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

 
 

    简述mapreduce工作原理 更多内容
  • CarbonData基本原理

    CarbonData基本原理 CarbonData是一种新型的Apache Hadoop本地文件格式,使用先进的列式存储、索引、压缩和编码技术,以提高计算效率,有助于加速超过PB数量级的数据查询,可用于更快的交互查询。同时,CarbonData也是一种将数据源与Spark集成的高性能分析引擎。

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  • CDL基本原理

    CDL基本原理 CDL简介 CDL(全称Change Data Loader)是一个基于Kafka Connect框架的实时数据集成服务。 CDL服务能够从各种OLTP数据库中捕获数据库的Data Change事件,并推送到kafka,再由sink connector推送到大数据生态系统中。

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  • StarRocks基本原理

    。 FE StarRocks的前端节点,主要负责管理元数据、管理客户端连接、进行查询规划、查询调度等工作。 BE StarRocks的后端节点,主要负责数据存储和SQL计算等工作。 Leader Leader从Follower中自动选出,FE Leader提供元数据读写服务,Fo

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  • 自动建表原理介绍

    自动建表原理介绍 自动建表时的字段类型映射 CDM 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将Oracle整库迁移到DWS,CDM在DWS上自动建表,会将Oracle的NUMBER(3

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  • MapReduce服务 MRS

    序处理流式数据。 提交Flink作业 提交MapReduce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。MapReduce作业用于提交jar程序快速并行处理大量数据。 提交MapReduce作业 提交Hive作业 Hive是建立在H

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  • Hive应用开发简介

    Hive介绍 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

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  • DBService基本原理

    DBService基本原理 DBService简介 DBService是一个高可用性的关系型数据库存储系统,适用于存储小量数据(10GB左右),比如:组件元数据。DBService仅提供给集群内部的组件使用,提供数据存储、查询、删除等功能。 DBService是集群的基础组件,H

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  • ClickHouse基本原理

    ClickHouse基本原理 ClickHouse简介 ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库,其独立于Hadoop大数据体系,最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时,ClickHouse支持SQL查询,且查询性能好,特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常

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  • IoTDB基本原理

    IoTDB基本原理 IoTDB(物联网数据库)是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构,具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序,索引和chunk块存储,大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议,

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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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  • 开发MapReduce应用

    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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  • MapReduce接口介绍

    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

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  • 工作票

    工作票 描述 工作票组件提供8张工作票,在煤矿等企业场景需要工作票的情况下,通过此组件可以快速构建相对应的工作票页面。 开放能力 工作票为组件资产,提供的8张工作票对应组件名称如表1所示。 表1 工作票对应组件 工作票名称 组件 工作票名称 组件 大型机电设备检修安全许可工作票 mechatronicsTicket

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  • 工作配置

    工作配置 概述 工作项自定义 自动化 模块设置 领域设置 工时类型设置 通知设置 权限管理 仪表盘设置 父主题: Scrum项目

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  • 工作空间

    工作空间 查询工作空间 创建工作空间 修改工作空间 删除工作空间

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  • 其余工作

    其余工作 应用功能验证 由于集群迁移是对应用数据的全量迁移,可能存在应用内适配问题。例如本示例中,集群迁移后,Wordpress中发布的文章跳转链接仍是原 域名 ,单击文章标题将会重定向至原集群中的应用实例,因此需要通过搜索将Wordpress中原有的旧域名并替换为新域名,并修改数据

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  • 工作空间

    每个账号每个IAM项目都会分配1个默认工作空间,默认工作空间的访问控制为PUBLIC。 通过工作空间的访问控制能力,可限制仅允许部分人访问对应的工作空间。通过此功能可实现类似如下场景: 教育场景:老师可给每个学生分配1个INTERNAL的工作空间并且限制该工作空间被指定学生访问,这样可使得

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  • 工作空间

    工作空间 在AI原生应用引擎工作台左侧导航栏选择“工作空间” ,进入工作空间页面,可获得系统中各资源数据概览及产品的相关快速指引。 工作空间页面分为数据统计、选择应用创建类型、操作指引三个区域,如图1所示,各区域的功能说明如表1所述。 图1 工作空间 表1 AI工作空间页面说明 序号

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  • 多机多卡数据并行-DistributedDataParallel(DDP)

    本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。 训练流程简述 相比于DP,DDP能够启动多进程进行运算,从而大幅度提升计算资源的利用率。可以基于torch.distributed实现真正的分布式计算,具体的原理此处不再赘述。大致的流程如下: 初始化进程组。 创建分布式并行模型,每个进程都会有相同的模型和参数。

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  • 开发MapReduce应用

    开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce访问多组件样例程序开发思路 父主题: MapReduce开发指南

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