服务（MapReduce 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

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“代码0修改，业务0中断”。 MRS精选文章推荐 大数据分析是什么_使用MapReduce_创建MRS服务 MapReduce工作原理_MapReduce是什么意思_MapReduce流程 MapReduce服务_什么是HetuEngine_如何使用HetuEngine 免费云服

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任务 任务 时间：2020-12-15 11:23:04 任务是一个多意词，在MapReduce服务 MRSz中，任务是指在承载业务逻辑的运算单元，也是可执行的最小工作单位。 华为云推荐： MapReduce服务：https://support.huaweicloud.com/mrs/index

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11:25:53 namespace即“命名空间”，也称“名称空间” 。在MapReduce服务中，namespace是表中的一个逻辑组，类似于关系型数据库系统中放入数据库。 华为云推荐： MapReduce服务：https://support.huaweicloud.com/mrs/index

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华为云大数据存算分离方案中， OBS 支持与多种大数据平台对接，包括华为云MapReduce服务（MRS）、Cloudera CDH和Hortonworks HDP，满足用户业务的灵活诉求。 华为云MapReduce服务（MRS） 华为云MapReduce服务（MRS）是华为云提供的大数据服务，可以在华为

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（仓）库方式管理和使用自己的海量数据。继续使用传统的 数据仓库 的上层应用，特别是商业智能BI类的应用。 MapReduce服务 MRS MapReduce服务（MapReduce 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

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式查询的框架。相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。Spark使用in-memory的计算方式，通过这种方式来避免一个MapReduce工作流中的多个任务对同一个数据集进行计算时的IO瓶颈。Spark利用Scala语言实现，Scala能够使得处理分布式数据集时，能够像

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人工干预，不停业务，保障用户集群长期稳定。 高可靠 MRS服务支持全节点高可用，实时短信/邮件通知。 MapReduce服务 MRS MapReduce服务（MapReduce 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

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NN启动的时间，NN失效时SecondaryNN不能立即提供服务，而且也不能保证数据和NN的一致性。 MapReduce服务 MRS MapReduce服务（MapReduce 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

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的类SQL查询语言，称为HiveQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。Hive的数据计算依赖于MapReduce、Spark、Tez。 使用新的执行引擎Tez代替原先的MapReduce，性能有了显著提升。Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业（这样只需写一次HDFS，且中间

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ig这样的项目使用Tez而不是MapReduce作为其数据处理的骨干，那么将会显著提升它们的响应时间，Tez构建在YARN之上，能够不需要做任何改动地运行MR任务。 MRS将Tez作为Hive的默认执行引擎，执行效率远远超过原先的Mapreduce的计算引擎。 华为云 面向未来的

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mo工程对MapReruce服务的使用有初步认识。 本期视频帮助用户了解华为云MapReduce服务的二次开发Demo工程的获取方式，以及华为云SDK Maven仓库的配置方式，为在MapReduce服务进行业务开发做好准备工作。 华为云会议 Meeting 华为云会议，结合企业

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为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言

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GaussDB免费数据库实例能够保存多长时间的备份？ GaussDB(for Cassandra)实例的自动备份有效期根据用户设置的备份天数而定。手动备份没有时间限制，用户可根据需要进行删除。 GaussDB(for Cassandra)购买成功后是否支持更换区域 不支持。资源创建成功后不能更换地域。

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基于时序协议的分布式数据库 GaussDB (for Influx)，分布式方案解决了开源只有主备的容量问题 3.基于宽表Cassandra的GaussDB(for Cassandra)，解决了Java的GC抖动的严重问题，数据强一致 4.基于KV接口的GaussDB(for Redis),

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