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。 此处以图中MapReduce模型为例。 我们假设数据量比较大，比如说是1TB，首先我们将原数据进行分割。比如说128MB一份，分成若干份，再分配给MapReduce进行映射、排序、合并，最后再将结果进行汇总，整个任务就是统计每个单词出现的频率。MapReduce就是将任务分成
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OBS储存对象服务应用场景介绍
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并发能力。可以完成快速的数据处理交换以及大量的GPU计算能力。 使用GPU图形加速型弹性云服务器，提供较为经济的图形加速能力。 4、数据分析 适用场景： MapReduce 、Hadoop计算密集型 推荐使用：磁盘增强型弹性云服务器 推荐原因： 处理大容量数据，需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。
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Loader通过MapReduce作业实现并行的导入或者导出作业任务，不同类型的导入导出作业可能只包含Map阶段或者同时Map和Reduce阶段。 Loader同时利用MapReduce实现容错，在作业任务执行失败时，可以重新调度。 数据导入到HBase 在MapReduce作业的Map阶段中从外部数据源抽取数据。
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