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

 
 

    并行数据处理mapreduce适用于 更多内容
  • 并行导入

    并行导入 GaussDB (DWS)提供了并行导入功能,以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB(DWS)并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_

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  • 并行DDL

    并行DDL 传统的DDL操作基于单核和传统硬盘设计,导致针对大表的DDL操作耗时较久,延迟过高。以创建二级索引为例,过高延迟的DDL操作会阻塞后续依赖新索引的DML查询操作。 云数据库 TaurusDB支持并行DDL的功能。当数据库硬件资源空闲时,您可以通过并行DDL功能加速DD

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  • 并行导入

    并行导入 GaussDB提供了并行导入功能,以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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  • 并行导入

    并行导入 GaussDB提供了并行导入功能,以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明:导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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  • 配置MapReduce任务日志归档和清理机制

    Archives功能实现的,Hadoop Archives启动的并行归档任务数(Map数)与待归档的日志文件总大小有关。计算公式为:并行归档任务数=待归档的日志文件总大小/归档文件大小。 配置描述 进入Mapreduce服务参数“全部配置”界面,具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。

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  • Spark性能优化

    执行引擎提升数据处理能力,比MapReduce性能高10倍到100倍。 提供多种语言开发接口(Scala/Java/Python),并且提供几十种高度抽象算子,可以很方便构建分布式的数据处理应用。 结合SQL、Streaming、MLlib、GraphX等形成数据处理栈,提供一站式数据处理能力。

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  • 数据处理介绍

    数据处理介绍 DWR如何实现数据处理 DWR提供的近数据处理能力,可以对OBS内存储的数据,按照用户编排的工作流进行自动化处理(如解析、转码、截图等)。 DWR基于 函数工作流 FunctionGraph的函数能力,将复杂的业务处理逻辑编排为工作流,通过事件触发器或API驱动,自动化

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  • 数据处理简介

    数据处理简介 数据处理可对自动驾驶过程中采集到的数据进行处理、解析,处理的结果可以用于回访定位问题,并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下: 数据批导:创建数据导入任务,收集采集车辆原始数据。 数据处理:支持根据自定义数据服务算子,对数据包进行处理,创建不同类型的作业。

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  • 数据处理费用

    服务”的内容。 假设某用户于2023年7月1日对15TB数据做图片处理。由于数据处理费用无适用的资源包,则按照按需计费方式分析如下。 0~10TB范围内的数据免费,因此该用户的数据处理费用为: 数据处理费用= (15TB - 10TB) * 1024 * 0.025元/GB = 128元

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  • 并行仿真

    并行仿真 Octopus平台的并行仿真模块分为任务配置和仿真任务两部分。用户在任务配置模块,可使用自研仿真算法,根据Octopus自研仿真评测体系,从行车安全、驾驶行为、乘员舒适性等多维度测评在多种条件下的仿真场景中控制算法控制质量。在仿真任务模块,可将仿真任务运行中关键指标变化绘制成图表,直观形象。

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  • 运行MapReduce作业

    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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  • DataArts Studio支持的数据源

    √ √ √ √ √ MapReduce服务(MRS HBase) √ × × √ × × × MapReduce服务(MRS Hive) √ √ √ √ √ × √ MapReduce服务(MRS Kafka) √ × √ × × × √ MapReduce服务(MRS Spark)[1]

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  • 并行处理

    分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True:表示任一并行处理的分支出现错误时,整个任务便停止,并返回错误信息。 False:表示并行处理的分支出现错误后,整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间,如果超过该时间

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  • 并行查询简介

    并行查询简介 什么是并行查询 云数据库 TaurusDB支持了并行执行的查询方式,用以降低分析型查询场景的处理时间,满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算,充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性

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  • 开启并行查询

    Global 并行执行的最大活跃线程个数。当并行执行的活跃线程超过该值时,新的查询将不允许启用并行执行。 取值范围:0-4294967295 默认值:64 parallel_default_dop Global, Session 并行执行的默认并行度。当查询语句没有指定并行度时,使用该值。

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  • 并行查询简介

    并行查询简介 什么是并行查询 云数据库 TaurusDB支持了并行执行的查询方式,用以降低分析型查询场景的处理时间,满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算,充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性

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  • 并行查询(PQ)

    并行查询(PQ) 并行查询简介 注意事项 开启并行查询 验证并行查询效果 父主题: 常见内核功能

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  • 并行处理

    分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True:表示任一并行处理的分支出现错误时,整个任务便停止,并返回错误信息。 False:表示并行处理的分支出现错误后,整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间,如果超过该时间

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  • 时序数据处理

    时序数据处理 缺失时间填充 时序序列是在连续的等间隔时间点采集的序列,缺失时间填充即根据已知的时间信息,补充缺失的时间。缺失时间填充完成后,其值可通过“数据处理 > 数据清洗 > 空值填充”菜单,进行空值填充。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标,选择“数据处理 > 时序数据处理

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  • 栅格数据处理

    栅格数据处理 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 在数据的数据处理选项卡下面选择重分级,选择源数据,设置参数 图2 设置参数 执行完成后在数据源下面新生成数据集result_reclass 图3 新生成数据集 在数据的数据处理选项卡下面选择重采样,选择源数据,设置参数采样模式

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  • DIS有哪些功能

    按时老化存储在系统中的用户数据。 根据用户配置,将用户数据存储到 对象存储服务 (Object Storage Service,简称OBS)、MapReduce服务(MapReduce Service,简称MRS)、 数据仓库 服务(Data Warehouse Service,简称DWS)、 数据湖探索 (Data

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