HDFS/HBase集群 Hive表数据存储在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式计算服务：Hive的大部分数据操作依赖MapReduce，HiveServer的主要功能是将HQL语句转换成MapReduce任务，从而完成对海量数据的处理。 HCatalog建立在Hive

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什么是云数据库 GaussDB (for MySQL)企业版 云数据库 GaussDB(for MySQL)企业版是华为自研的最新一代企业级高扩展高性能云原生数据库，完全兼容MySQL。基于华为最新一代DFV存储，采用计算存储分离架构，128TB的海量存储，故障秒级切换，既拥有商业

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从 MRS 导入数据概述 MapReduce服务（MapReduce Service，简称MRS）是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群，对外提供大容量数据的存储和分析能力，可解决用户的数据存储和处理需求。具体信息可参考《MapReduce服务用户指南》。 用户可以将海

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DFS中的数据进行计算分析。数据完成处理和分析后，您可以将数据存储在HDFS中，也可以将集群中的数据导出至OBS系统。HDFS和OBS也支持存储压缩格式的数据，目前支持存储bz2、gz压缩格式的数据。 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

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什么是云数据库TaurusDB企业版 云数据库TaurusDB企业版是华为自研的最新一代企业级高扩展高性能云原生数据库，完全兼容MySQL。基于华为最新一代DFV存储，采用计算存储分离架构，128TB的海量存储，故障秒级切换，既拥有商业数据库的高可用和性能，又具备开源低成本效益。

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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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class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录 mapred.output.dir MapReduce处理后结果数据输出目录 mapred.map.tasks MapReduce map任务个数 “${变量名}”表示：该值来自“job

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Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，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）。

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Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，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）。

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条件分支算子和表达式的配置方法，详见配置条件分支算子。 并行处理 非必选 并行处理算子可以同时执行多个分支逻辑，分支间互不影响。 并行处理算子的配置方法，详见配置并行处理算子。 输出处理 必选 输出处理算子负责对API工作流的执行结果进行错误码映射、结果集映射和格式转换，以确定最终返回的数据格式。 输出处理算子的配置方法，详见配置输出处理算子。

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200USD 考试内容 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

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同一个网络下可以有多个MRS数据源， 但是GaussDB(DWS)集群每次只能和一个MRS集群建立连接。 在GaussDB(DWS) 集群创建一个MRS数据源连接，具体操作步骤请参见创建MRS数据源连接。 使用MRS数据源导入数据到集群，具体操作请参见使用MRS数据源。 （可选）当MRS集群的H

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应用场景 大数据分析 场景描述 OBS提供的大数据解决方案主要面向海量数据存储分析、历史数据明细查询、海量行为 日志分析 和公共事务分析统计等场景，向用户提供低成本、高性能、不断业务、无须扩容的解决方案。 海量数据存储分析的典型场景：PB级的数据存储，批量数据分析，毫秒级的数据详单查询等

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共享资源： 采取共享资源的设计，通过协作减少争用延时从而改善整体性能；如多个进程可以从一个数据库的同一部分读取。 并行处理：当并行处理过程的增速能抵消通信开销和资源争用延迟时，执行并行处理。 分散负载原则：通过在不同时间或者不同位置处理冲突负载，从而分散负载：将资源划分为成一些相

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运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台

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半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language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，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： 海量结构化数据分析汇总。

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使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况 应用场景 MRS离线处理集群，可对海量数据进行分析和处理，形成结果数据，供下一步数据应用使用。 离线处理对处理时间要求不高，但是所处理数据量较大，占用计算存储资源较多，通常通过Hive/SparkSQL引擎或者MapReduce/Spark2x实现。

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Service，简称OBS）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，可供用户存储任意类型和大小的数据。 ROMA Connect可以使用OBS作为数据集成任务的源端和目标端，也可以在数据集成任务运行过程中，把转换异常的数据存储到OBS中。 分布式缓存服务

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管理层，吸收了Hive的DDL命令。为Mapreduce提供读写接口，提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于MRS的HCatalog功能，Hive、Mapreduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest

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请参考D7型 弹性云服务器 使用须知。 适用场景 应用：大规模并行处理(MPP) 数据仓库，MapReduce和Hadoop分布式计算，大数据计算 。 场景特点：适合处理海量数据、需要高I/O能力，要求快速数据交换和处理的场景。 使用场景：分布式文件系统 ，网络文件系统、日志或数据处理应用。 规格 表2 D7型弹性 云服务器 的规格

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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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