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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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。 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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Python的优势与不足是什么？
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利用我们以前会的编程语言。 还有一点，线程灾难，这是Python本身机制的问题。在Python里，为了保证线程数据的安全性，它天然地给线程加了一把锁，只有拿到这把锁的线程才可以执行。所以说Python多线程是一个伪多线程。它实际上只有一个线程在运行，这个也是它的一个缺点。 学习《
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用户通过DES等迁移服务将海量数据迁移至OBS，再基于华为云提供的MapReduce等大数据服务或开源的Hadoop、Spark等运算框架，对存储在OBS上的海量数据进行大数据分析，最终将分析的结果呈现在ECS中的各类程序或应用上。 建议搭配服务 MapReduce服务 MRS，弹性 云服务器ECS ，数据快递服务DES。
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为什么使用“垃圾”回收？
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lloc和free更快。 有编译器的配合，生成快速路径 四、对并发、多核的硬件资源有利 即使应用程序是单线程的，也可以有多个GC线程帮助它管理内存。 利用异构CPU，将GC线程放在小核上，可以减少能耗。 一些并发无锁数据结构在有垃圾回收的情况下实现更容易。 1. Michael-Scott
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