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- spark 分布式數(shù)據(jù)庫 內(nèi)容精選 換一換
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算框架,擴(kuò)展了Spark處理大規(guī)模流式數(shù)據(jù)的能力。當(dāng)前Spark支持兩種數(shù)據(jù)處理方式:Direct Streaming和Receiver方式。 SparkSQL和DataSet SparkSQL是Spark中用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的模塊。在Spark應(yīng)用中,可以無縫地使用SQL語句亦或是DataSet來自:專題
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【視頻】 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 DDM 介紹 https://bbs.huaweicloud.com/videos/102378 【視頻】訪問DDM實例 https://bbs.huaweicloud.com/videos/101698 分布式 數(shù)據(jù)庫中間件 DDM 分布式數(shù)據(jù)庫中間件(Distributed來自:百科華為云計算 云知識 華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語句 華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語句 時間:2020-11-24 15:57:34 本視頻主要為您介紹華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語句的操作教程指導(dǎo)。 場景描述: MapReduce服務(wù) (MapReduce來自:百科Server,簡稱E CS )訪問DDM實例,為保障安全性,二者須在同一虛擬私有云(Virtual Private Cloud,簡稱VPC)中。 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 DDM 分布式數(shù)據(jù)庫中間件( Distributed Database Middleware ,簡稱DDM),專注于解決數(shù)據(jù)庫分布來自:百科華為云計算 云知識 分布式數(shù)據(jù)庫中間件有什么優(yōu)勢 分布式數(shù)據(jù)庫中間件有什么優(yōu)勢 時間:2020-09-19 10:26:38 DDM采用標(biāo)準(zhǔn)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù),結(jié)合 云監(jiān)控 等運維管控手段,保障DDM的高可用、持續(xù)運維以及良好的可擴(kuò)展性。專注于解決數(shù)據(jù)庫分布式擴(kuò)展問題,突破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫來自:百科開發(fā)者通過DDM管理控制臺購買DDM實例、創(chuàng)建邏輯庫和DDM帳號,完成數(shù)據(jù)庫中間件的部署。 開發(fā)者將開發(fā)的應(yīng)用服務(wù)部署在與DDM相同VPC下的 彈性云服務(wù)器 上。 應(yīng)用服務(wù)與DDM建立連接,在用戶訪問過程中,應(yīng)用服務(wù)通過DDM進(jìn)行數(shù)據(jù)讀寫操作。 數(shù)據(jù)庫管理員通過DDM管理控制臺進(jìn)行數(shù)據(jù)庫運維。來自:百科華為云計算 云知識 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 DDM應(yīng)用場景 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 DDM應(yīng)用場景 時間:2020-01-03 04:34:40 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)管理 分布式數(shù)據(jù)庫中間件(Distributed Database Middleware,簡稱DDM),專注于解決數(shù)據(jù)庫分布式擴(kuò)展來自:百科超強(qiáng)寫入:相比于其他NoSQL服務(wù),擁有超強(qiáng)寫入性能。 大數(shù)據(jù)分析:結(jié)合Spark等工具,可以用于實時推薦等大數(shù)據(jù)場景。 金融行業(yè) 云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB結(jié)合Spark等大數(shù)據(jù)分析工具,可應(yīng)用于金融行業(yè)的風(fēng)控體系,構(gòu)建反欺詐系統(tǒng)。 優(yōu)勢: 大數(shù)據(jù)分析:結(jié)合Spark等工具,可以進(jìn)行實時的反欺詐檢測。 華為云數(shù)據(jù)庫相關(guān)問題來自:專題華為云計算 云知識 實時流計算服務(wù) 創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果 實時流計算服務(wù)創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果 時間:2020-11-25 15:19:18 本視頻主要為您介紹實時流計算服務(wù)創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果的操作教程指導(dǎo)。 場景描述:來自:百科隨著大數(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(dāng)今應(yīng)用最為廣泛通用的大數(shù)據(jù)先進(jìn)技術(shù)之一。BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件提供了Spark性能改進(jìn)的各種優(yōu)化技術(shù),包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程; 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn);來自:百科數(shù)據(jù)湖 探索(DLI) MapReduce服務(wù)(MRS Hive) MapReduce服務(wù)(MRS SparkSQL) 云數(shù)據(jù)庫MySQL 云數(shù)據(jù)庫PostgreSQL 云數(shù)據(jù)庫SQL Server 分布式數(shù)據(jù)庫中間件(DDM) 本地CSV文件 本地自建的MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL來自:百科
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