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時(shí)間：2020-09-04 10:13:27 數(shù)據(jù)湖探索 （Data Lake Insight，簡稱 DLI ）是基于Apache Spark生態(tài)，完全托管的大數(shù)據(jù)處理分析服務(wù)。企業(yè)使用標(biāo)準(zhǔn)SQL或Spark程序就能輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源的聯(lián)邦分析，挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值。 Step1登錄管理控制臺 步驟 ①登錄華為云。根據(jù)頁面提示，登錄系統(tǒng)。來自：百科SQL或自定義作業(yè)。無需關(guān)心計(jì)算集群, 無需學(xué)習(xí)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 Pres來自：專題
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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(shí)時(shí)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(diǎn)，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)據(jù)全生命周期管控，提供數(shù)據(jù)規(guī)范定義及可視化的模型來自：百科![]()
跨源連接的特點(diǎn)與用途 跨源連接的特點(diǎn)與用途 DLI支持原生Spark的跨源連接能力，并在其基礎(chǔ)上進(jìn)行了擴(kuò)展，能夠通過SQL語句、Spark作業(yè)或者Flink作業(yè)訪問其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)并導(dǎo)入、查詢、分析處理其中的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)湖探索跨源連接的功能是打通數(shù)據(jù)源之間的網(wǎng)絡(luò)連接。 數(shù)據(jù)湖探索跨來自：專題![]()
易使用的運(yùn)行維護(hù)平臺，對外提供大容量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析能力，可解決各大企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理需求。用戶可以獨(dú)立申請和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive服務(wù)，用于快速在主機(jī)上創(chuàng)建集群，提供海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算能力。 產(chǎn)品優(yōu)勢 企業(yè)級 一鍵式集來自：百科![]()
文件管理:文件列表 步驟五：創(chuàng)建文件共享:操作步驟 約束與限制:文件共享限制 報(bào)表管理:相關(guān)操作 附錄：CloudIDE使用方法:目錄管理 使用Spark Jar作業(yè)讀取和查詢OBS數(shù)據(jù):步驟2：上傳數(shù)據(jù)到OBS桶 全局變量創(chuàng)建、刪除:新建變量文件夾 多用戶登錄Windows主機(jī)時(shí)無法打開瀏覽器:處理方法來自：百科![]()
NODE:語法格式 ALTER NODE:語法格式 常用概念 從零開始使用IoTDB:操作步驟 配置參考:spark-defaults.conf相關(guān)參數(shù) CarbonData常用參數(shù):spark-defaults.conf相關(guān)參數(shù) ALTER NODE:語法格式 ALTER NODE:語法格式來自：百科![]()
到的高清視頻流實(shí)時(shí)拼接成 3D 交互場景下的 VR 全景視頻，由自研高效編解碼服務(wù)器配合云端服務(wù)完成推流。 用戶將能有“三維直播”、“三維社交”、“三維展示”等全新的沉浸式交互體驗(yàn)。通過物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)及云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)及應(yīng)用場景，整合平臺資源、平臺管理與服務(wù)體系，提供優(yōu)異、便捷、獨(dú)家、及時(shí)的VR來自：云商店![]()
超強(qiáng)寫入：相比于其他服務(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(shí)時(shí)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(shí)時(shí)的反欺詐檢測。 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫來自：專題![]()
09:18:07 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)技術(shù)3.0包括以下這些關(guān)鍵技術(shù)： 1. 認(rèn)知計(jì)算：人工智能、知識探索、發(fā)現(xiàn)和管理 2. 融合數(shù)據(jù)處理平臺：Spark / Data Intensive Streaming 3. YARN：智能跨域數(shù)據(jù)中心資源管理 4. 智能跨域數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)：HDFS /來自：百科![]()
來自：云商店![]()
華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于 FusionInsight 等商業(yè)軟件混合部署。 適用的組件有： 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink； 2. Hbase、ElasticSearch、Storm/Kafka/Flume、GraphBase； 3. 不支持混部來自：百科![]()
10:11:23 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署。 適用的組件有： 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink； 2. Hbase、ElasticSearch、Storm/Kafka/Flume、Solr； 3. 不支持混部的組件：R來自：百科![]()
配置跨區(qū)域復(fù)制:操作步驟 上傳對象-追加上傳(Python SDK):接口約束 什么是對象存儲(chǔ)服務(wù):如何訪問對象存儲(chǔ)服務(wù) 創(chuàng)建并提交Spark Jar作業(yè):步驟1：上傳數(shù)據(jù)至OBS 上傳對象-追加上傳(Go SDK):接口約束 IAM :角色與策略權(quán)限管理 設(shè)置多版本對象ACL(Java來自：百科![]()
JDBC或ODBC提交Spark SQL作業(yè) 通過創(chuàng)建MySQL CDC源表來監(jiān)控MySQL的數(shù)據(jù)變化，并將變化的數(shù)據(jù)信息插入到DWS數(shù)據(jù)庫中。 通過創(chuàng)建MySQL CDC源表來監(jiān)控MySQL的數(shù)據(jù)變化，并將變化的數(shù)據(jù)信息插入到DWS數(shù)據(jù)庫中。 JDBC或ODBC提交Spark SQL作業(yè)來自：專題![]()
MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。包年更優(yōu)惠，買1年只需付10個(gè)月費(fèi)用 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn) 中來自：百科
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