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高效發(fā)布。 立即使用 幫助文檔 1V1咨詢 部署服務(wù) 隨著互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字化的發(fā)展,公司機構(gòu)與各類企業(yè)往往需要進行大量頻繁的軟件部署,部署設(shè)備類型多樣,如:本地機器、云上裸金屬服務(wù)器、云上虛擬機與容器等。面對多種部署模式、分布式復雜運行環(huán)境,如何用最短時間、高質(zhì)量、安全可靠的進行軟件部署,這已經(jīng)成為一個普遍關(guān)注的課題。來自:專題html#/dli信息為準。 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖 探索(Data Lake Insight,簡稱DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài), 實現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎,企業(yè)僅需使用SQL或程序就可來自:百科
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、可回溯。 基于角色的訪問控制,用戶通過角色與權(quán)限進行關(guān)聯(lián),并支持細粒度權(quán)限策略,可滿足不同的授權(quán)需求。 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索(Data Lake Insight,簡稱DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài), 實現(xiàn)批流一體的Server來自:百科微服務(wù)應(yīng)用部署 微服務(wù)應(yīng)用部署,請參考如下部署組件: 介紹如何將靜態(tài)組件部署到對應(yīng)的環(huán)境上。 新建應(yīng)用組件時,也可以選擇“創(chuàng)建并部署”,部署操作與本節(jié)介紹步驟相同。 前提條件 1、已經(jīng)創(chuàng)建應(yīng)用組件或者正在創(chuàng)建應(yīng)用組件并完成了靜態(tài)組件配置,請參考新建應(yīng)用組件。 2、已經(jīng)完成環(huán)境創(chuàng)建,請參考環(huán)境管理。來自:專題
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Alluxio是一個面向基于云的數(shù)據(jù)分析和人工智能的數(shù)據(jù)編排技術(shù)。在 MRS 的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中,Alluxio位于計算和存儲之間,為包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的計算框架提供了數(shù)據(jù)抽象層,使上層的計算應(yīng)用可以通過統(tǒng)一的客戶端API和全局命名空間訪問包括H來自:百科華為云Stack 智能數(shù)據(jù)湖湖倉一體方案,大數(shù)據(jù)一站式SQL分析技術(shù) 數(shù)據(jù)湖治理中心DGC是什么 相關(guān)推薦 什么是DLI DLI中的Spark組件與MRS中的Spark組件有什么區(qū)別? 支持的數(shù)據(jù)源(2.9.2.200):表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源(2.9.2.200):表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型來自:百科點的動態(tài)平衡,因此處理速度非??臁?4.高容錯性:Hadoop能夠自動保存數(shù)據(jù)的多個副本,并且能夠自動將失敗的任務(wù)重新分配。 5.低成本:與一體機、商用 數(shù)據(jù)倉庫 以及QlikView、Yonghong Z-Suite等數(shù)據(jù)集市相比,hadoop是開源的,項目的軟件成本因此會大大降低來自:百科
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