华为云mapreduce（华为云服务）

本文目录一览：

• 1、华为云服务器被封怎么导出数据
• 2、华为云和华为云空间之间有什么区别？
• 3、华为的高斯数据库是基于什么数据库的
• 4、什么是Map/Reduce-Mapreduce-about云开发

华为云服务器被封怎么导出数据

华为云服务器被封怎么导出数据：

1、GaussDB(DWS)数据库支持通过HDFS外表导出ORC格式数据至MRS，通过外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定导出的数据文件，利用多DN并行的方式，将数据从GaussDB(DWS)数据库导出到外部，存放在HDFS文件系统上，从而提高整体导出性能。

2、登录华为云控制台，选择大数据、MapReduce服务，单击购买集群，选择自定义购买，填写软件配置参数，单击下一步。

3、填写硬件配置参数，单击下一步。

4、填写高级配置参数如下表，单击立即购买，等待约15分钟，集群创建成功。

5、创建MRS数据源连接。登录DWS管理控制台，单击已创建好的DWS集群，确保DWS集群与MRS在同一个区域、可用分区，并且在同一VPC子网下。切换到MRS数据源，单击创建MRS数据源连接。

华为云和华为云空间之间有什么区别？

举个比较形象的例子吧，如果说华为云空间只是一个为个人用户提供云存储服务的“银行”，那么华为云就是一个为个人或集体用户，提供包括但不限于云存储、云数据库、云服务器等各种服务的“多功能事务所”。

一、华为云和华为云空间区别很大

华为云和华为云空间，看似只是两字之差，但实际上，两者有着本质上的区别。

华为云是面向与华为有商务合作的个体或机构用户，提供云服务器，云数据库，云存储，大数据，云安全等多项服务。

华为云空间则是面向使用华为终端设备的个体用户，提供照片、联系人、备忘录的存储管理和同步服务。

这两者之间的区别一看就是很明显的，就正如我开头说的那样：

如果说华为云空间是一个只能提供云存储服务的“银行”，那么华为云就是一个能提供包括但不限于云存储、云数据库、云服务器等多种服务的“多功能事务所”。

二、华为云和华为云空间的用户数据不互通

上面已经提到了，华为云是面向与华为有商务合作的个体或机构用户，华为云空间则是面向使用华为终端设备的个体用户。

显然，这两者面向的用户就不一样，所以，两者的用户数据也是不互通的。

互通与不互通是什么意思呢？

就是说，假如你在华为云上面注册的账号，在华为云空间中也可以登录，反之亦然，那么这就是双方用户数据互通的表现。

如果你在华为云上面注册的账号，在华为云空间就不能登录了，反之亦然，那么这就是不互通。

华为云和华为云空间的用户数据是不互通的。

三、华为云和华为云空间提供的服务截然不同

华为云和华为云空间，两者提供的服务类型也是截然不同的。

华为云空间，虽然能为购买了华为终端设备的用户，提供照片、联系人、备忘录的存储管理和同步服务，从而实现多终端层面的数据共享，非常便利，但是对于企业级用户来说，这点功能是远远不够的。

对于企业用户来说，不仅仅只是需要存储文件，还需要“高度智能化”地存储文件，因为所需要存储的数据量实在是太大了。如果管理不到位，光是检索起来都很麻烦。而企业级用户对数据的要求，又不仅仅只是“能检索就行了”，事实上检索仅仅只是入门而已。

企业级用户真正最需要的，其实是“智能关联”，也就是从各种数据中找到彼此显性或隐性存在的关联，从而发掘更有价值的信息——这就是所谓的大数据。

华为云空间虽然有一定的云存储功能，但是却不能为用户提供大数据功能。

但是这些功能，华为云却可以提供，除此之外，云服务器，云计算，云安全等企业级服务，华为云也可以提供。

说到这里，想必大家也已经能非常直观地明白了，华为云和华为云空间提供的服务也是区别很大的。

华为的高斯数据库是基于什么数据库的

主要还是基于Oracle和PGDB 数据库的。

高斯数据库是华为云推出的一种数据库，今年算华为高斯数据库的元年，很多人比较看好华为高斯数据库 可以在这里看看官方的文档介绍。

什么是Map/Reduce-Mapreduce-about云开发

什么是Map/Reduce，看下面的各种解释：

(1)MapReduce是hadoop的核心组件之一，hadoop要分布式包括两部分，一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框，就是mapreduce,缺一不可，也就是说，可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程。

(2)Mapreduce是一种编程模型，是一种编程方法，抽象理论。

(3)下面是一个关于一个程序员是如何个妻子讲解什么是MapReduce？文章很长请耐心的看。

我问妻子：“你真的想要弄懂什么是MapReduce？” 她很坚定的回答说“是的”。 因此我问道：

我： 你是如何准备洋葱辣椒酱的？（以下并非准确食谱，请勿在家尝试）

妻子： 我会取一个洋葱，把它切碎，然后拌入盐和水，最后放进混合研磨机里研磨。这样就能得到洋葱辣椒酱了。

妻子： 但这和MapReduce有什么关系？

我： 你等一下。让我来编一个完整的情节，这样你肯定可以在15分钟内弄懂MapReduce.

妻子： 好吧。

我：现在，假设你想用薄荷、洋葱、番茄、辣椒、大蒜弄一瓶混合辣椒酱。你会怎么做呢？

妻子： 我会取薄荷叶一撮，洋葱一个，番茄一个，辣椒一根，大蒜一根，切碎后加入适量的盐和水，再放入混合研磨机里研磨，这样你就可以得到一瓶混合辣椒酱了。

我： 没错，让我们把MapReduce的概念应用到食谱上。Map和Reduce其实是两种操作，我来给你详细讲解下。

Map（映射）: 把洋葱、番茄、辣椒和大蒜切碎，是各自作用在这些物体上的一个Map操作。所以你给Map一个洋葱，Map就会把洋葱切碎。 同样的，你把辣椒，大蒜和番茄一一地拿给Map，你也会得到各种碎块。 所以，当你在切像洋葱这样的蔬菜时，你执行就是一个Map操作。 Map操作适用于每一种蔬菜，它会相应地生产出一种或多种碎块，在我们的例子中生产的是蔬菜块。在Map操作中可能会出现有个洋葱坏掉了的情况，你只要把坏洋葱丢了就行了。所以，如果出现坏洋葱了，Map操作就会过滤掉坏洋葱而不会生产出任何的坏洋葱块。

Reduce（化简）:在这一阶段，你将各种蔬菜碎都放入研磨机里进行研磨，你就可以得到一瓶辣椒酱了。这意味要制成一瓶辣椒酱，你得研磨所有的原料。因此，研磨机通常将map操作的蔬菜碎聚集在了一起。

妻子： 所以，这就是MapReduce?

我： 你可以说是，也可以说不是。 其实这只是MapReduce的一部分，MapReduce的强大在于分布式计算。

妻子： 分布式计算？ 那是什么？请给我解释下吧。

我： 没问题。

我： 假设你参加了一个辣椒酱比赛并且你的食谱赢得了最佳辣椒酱奖。得奖之后，辣椒酱食谱大受欢迎，于是你想要开始出售自制品牌的辣椒酱。假设你每天需要生产10000瓶辣椒酱，你会怎么办呢？

妻子： 我会找一个能为我大量提供原料的供应商。

我：是的..就是那样的。那你能否独自完成制作呢？也就是说，独自将原料都切碎？ 仅仅一部研磨机又是否能满足需要？而且现在，我们还需要供应不同种类的辣椒酱，像洋葱辣椒酱、青椒辣椒酱、番茄辣椒酱等等。

妻子： 当然不能了，我会雇佣更多的工人来切蔬菜。我还需要更多的研磨机，这样我就可以更快地生产辣椒酱了。

我：没错，所以现在你就不得不分配工作了，你将需要几个人一起切蔬菜。每个人都要处理满满一袋的蔬菜，而每一个人都相当于在执行一个简单的Map操作。每一个人都将不断的从袋子里拿出蔬菜来，并且每次只对一种蔬菜进行处理，也就是将它们切碎，直到袋子空了为止。

这样，当所有的工人都切完以后，工作台（每个人工作的地方）上就有了洋葱块、番茄块、和蒜蓉等等。

妻子：但是我怎么会制造出不同种类的番茄酱呢？

我：现在你会看到MapReduce遗漏的阶段—搅拌阶段。MapReduce将所有输出的蔬菜碎都搅拌在了一起，这些蔬菜碎都是在以key为基础的 map操作下产生的。搅拌将自动完成，你可以假设key是一种原料的名字，就像洋葱一样。 所以全部的洋葱keys都会搅拌在一起，并转移到研磨洋葱的研磨器里。这样，你就能得到洋葱辣椒酱了。同样地，所有的番茄也会被转移到标记着番茄的研磨器里，并制造出番茄辣椒酱。

（4）上面都是从理论上来说明什么是MapReduce，那么咱们在MapReduce产生的过程和代码的角度来理解这个问题。

如果想统计下过去10年计算机论文出现最多的几个单词，看看大家都在研究些什么，那收集好论文后，该怎么办呢？

方法一：

我可以写一个小程序，把所有论文按顺序遍历一遍，统计每一个遇到的单词的出现次数，最后就可以知道哪几个单词最热门了。 这种方法在数据集比较小时，是非常有效的，而且实现最简单，用来解决这个问题很合适。

方法二：

写一个多线程程序，并发遍历论文。

这个问题理论上是可以高度并发的，因为统计一个文件时不会影响统计另一个文件。当我们的机器是多核或者多处理器，方法二肯定比方法一高效。但是写一个多线程程序要比方法一困难多了，我们必须自己同步共享数据，比如要防止两个线程重复统计文件。

方法三：

把作业交给多个计算机去完成。

我们可以使用方法一的程序，部署到N台机器上去，然后把论文集分成N份，一台机器跑一个作业。这个方法跑得足够快，但是部署起来很麻烦，我们要人工把程序copy到别的机器，要人工把论文集分开，最痛苦的是还要把N个运行结果进行整合（当然我们也可以再写一个程序）。

方法四：

让MapReduce来帮帮我们吧！

MapReduce本质上就是方法三，但是如何拆分文件集，如何copy程序，如何整合结果这些都是框架定义好的。我们只要定义好这个任务（用户程序），其它都交给MapReduce。

map函数和reduce函数

map函数和reduce函数是交给用户实现的，这两个函数定义了任务本身。

map函数：接受一个键值对（key-value pair），产生一组中间键值对。MapReduce框架会将map函数产生的中间键值对里键相同的值传递给一个reduce函数。

reduce函数：接受一个键，以及相关的一组值，将这组值进行合并产生一组规模更小的值（通常只有一个或零个值）。

统计词频的MapReduce函数的核心代码非常简短，主要就是实现这两个函数。

map(String key, String value):

// key: document name

// value: document contents

for each word w in value:

EmitIntermediate(w, "1");

reduce(String key, Iterator values):

// key: a word

// values: a list of counts

int result = 0;

for each v in values:

result += ParseInt(v);

Emit(AsString(result));

在统计词频的例子里，map函数接受的键是文件名，值是文件的内容，map逐个遍历单词，每遇到一个单词w，就产生一个中间键值对w, "1"，这表示单词w咱又找到了一个；MapReduce将键相同（都是单词w）的键值对传给reduce函数，这样reduce函数接受的键就是单词w，值是一串"1"（最基本的实现是这样，但可以优化），个数等于键为w的键值对的个数，然后将这些“1”累加就得到单词w的出现次数。最后这些单词的出现次数会被写到用户定义的位置，存储在底层的分布式存储系统（GFS或HDFS）。

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