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

 
 

    mapreduce c 实现原理 更多内容
  • Storm基本原理

    易于调试:CQL提供了详细的异常码说明,降低了用户对各种错误的处理难度。 关于Storm的架构和详细原理介绍,请参见:https://storm.apache.org/。 Storm原理 基本概念 表1 概念介绍 概念 说明 Tuple Storm核心数据结构,是消息传递的基本单元,

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  • Flink基本原理

    bid, C.id AS cid PATTERN (A B C) DEFINE A AS name = 'a', B AS name = 'b', C AS name = 'c' ) AS T

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  • YARN基本原理

    YARN基本原理 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性,并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈,开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能(资源管理和作业调度/监控)分离,主要方法是创建

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  • FederatedHPA工作原理

    Pod调度到具有更多资源的集群,以解决单个集群的资源限制,提高故障发生时的恢复能力。 FederatedHPA工作原理 FederatedHPA的工作原理如图1,实现流程如下: HPA Controller通过API定期查询工作负载的指标数据。 karmada-apiserver

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  • 自动建表原理介绍

    自动建表原理介绍 CDM 将根据源端的字段类型进行默认规则转换成目的端字段类型,并在目的端建数据表。 自动建表时的字段类型映射 CDM在 数据仓库 服务(Data Warehouse Service,简称DWS)中自动建表时,DWS的表与源表的字段类型映射关系如图1所示。例如使用CDM

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  • 只读落后自愈技术原理

    只读落后自愈技术原理 TaurusDB是存储计算分离架构的云原生数据库,只读节点和主节点共享底层的存储数据。为了保证内存中的缓存数据的一致性,主节点与只读节点通信后,只读节点需要从Log Stores中读取主节点产生的redo来更新内存中的缓存数据。 图1 只读落后自愈技术原理图 主节点与只读节点的通信

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  • API实现

    API实现 创建后端

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  • 实现示例

    实现示例 调用时请按照实际的cc-gateway地址修改样例: https://ip:port/agentgateway 其中,ip为CC-Gateway 服务器 地址,port为CC-Gateway服务器的HTTPS端口号。 WORKNO为座席工号,PASSWORD为座席密码,PHONENUMBER为座席软电话号码。

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  • 实现会签

    下一个任务。 通过并行审批,可以快速的实现会签功能。可以将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”,在这种投票触发方式下,将需要所有被分配了当前任务的用户完成相应的任务后才能推动工作流流程,即实现了会签功能。 父主题: 深入了解用户任务

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  • MapReduce Action

    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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  • 使用MapReduce

    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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  • 使用Mapreduce

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  • MapReduce Action

    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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  • 工作负载伸缩原理

    工作负载伸缩原理 HPA工作原理 HPA(Horizontal Pod Autoscaler)是用来控制Pod水平伸缩的控制器,HPA周期性检查Pod的度量数据,计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量,进而调整目标资源(如Deployment)的replicas字段。

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  • HBase基本原理

    HBase基本原理 数据存储使用HBase来承接,HBase是一个开源的、面向列(Column-Oriented)、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。更多关于HBase的信息,请参见:https://hbase

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  • Kafka基本原理

    Group1与Consumer Group2中。 关于Kafka架构和详细原理介绍,请参见:https://kafka.apache.org/24/documentation.html。 Kafka原理 消息可靠性 Kafka Broker收到消息后,会持久化到磁盘,同时,To

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  • HetuEngine基本原理

    HetuEngine提供了统一标准SQL实现跨源协同分析,简化跨源分析操作。 图2 HetuEngine跨源功能示意 HetuEngine跨域功能简介 HetuEngine提供统一标准SQL对分布于多个地域(或数据中心)的多种数据源实现高效访问,屏蔽数据在结构、存储及地域上的差异,实现数据与应用的解耦。

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  • 工作负载伸缩原理

    工作负载伸缩原理 CCE支持多种工作负载伸缩方式,策略对比如下: 表1 弹性伸缩策略对比 伸缩策略 HPA策略 CronHPA策略 CustomedHPA策略 VPA策略 AHPA策略 策略介绍 Kubernetes中实现POD水平自动伸缩的功能,即Horizontal Pod Autoscaling。

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  • 自动建表原理介绍

    自动建表原理介绍 CDM将根据源端的字段类型进行默认规则转换成目的端字段类型,并在目的端建数据表。 自动建表时的字段类型映射 CDM在数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS)中自动建表时,DWS的表与源表的字段类型映射关系如图1所示。例如使用CDM

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  • Ranger基本原理

    Ranger基本原理 Apache Ranger提供一个集中式安全管理框架,提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限

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  • ZooKeeper基本原理

    ZooKeeper基本原理 ZooKeeper简介 ZooKeeper是一个分布式、高可用性的协调服务。在大数据产品中主要提供两个功能: 帮助系统避免单点故障,建立可靠的应用程序。 提供分布式协作服务和维护配置信息。 ZooKeeper结构 ZooKeeper集群中的节点分为三种

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