分布式身份 注册个人分布式身份 注册企业分布式身份 更新企业DID服务 查询分布式身份文档 父主题： API

查看更多 →

Hive与MapReduce组件的关系 Hive的数据计算依赖于MapReduce。MapReduce也是Apache的Hadoop项目的子项目，它是一个基于Hadoop HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的MapReduce任务并提交MapReduce执行。

查看更多 →

散；单击添加离散点。 “不离散”：（默认）不做归一化，不对数据做处理。 待提取物品特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据， 选择排序模型需要的物品特征，未选择的物品特征将不会被处理，即排序模块将忽略这些特征。 说明： 离散的区间个数不能超过100个，请您根据业务需求合理分配参数值。

查看更多 →

目标库排序字符集检查 目标数据库的主键或者唯一键列，在不区分大小写的排序字符集下，即“…_ci”结尾的不区分大小写的排序字符集，可能在数据迁移时发生“重复键”报错，导致数据迁移失败。 不通过原因 目标库的排序字符集不支持。 处理建议 修改目标端的排序字符集至区分大小写的（非_ci结尾的）排序字符集。

查看更多 →

文件列表是否支持排序？ 文件列表支持按照“大小”和“最后修改时间”进行排序，您可以单击参数后的按钮对文件进行排序。 最后修改时间排序，支持前1000个文件按照时间排序。如果并行文件系统内文件数量超过5000条，文件列表按照英文单词在字典中的先后顺序进行排序，且只支持按文件名的前缀搜索。

查看更多 →

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TB级别的数据集。 一个MapReduce作业（applica

查看更多 →

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

查看更多 →

支持扩容减容、实例迁移、升级、健康检查等。 MapReduce开源增强特性：特定场景优化MapReduce的Merge/Sort流程提升MapReduce性能 下图展示了MapReduce任务的工作流程。 图2 MapReduce 作业 图3 MapReduce作业执行流程 Reduce过程分

查看更多 →

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

查看更多 →

》。 分布式缓存服务D CS 相关介绍请参考《分布式缓存服务产品介绍》。 文档数据库服务DDS相关介绍请参考《文档数据库服务产品介绍》。 数据仓库 服务 GaussDB （DWS）相关介绍请参考《数据仓库服务产品介绍》。 MapReduce服务 MRS 相关介绍请参考《MapReduce服务产品介绍》。

查看更多 →

随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce，使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后

查看更多 →

随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce，使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后

查看更多 →

随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce，使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后

查看更多 →

大数据技术发展趋势及鲲鹏大数据 3% HDFS分布式文件系统和 ZooKeeper 12% Hive 分布式数据仓库 10% HBase技术原理 11% MapReduce 和 Yarn 技术原理 9% Spark 基于内存的分布式计算 7% Flink 流批一体分布式实时处理引擎 8% Flume海量日志聚合

查看更多 →

随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce，使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后

查看更多 →

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

查看更多 →

参数名称 参数类型 是否必填 说明 value 任意（自动转为String） 是 需要被排序的原字符串。 reverse Boolean 否 默认为false，表示升序排列。 返回结果 排序后的字符串。 函数示例 测试数据 { "key1": "value" } 加工规则 e_set("str_sort"

查看更多 →

维。 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

查看更多 →

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

查看更多 →

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）

查看更多 →

目标库区域类型及排序规则检查 PostgreSQL->PostgreSQL同步场景 表1 目标库区域类型及排序规则检查 预检查项 目标库区域类型及排序规则检查。 描述 检查待同步数据库的lc_ctype或lc_collate在目标库是否支持。 待确认提示及处理建议 待确认原因：待

查看更多 →