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- spark sql hive 內(nèi)容精選 換一換
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隨著大數(shù)據(jù)爆炸式的增長,應(yīng)用大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分析大數(shù)據(jù)變得越來越重要。其中,Spark是當今應(yīng)用最為廣泛通用的大數(shù)據(jù)先進技術(shù)之一。BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件提供了Spark性能改進的各種優(yōu)化技術(shù),包括優(yōu)化的機器學習算法,從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機器學習算法發(fā)展歷程; 2. 機器學習算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn);來自:百科與華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)集成,降低開發(fā)門檻; 2. 提供極致壓縮率,PB級冷數(shù)據(jù)歸檔/查詢無負擔; 3. ServerlessSpark,標準SQL接口,無開發(fā)障礙; 4. 內(nèi)置OLAP數(shù)據(jù)庫,配合BI提供亞秒級查詢響應(yīng)。 典型應(yīng)用場景: 1. 物聯(lián)網(wǎng)原始數(shù)據(jù)歸檔管理;2. 歷來自:百科
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提供地理專業(yè)算子:支持全棧Spark能力,具備豐富的Spark空間數(shù)據(jù)分析算法算子,全面支持結(jié)構(gòu)化的遙感影像數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化的三維建模、激光點云等巨量數(shù)據(jù)的離線批處理,支持帶有位置屬性的動態(tài)流數(shù)據(jù)實時計算處理。 CEP SQL:提供地理位置分析函數(shù)對地理空間數(shù)據(jù)進行實時分析,用戶僅需編寫SQL便可實現(xiàn)例如偏航檢測,電子圍欄等地理分析場景。來自:百科
- spark sql hive 更多內(nèi)容
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MapReduce服務(wù) (MRS)的Hive、MapReduce服務(wù)(MRS)的SparkSQL、 云數(shù)據(jù)庫 (RDS)MySQL、云數(shù)據(jù)庫(RDS)PostgreSQL、云數(shù)據(jù)庫(RDS)SQL Server、MySQL、PostreSQL、SQL Server、Oracle。 文件類:包括 CS V文件、靜態(tài)JSON。來自:專題
簡單易用, 即時執(zhí)行Stream SQL或自定義作業(yè)。無需關(guān)心計算集群, 無需學習編程技能。完全兼容Apache Flink和Spark API 數(shù)據(jù)湖 探索 數(shù)據(jù)湖探索(Data Lake Insight,簡稱 DLI )是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、openLooKeng(基于Apache來自:專題
速定制數(shù)據(jù)運營端到端解決方案。 豐富的數(shù)據(jù)開發(fā)類型 支持多人在線協(xié)作開發(fā),腳本開發(fā)可支持SQL、Shell在線編輯、實時查詢;作業(yè)開發(fā)可支持 CDM 、SQL、MR、Shell、MLS、Spark等多種數(shù)據(jù)處理節(jié)點,提供豐富的調(diào)度配置策略與海量的作業(yè)調(diào)度能力。 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 數(shù)來自:百科
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