产品特点 华为IdeaHub S2系列（简称IdeaHub或终端）面向协同共创、远程会议数字化办公场景，例如企业常规会议室、经理室、开放区等。依托全新一代硬件平台架构，在算力和AI算法处理等性能方面表现卓越。 配套4K视频会议专用摄像头，用户长时间开会，画面依然清晰真实。 高保真

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无需安装App，无需关注服务号，常驻消息入口，强通知定制化的菜单按钮和底部、悬浮菜单，支持自定义H5、快应用、App跳转，有效提升转换率企业名称+品牌logo，提升企业可信度，拉近用户距离；品牌高频曝光，提升品牌认知度支持单卡片和多卡片样式，高清图片、音频、视频、位置、文件等富媒体内容，视觉冲击力更强聊天式的智能交互， 语音识别 、语意识别、

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DIS有哪些特点和优势？ 无限扩展：DIS数据通道的吞吐量每小时可从数MB扩展到数TB，PUT记录每秒钟可从数千次扩展到数百万。 易于使用：您可以在几秒钟内创建DIS数据通道，轻松地将数据放入通道中，并构建用于数据处理的应用程序。 成本低廉：DIS没有前期成本，您只需要为实际使用的资源付费即可。

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MapReduce MapReduce基本原理 MapReduce与其他组件的关系 MapReduce开源增强特性 父主题： 组件介绍

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云桌有哪些特点和优势？ 管理员通过管理控制台，可以自主完成购买和退订云桌面，让终端用户灵活使用云桌面，达到即开即用，用完归还的目的。 云桌面具有以下特性： 即开即用：传统的私有桌面云部署需要花费数天以上的时间，云桌面可以快速地开通，实现即开即用。 管理方便：管理员可以通过管理控制台，可以同时高效管理数百个云桌面。

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MapReduce应用开发简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个 服务器 组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（application/job）通常会把

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使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括

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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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华为认证大数据工程师HCIA-Big Data V3.0考试覆盖：（1）大数据行业的发展趋势，大数据特点以及华为鲲鹏大数据等； （2）常用且重要大数据组件基础技术原理（包括HBase, Hive, Loader, MapReduce, YARN, HDFS, Spark, Flume, Kafka, ElasticSearch

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框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。

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MapReduce应用开发简介 MapReduce简介 Hadoop MapReduce是一个使用简易的并行计算软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千个服务器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集。 一个MapReduce作业（applicat

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Mapreduce应用开发规范 Mapreduce应用开发规则 Mapreduce应用开发建议

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