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原理 mongo 更多内容
  • FederatedHPA工作原理

    展出的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-apiser

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  • Spark基本原理

    Spark基本原理 Spark组件适用于 MRS 3.x之前版本。 Spark简介 Spark是一个开源的,并行数据处理框架,能够帮助用户简单、快速的开发,统一的大数据应用,对数据进行离线处理,流式处理,交互式分析等等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比

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  • Hue基本原理

    Hue基本原理 Hue是一组WEB应用,用于和MRS大数据组件进行交互,能够帮助用户浏览HDFS,进行Hive查询,启动MapReduce任务等,它承载了与所有MRS大数据组件交互的应用。 Hue主要包括了文件浏览器和查询编辑器的功能: 文件浏览器能够允许用户直接通过界面浏览以及操作HDFS的不同目录;

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  • 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

    Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架,其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理,是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理(Data Processing)场景

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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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  • 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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  • 数据保护技术

    GeminiDB的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 详细介绍 传输加密(SSL) GeminiDB Redis、GeminiDB Mongo、GeminiDB Cassandra和GeminiDB Influx实例支持非SSL和SSL传输协议,为保证数据传输的安全性,推荐您使用更加安全的SSL协议。

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  • APP认证工作原理

    APP认证工作原理 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与API网关(即API管理)后台约定的规则组装,确保客户端签名、API网关后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到H

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  • APP认证工作原理

    APP认证工作原理 APP认证流程 构造规范请求。 将待发送的请求内容按照与APIC后台约定的规则组装,确保客户端签名、APIC后台认证时使用的请求内容一致。 使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 使用AK/SK和待签字符串计算签名。 将生成的签名信息作为请求消息头添加到HTT

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  • 产品架构和功能原理

    行导入命令将数据恢复到目标数据库。 实时同步基本原理 图4 实时同步原理 实时同步功能实现源数据库和目标数据库的数据长期同步,主要用于OLTP到OLAP、OLTP到大数据组件的数据实时同步。全量和增量的数据同步和实时迁移的技术原理基本一致,但是基于不同的业务使用场景,两个功能还是有些差异。

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  • HDFS基本原理

    HDFS基本原理 HDFS是Hadoop的分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写,多次读”的特征,而数据“写”操作是顺序写,也就是在文件创建时的写入或者在现有文件

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  • Oozie基本原理

    Tomcat 服务器 是免费的开放源代码的Web应用服务器。 Hadoop组件 底层执行Oozie编排流程的各个组件,包括MapReduce、Hive等。 Oozie原理 Oozie是一个工作流引擎服务器,用于运行MapReduce任务工作流。同时Oozie还是一个Java Web程序,运行在Tomcat容器中。 O

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  • Doris基本原理

    Doris基本原理 Doris简介 Doris是一个基于MPP架构的高性能、实时的分析型数据库,以极速易用的特点被人们所熟知,仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果,不仅可以支持高并发的点查询场景,也能支持高吞吐的复杂分析场景。基于此,Apache Doris能够较好的满

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  • 异地双活原理介绍

    异地双活原理介绍 GeminiDB Cassandra提供了异地双活功能,通过异地实例间数据的双向同步和业务灵活调度能力,实现了业务恢复和故障恢复解耦,保障了故障场景下业务的连续性。 异地双活是一种多活容灾架构的解决⽅案,即部署在不同数据中心的GeminiDB Cassandra

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  • 购买并连接GeminiDB Mongo实例

    购买并连接GeminiDB Mongo实例 本章节以Linux系统为例,介绍从购买到内网连接GeminiDB Mongo实例的操作步骤。 步骤一:购买GeminiDB Mongo实例 步骤二:购买E CS 步骤三:连接GeminiDB Mongo实例 步骤一:购买GeminiDB Mongo实例 登录管理控制台。

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  • GeminiDB Mongo支持的监控指标

    GeminiDB Mongo支持的监控指标 功能说明 本节定义了GeminiDB Mongo上报 云监控服务 的监控指标的命名空间,监控指标列表和维度定义,用户可以通过云监控服务提供的API接口来检索GeminiDB Mongo产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.NoSQL

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  • GeminiDB Mongo内核版本发布说明

    GeminiDB Mongo内核版本发布说明 本章节介绍GeminiDB Mongo的内核版本更新说明。 表1 GeminiDB Mongo版本说明 版本 日期 特性描述 4.0 2023-09-30 新特性及性能优化: 新增数据库死锁告警,当数据库死锁时上报告警,及时发现并规避问题。

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  • 通过Mongo Shell连接DDS实例

    通过Mongo Shell连接DDS实例 本章节介绍从购买到使用内网通过Mongo Shell连接集群实例并对文档数据库进行读写数据的操作步骤。 步骤1:购买集群实例 步骤2:购买ECS 步骤3:设置安全组规则 步骤4:通过Mongo Shell连接DDS集群实例 步骤5:创建数据库并写入数据

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  • MRS MapReduce

    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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