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

 
 

    hadoop分布式存储系统 更多内容
  • Spark应用开发简介

    Dataset),是Spark的核心概念。指的是一个只读的,可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用。 RDD的生成: 从HDFS输入创建,或从与Hadoop兼容的其他存储系统中输入创建。 从父RDD转换得到新RDD。 从数据集合转换而来,通过编码实现。

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  • Spark应用开发简介

    Dataset),是Spark的核心概念。指的是一个只读的,可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用。 RDD的生成: 从HDFS输入创建,或从与Hadoop兼容的其他存储系统中输入创建。 从父RDD转换得到新RDD。 从数据集合转换而来,通过编码实现。

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  • 高危端口开放策略的安全最佳实践

    8070、8080 Apollo(分布式配置管理平台) TCP: 4040、7077、8080-8081 Spark(大数据处理平台) TCP: 8090 Diamond(分布式配置管理系统) TCP: 8080、11800、12800 SkyWalking(分布式系统监控) TCP: 2379-2380

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  • 创建Redis表

    hash_key_column="")?); 关键字 表1 关键字说明 参数 是否必选 说明 type 是 输出通道类型,dcs_redis表示输出到分布式缓存服务的Redis存储系统中。 cluster_address 是 Redis实例连接地址。 password 否 Redis实例连接密码,当设置为免密访问时,省略该配置项。

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  • HBase应用开发简介

    HBase应用开发简介 HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点: 处理海量数据(TB或PB级别以上)。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。

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  • HBase应用开发简介

    HBase应用开发简介 HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点: 处理海量数据(TB或PB级别以上)。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。

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  • 作业管理

    目前 MRS 集群支持在线创建如下几种类型的作业: MapReduce:提供快速并行处理大量数据的能力,是一种分布式数据处理模式和执行环境,MRS支持提交MapReduce Jar程序。 Spark:基于内存进行计算的分布式计算框架,MRS支持提交SparkSubmit、Spark Script和Spark

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  • CloudTable HBase输出流

    DLI 将作业的输出数据输出到CloudTable的HBase中。HBase是一个稳定可靠,性能卓越、可伸缩、面向列的分布式存储系统,适用于海量数据存储以及分布式计算的场景,用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统,对数据轻松进行过滤分析,毫秒级得到响应,快速发现数据价值。HBase支持消息数据

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  • Hbase源表

    创建source流从HBase中获取数据,作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠,性能卓越、可伸缩、面向列的分布式存储系统,适用于海量数据存储以及分布式计算的场景,用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统,对数据轻松进行过滤分析,毫秒级得到响应,快速发现数据价值。DLI可以从HBase

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  • MapReduce基本原理

    MapReduce基本原理 如需使用MapReduce,请确保MRS集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心,是Google提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(化简)”及其主要思想,均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。

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  • Spark应用开发简介

    Dataset),是Spark的核心概念。指的是一个只读的,可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用。 RDD的生成: 从HDFS输入创建,或从与Hadoop兼容的其他存储系统中输入创建。 从父RDD转换得到新RDD。 从数据集合转换而来,通过编码实现。

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  • DDM是否支持分布式JOIN

    DDM是否支持分布式JOIN DDM支持分布式JOIN。 表设计时,增加字段冗余 支持跨分片的JOIN,主要实现的方式有三种:广播表,ER分片和ShareJoin。 DDM目前禁止多个表的跨库update和delete。 父主题: SQL语法类

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  • ClickHouse分布式表设计

    据插入到分布式表,分布式表引擎会按轮训算法将数据发送到各个分片。 该键是写分布式表保证数据均匀分布在各分片的唯一方式。 规则 不建议写分布式表。 由于分布式表写数据是异步方式,客户端SQL由Balancer路由到一个节点之后,一批写入数据会先落入写入的节点,随后根据分布式表sch

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  • 分布式_3.x版本

    _PG_USER_MAPPINGS 存储从本地用户到远程的映射。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_USER_MAPPINGS字段 名称 类型 描述 oid oid 从本地用户到远程的映射的oid。 umoptions text[] 用户映射指定选项,使用"k

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  • Hbase源表

    创建source流从HBase中获取数据,作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠,性能卓越、可伸缩、面向列的分布式存储系统,适用于海量数据存储以及分布式计算的场景,用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统,对数据轻松进行过滤分析,毫秒级得到响应,快速发现数据价值。DLI可以从HBase

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  • Hbase源表

    创建source流从HBase中获取数据,作为作业的输入数据。HBase是一个稳定可靠,性能卓越、可伸缩、面向列的分布式存储系统,适用于海量数据存储以及分布式计算的场景,用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统,对数据轻松进行过滤分析,毫秒级得到响应,快速发现数据价值。DLI可以从HBase

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  • HBase应用开发简介

    HBase应用开发简介 HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点: 处理海量数据(TB或PB级别以上)。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。

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  • SAP应用分布式部署容灾

    本章节主要介绍SAP应用分布式无HA部署和分布式HA部署的容灾方案。SAP应用分布式无HA部署的文件系统规划如表1所示。SAP应用分布式无HA部署的文件系统规划文件系统文件系统类型建议使用的云服务/ext4云硬盘/usr/sapxfs云硬盘/sapmnt/nfs弹性文件服务的SFS Turbo/usr/sap/transnfs弹

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  • DMS分布式消息服务

    DMS分布式消息服务 DMS分布式消息服务支持以下各种消息类型: Kafka版:基于开源社区版Kafka提供的消息队列服务,向用户提供计算、存储和带宽资源独占式的Kafka专享实例。 RabbitMq版:完全兼容开源RabbitMQ,提供即开即用、消息特性丰富、灵活路由、高可用、

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  • 分布式_3.x版本

    _PG_FOREIGN_TABLE_COLUMNS 显示外部表的列信息。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_TABLE_COLUMNS字段 名称 类型 描述 nspname name schema名称。 relname name 表名称。 attname

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  • 分布式锁场景最佳实践

    分布式锁场景最佳实践 分布式锁场景需根据所选取的路由模式来选择合适的策略。 路由模式为single-read-write, single-read-async-double-write时 由于读写都在同一边,分布式锁不受影响。 路由模式为local-read-single-wri

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