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考鲲鹏BoostKit微认证，赢福卡，兑华为P40 pro！
。 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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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。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。 推荐使用磁盘增强型弹性云服务器，主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载，例如：Hadoop分布式计算，大规模的并行数据处理和日志处理应用。主要的
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为什么说大数据MapReduce并行计算模型，天然匹配鲲鹏多核架构
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ECS的应用场景和客户案例
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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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