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云数据库免费_mysql数据库是免费的吗_有哪些数据库
所有的表和字段都需要添加注释。使用comment从句添加表和列的备注，从设计初期维护好数据字典。 · 控制单表数据量的大小，建议控制在500万行以内。可以采用历史数据归档（常见于日志表）和分库分表的方式控制单表数据的大小。 · 谨慎使用MySQL分区表，避免跨分区查询，否则查询效率会降低。分区表在
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任务
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Namespace
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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数据备份归档在哪里_数据分析存储系统_大数据存储管理
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数据仓库和Hadoop大数据平台对比
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批量删除终端节点服务的白名单BatchRemoveEndpointServicePermissions
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删除终端节点服务白名单请求体。 表4 EpsRemovePermissionRequest 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String 终端节点服务白名单表主键ID 最小长度：1 最大长度：64 响应参数 状态码： 200 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 permissions Array
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什么是Manager_Manager的功能_MRS运维管理
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Spark
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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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MRS服务的优势
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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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如何搭建基因测序平台_基因数据怎么存储_基因测序数据上云
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hadoop三大组件是什么
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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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Hive基本原理
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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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什么是Tez
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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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MRS二次开发Demo下载和配置Maven
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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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华为云数据库 RDS for PostgreSQL 实例规格介绍
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RITE。 · DDL操作需要设置锁等待超时时间，防止阻塞相关表的操作。 · 单个数据库库容量超过2T，需要考虑分库。 · 频繁访问的表，单表记录过2000万，或超过10GB，需要考虑分表或创建分区。 · 单个实例的表个数不超过2万，单个数据库表个数不超过4千。 日常运维 · 在
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CDN的选择和主要考虑因素
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Impala是什么
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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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DLV的功能
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MRS高级工程师课程
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YARN是什么
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YARN是什么 时间：2020-09-24 09:43:16 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性，并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈，开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能（资
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面对IoT数据的爆发，传统大数据平台架构正在发生哪些适应性变化？
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一、传统大数据平台Lambda架构： 两条数据流独立处理： 1.实时流，多采用Flink，Storm或者Spark Streaming 2.批处理，如采用MapReduce，Spark SQL等 关键问题： 1.计算结果容易不一致，如批计算的结果更全面，与流计算有差异 2.IoT时代数据量巨大，夜间批计算时间窗可能不够3
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