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分布式环境下也能完成。 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 产品详情立即注册一元 域名 华为 云桌面

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是结合数据湖和数据仓库的优势，旨在构建高效、灵活、简洁的现代数据平台。 数据湖内承载全量数据，根据业务需求灵活组合，对数据进行批量、实时加工，让企业用一份数据，按需建立AI、BI、数据科学等多工作负载，加速数据在湖内流动，减少80%的数据搬迁，一个数据平台按需支持批处理、流计算、

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配置一个 GaussDB (DWS)集群连接到一个MRS集群，然后将数据从MRS的HDFS中读取到GaussDB(DWS)。 并行拉取方式，性能好，横向扩展。 从DWS集群导入数据到新集群 DWS 支持两个GaussDB(DWS)集群之间的数据互访互通。通过Foreign Table方式实现跨DWS集群的数据访问和导入。

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MRS Spark服务介绍 MRS Spark服务介绍 华为云MapReduce服务（MRS）提供可控的企业级大数据集群云服务，可轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Flume等大数据组件，具有企业级、易运维、高安全和低成本等产品优势。 华为云MapReduce服务（M

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登录 云堡垒机 实例时，收不到短信验证码怎么办？:解决办法 访问 FusionInsight Manager（MRS 3.x及之后版本）:通过E CS 访问FusionInsight Manager 服务版本差异:版本功能差异说明 访问FusionInsight Manager（MRS 3.x及之后版本）:通过ECS访问FusionInsight

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x及之后版本）:通过云专线访问FusionInsight Manager MRS Hive，MRS Kafka，MRS Hudi数据源创建连接时IP长度校验不通过，如何处理？:解决方法 访问FusionInsight Manager（MRS 3.x及之后版本）:通过云专线访问FusionInsight Manager

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线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 Kafka存储的消息来自任意多被称为“生产者”（Producer）的进程。数据从而可以被分配到不同的“分区”（Partition）、不同的“Top

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com/productdesc-mrs/mrs_08_003401.html 华为云推荐： MapReduce服务 https://support.huaweicloud.com/mrs/index.html 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键

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200）:表/文件迁移支持的数据源类型 支持的数据源（2.9.3.300）:表/文件迁移支持的数据源类型 支持的数据源（2.9.2.200）:表/文件迁移支持的数据源类型 支持的数据源（2.9.3.300）:表/文件迁移支持的数据源类型 支持的数据源（2.9.3.300）:表/文件迁移支持的数据源类型

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控。 数据质量 数据治理中心 新建质量作业 数据治理中心 DataArts Studio 新建对账作业 数据对账对于数据开发和数据迁移流程中的数据一致性至关重要，而跨源数据对账的能力是检验数据迁移或数据加工前后是否一致的关键指标。 数据质量 数据治理中心 新建对账作业 数据治理中心

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侧通过IP访问后端服务 NAT64防护策略配置需要注意哪些？ 登录MRS Manager:添加安全组规则 添加防护规则:约束条件 配置IP黑白名单规则拦截/放行指定IP:约束条件 访问MRS Manager（MRS 2.x及之前版本）:为其他用户开通访问MRS Manager的权限

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培训方案：利用华为云服务中大数据平台服务，实现逃杀游戏数据离线分析与可视化 技术能力：了解MRS、CloudIDE等技术，端到端掌握利用大数据平台进行数据处理分析流程 认证价值：通过游戏行业和大数据平台结合应用，实现海量游戏数据的分析处理 认证课程详情 展开详情 大数据时代消费者行为

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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，能够像处理本地化数据一样。除了交互式的数据分析，Spark还能够支持交互式的数据挖掘，由于Spark是基于内

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API接口方式单独或集成到业务程序进行管理和访问数据。 数据存储在OBS：数据存储和计算分离，集群存储成本低，存储量不受限制，并且集群可以随时删除，但计算性能取决于OBS访问性能，相对HDFS有所下降，建议在数据计算不频繁场景下使用。 数据存储在HDFS：数据存储和计算不分离，集群成本较高，计算性能高，但

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