MapReduce服务 

MapReduce服务是结合天翼弹性云主机与Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等社区开源技术,为用户提供企业级的一站式大数据处理分析服务。 
MapReduce服务目前处于 公测阶段  

产品优势

优势 MapReduce服务
易用
- 提供Hadoop、Spark、Spark SQL、HBase和Hive能力,全流程统一的SQL交互接口使得大数据开发变得更加简单
低成本
- 免运维,计算和存储分离,计算的集群可以按需创建,作业运行结束就可以释放集群
稳定
- 您用于调试和监视集群的时间将更少,服务可用性高(99.9%),数据可靠性高(99.9999%)
开放
- 积极拥抱开源大数据生态,兼容开源,易于与其他服务对接,提供REST API、JDBC等多种使用方式

产品功能

基本功能
集群功能
按需选择配置CPU、内存、存储等。
按需创建集群,配置主节点和核心节点的个数。
根据业务需求弹性伸缩集群规模。
提供多类型集群服务,Hadoop、Spark、SparkSQL、Hive、Hue、Kafka、Storm、Flume、Loader等。

管理功能
集群及作业的管理,包括:创建、扩容、添加等。
支持集群监控及健康检查、日志审计。
支持Kerberos安全认证。
支持多级租户管理。
作业类型
MapReduce作业类型
MapReduce:一种简化并行计算的编程模型,用于大数据集(大于1TB)的并行运算。
Spark:数据批量处理引擎,数据处理速度快,Spark是基于内存进行计算,对内存要求较高。Spark作业包括Spark Jar、Spark Script、Spark SQL三类。
Hive:建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据。

应用成果


应用场景

  • 海量数据分析处理场景

    适用于需要大量机器同时对海量数据进行日志分析,离线分析,在线分析,科学模拟计算,生物特征分析和时空轨迹分析等场景。

  • 海量数据存储场景

    适用于企业级日志与文件和生物特征信息、基因工程、时空轨迹等科学数据模拟场景的海量数据存储和检索,数据仓库。

  • 海量数据流式处理场景

    适用于需要对高吞吐的海量数据进行实时分析、持续计算、离线和在线消息消费的场景。


服务方式


服务对象

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