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  • apache的ssl證書(shū) 內(nèi)容精選 換一換
  • 數(shù)據(jù)湖探索(Data Lake Insight,簡(jiǎn)稱DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài), 實(shí)現(xiàn)批流一體Serverless大數(shù)據(jù)計(jì)算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎,企業(yè)僅需使用SQL或程序就可輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源批處理、流處理等,挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值。DLI用戶可以通過(guò)可視化界面、Restful
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    throughput)來(lái)訪問(wèn)應(yīng)用程序數(shù)據(jù),適合那些有著超大數(shù)據(jù)集(large data set)應(yīng)用程序。HDFS放寬了(relax)POSIX要求,可以以流形式訪問(wèn)(streaming access)文件系統(tǒng)中數(shù)據(jù)。Hadoop框架最核心設(shè)計(jì)就是:HDFS和MapRed
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  • apache的ssl證書(shū) 相關(guān)內(nèi)容
  • http://:8080/dubbo-admin,輸入賬號(hào)root密碼root,會(huì)出現(xiàn)如下頁(yè)面表示安裝成功。 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者,致
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    10:39:04 CS T 2019 (1562380744705) ... end of run 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者,致
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  • apache的ssl證書(shū) 更多內(nèi)容
  • 服務(wù)提交SQL作業(yè)訪問(wèn)外部數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)操作步驟。 本例以SQL作業(yè)訪問(wèn)RDS數(shù)據(jù)庫(kù)表為例,介紹 DLI 服務(wù)提交SQL作業(yè)訪問(wèn)外部數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)操作步驟。 使用DLI提交SQL作業(yè)查詢RDS MySQL數(shù)據(jù) 常用Spark SQL作業(yè)語(yǔ)法 基礎(chǔ)Spark SQL語(yǔ)法:數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)語(yǔ)
    來(lái)自:專題
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    Flume是一個(gè)高可用,高可靠,分布式海量日志采集、聚合和傳輸系統(tǒng),F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方,用于收集數(shù)據(jù);同時(shí),F(xiàn)lume提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理,并寫(xiě)到各種數(shù)據(jù)接受方能力。 用戶使用Flume系統(tǒng)采集日志,并且通過(guò) LTS 側(cè)提供KAFKA協(xié)議方式上報(bào)日志。以下是部分常用數(shù)據(jù)采集場(chǎng)景示例:
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    -100 , 表示配置文件優(yōu)先級(jí)很低(order越大,優(yōu)先級(jí)越高,缺省為0),如果業(yè)務(wù)服務(wù)增加了同樣配置項(xiàng),會(huì)覆蓋這里配置。 說(shuō)明:“microservice.yaml”文件在后續(xù)新版本可能會(huì)發(fā)生變化,以適配CSEServiceComb引擎最新功能要求。如果期望后續(xù)升級(jí)
    來(lái)自:專題
    存儲(chǔ)在PerfTest服務(wù) OBS 中。PerfTest服務(wù)拉起容器后,PerfTest容器會(huì)通過(guò)OBS下載并執(zhí)行用戶腳本。 說(shuō)明:用戶在界面上刪除jmx腳本時(shí),PerfTest服務(wù)OBS中腳本也會(huì)被刪除。 3、用戶執(zhí)行任務(wù)時(shí),通過(guò)CCE拉起臨時(shí)執(zhí)行負(fù)載。負(fù)載根據(jù)任務(wù)規(guī)模拉
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    時(shí)間:2020-11-06 10:55:53 簡(jiǎn)介 Jenkins是一個(gè)開(kāi)源軟件項(xiàng)目,是基于Java開(kāi)發(fā)一種持續(xù)集成工具,用于監(jiān)控持續(xù)重復(fù)工作,旨在提供一個(gè)開(kāi)放易用軟件平臺(tái),使軟件持續(xù)集成變成可能。 配置流程 1.選擇操作環(huán)境 本文選用華為鯤鵬云服務(wù)ECS KC1實(shí)例做測(cè)試 2
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    數(shù)據(jù)湖探索(Data Lake Insight,簡(jiǎn)稱DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài), 實(shí)現(xiàn)批流一體Serverless大數(shù)據(jù)計(jì)算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎,企業(yè)僅需使用SQL或程序就可輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源批處理、流處理、內(nèi)存計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等,挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值
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    由于apr是一個(gè)供應(yīng)用程序調(diào)用庫(kù),因此編譯生成也是一個(gè)庫(kù),可以通過(guò)查看是否有apr-1.pc驗(yàn)證apr是否編譯成功。 cat /usr/local/apr/lib/pkgconfig/apr-1.pc 當(dāng)回顯類似信息時(shí),表示apr安裝成功。 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。
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    務(wù)器獲取客戶端真實(shí)IP。 代理服務(wù)器( CDN 、 WAF 等)在把用戶HTTP、WebSocket、WSS請(qǐng)求轉(zhuǎn)到下一環(huán)節(jié)服務(wù)器時(shí),會(huì)在頭部中加入一條“X-Forwarded-For”記錄,用來(lái)記錄用戶真實(shí)IP,其形式為“X-Forwarded-For:客戶端真實(shí)IP,代理服務(wù)器1-IP,
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    Avro DLI服務(wù)數(shù)據(jù)可存儲(chǔ)在如下地方: OBS:SQL作業(yè),Spark作業(yè),F(xiàn)link作業(yè)使用數(shù)據(jù)均可以存儲(chǔ)在OBS服務(wù)中,降低存儲(chǔ)成本。 DLI:DLI內(nèi)部使用是列存Parquet格式,即數(shù)據(jù)以Parquet格式存儲(chǔ)。存儲(chǔ)成本較高。 跨源作業(yè)可將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在對(duì)應(yīng)服務(wù)中,目前
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    Alluxio是一個(gè)面向基于云數(shù)據(jù)分析和人工智能數(shù)據(jù)編排技術(shù)。在 MRS 大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中,Alluxio位于計(jì)算和存儲(chǔ)之間,為包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive計(jì)算框架提供了數(shù)據(jù)抽象層,使上層計(jì)算應(yīng)用可以通過(guò)統(tǒng)一客戶端API和全局
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    開(kāi)發(fā)是大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師必要掌握知識(shí),本課程通過(guò)視頻+課件干貨形式,期望通過(guò)學(xué)習(xí),幫助提升大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師實(shí)際技能。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括DLI SQL高級(jí)語(yǔ)法,Spark和Flink程序開(kāi)發(fā),多數(shù)據(jù)源融合分析等知識(shí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解DLI
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    化運(yùn)營(yíng)訴求提供數(shù)據(jù)全生命周期管理、具有智能 數(shù)據(jù)管理 能力一站式治理運(yùn)營(yíng)平臺(tái),包含數(shù)據(jù)集成、規(guī)范設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)等功能,支持行業(yè)知識(shí)庫(kù)智能化建設(shè),支持大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)計(jì)算分析引擎等數(shù)據(jù)底座,幫助企業(yè)快速構(gòu)建從數(shù)據(jù)接入到數(shù)據(jù)分析端到端智能數(shù)據(jù)
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    表中的列不要太多,盡量做到冷熱數(shù)據(jù)分離,減小表寬度,以便在一頁(yè)內(nèi)存中容納更多行,進(jìn)而減少磁盤(pán)IO,更有效利用緩存。 · 經(jīng)常一起使用列盡量放到一個(gè)表中,避免過(guò)多關(guān)聯(lián)操作。 · 禁止在表中建立預(yù)留字段,否則修改列類型會(huì)導(dǎo)致鎖表,修改一個(gè)字段類型成本要高于增加一個(gè)字段。 · 禁止在數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)圖片、文件等大的二進(jìn)制數(shù)據(jù)。
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    https://druid.apache.org/ Druid主要解決問(wèn)題就是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法解決大數(shù)據(jù)量查詢性能問(wèn)題。 所以她本質(zhì)就是一個(gè)分布式支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。 能夠快速實(shí)現(xiàn)查詢與數(shù)據(jù)分析,高可用,高擴(kuò)展能力。 特性 1.快速查詢:druid提供了快速聚合能力以及快
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