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华为云计算 云知识 租户函数统计信息ListStatistics 租户函数统计信息ListStatistics 时间：2023-08-09 11:23:35 API网关 云服务器 云主机 云计算 弹性伸缩 功能介绍 租户函数统计信息。 返回三类的统计信息，函数格式和大小使用情况包括配额和使用量，流量报告。

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HMaster、MapReduce JobHistoryServer、YARN ResourceManager、Spark JobHistoryServer、Hue、Storm等组件的Web站点。 MapReduce服务 MRS MapReduce服务（MapReduce Servi

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Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式，可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式：Yarn Cluster和Yarn Client。 Spark on yarn-cluster实现流程：

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DML语法操作指导。 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_如何使用MapReduce服务_MRS集群客户端安装与使用 MapReduce服务_什么是

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。 最小统计粒度为5分钟，当查询跨度为8天及以上时，最小统计粒度为4小时。 使用量统计有1小时左右的时延。 支持导出将查询的数据详情。 支持数据对比功能。 使用限制 如果查询 域名 的服务范围为“全球”，需要按“中国大陆”和“中国大陆境外”分别查询该域名在相关服务范围的统计数据，不支持按“全球”服务范围查询。

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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Hadoop集群。MRS提供租户完全可控的一站式企业级大数据集群云服务，完全兼容开源接口，结合华为云计

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维，并提供监控、告警、配置、补丁升级等一站式运维能力。 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、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠，买1年只需付10个月费用

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DataArts Studio MRS Spark 通过MRS Spark节点实现在MRS中执行预先定义的Spark作业。 数据开发 数据治理中心 作业节点MRS Spark 数据治理 中心 DataArts Studio MRS Spark Python 通过MRS Spark Python节点实现在MRS中执行预先定义的Spark

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使用Hive客户端创建外部表 MapReduce服务 MRS 03:44 MapReduce服务 MRS 安装及使用MRS客户端 MapReduce服务 MRS 03:22 MapReduce服务 MRS 使用HBase客户端创建表 MapReduce服务 MRS 04:20 MapReduce服务 MRS

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华为云计算 云知识 华为云MapReduce服务使用MRS Manager管理集群 华为云MapReduce服务使用MRS Manager管理集群 时间：2020-11-24 16:46:41 本视频主要为您介绍华为云MapReduce服务使用MRS Manager管理集群的操作教程指导。

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huaweicloud.com/pricing.html#/mrs信息为准。 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、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠，买1年只需付10个月费用

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大数据治理与开发 数据可视化 大数据应用 数据平台 MapReduce服务 支持多应用场景集群 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、Kafka、Storm等大数据组件。 实时流计算服务

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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、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠，买1年只需付10个月费用

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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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