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- flink規(guī)則引擎編排 內(nèi)容精選 換一換
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SQL作業(yè)開(kāi)發(fā)指南 Flink OpenSource SQL作業(yè)開(kāi)發(fā)指南 常見(jiàn)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)源連接及使用 Flink OpenSource SQL作業(yè)分析數(shù)據(jù)操作指導(dǎo)。 常見(jiàn)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)源連接及使用 Flink OpenSource SQL作業(yè)分析數(shù)據(jù)操作指導(dǎo)。 Flink OpenSource來(lái)自：專(zhuān)題16:02:45 SQL高級(jí)功能、Spark和Flink程序開(kāi)發(fā)是大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師的必要掌握的知識(shí)，本課程通過(guò)視頻+課件的干貨形式，期望通過(guò)學(xué)習(xí)，幫助提升大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師的實(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)。來(lái)自：百科
- flink規(guī)則引擎編排 相關(guān)內(nèi)容
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DLI核心引擎：Spark+Flink Spark是用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)一分析引擎，聚焦于查詢(xún)計(jì)算分析。DLI在開(kāi)源Spark基礎(chǔ)上進(jìn)行了大量的性能優(yōu)化與服務(wù)化改造，不僅兼容Apache Spark生態(tài)和接口，性能較開(kāi)源提升了2.5倍，在小時(shí)級(jí)即可實(shí)現(xiàn)EB級(jí)數(shù)據(jù)查詢(xún)分析。 Flink是一款分布式來(lái)自：百科SQL：無(wú)需大數(shù)據(jù)背景，會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析。SQL語(yǔ)法全兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 2003 Serverless Spark/Flink：完全兼容Apache Spark、Apache Flink生態(tài)和接口，線下應(yīng)用可無(wú)縫平滑遷移上云，減少遷移工作量；批流一體架構(gòu)，一份資源支持多種計(jì)算類(lèi)型 跨源分析：來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 流生態(tài)系統(tǒng)是什么 流生態(tài)系統(tǒng)是什么 時(shí)間：2020-09-24 15:58:02 流生態(tài)系統(tǒng)基于Flink和Spark雙引擎，完全兼容Flink/Storm/Spark開(kāi)源社區(qū)版本接口，并且在此基礎(chǔ)上做了特性增強(qiáng)和性能提升，為用戶(hù)提供易用、低時(shí)延、高吞吐的 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) 。來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio MRS Flink Job 通過(guò)MRS Flink Job節(jié)點(diǎn)執(zhí)行數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模塊中預(yù)先定義的Flink SQL腳本和Flink作業(yè)。 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā) 數(shù)據(jù)治理中心 作業(yè)節(jié)點(diǎn)MRS Flink Job 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Carbon和ORC五種主流數(shù)據(jù)格式。 DLI的三大基本功能： SQL作業(yè)支持SQL查詢(xún)功能：可為用戶(hù)提供標(biāo)準(zhǔn)的SQL語(yǔ)句。 Flink作業(yè)支持Flink SQL在線分析功能：支持Window、Join等聚合函數(shù)、地理函數(shù)、CEP函數(shù)等，用SQL表達(dá)業(yè)務(wù)邏輯，簡(jiǎn)便快捷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)。來(lái)自：百科![]()
Administrator：DLI Flink作業(yè)訪問(wèn)和使用DIS數(shù)據(jù)源，需要獲得訪問(wèn)和使用DIS（ 數(shù)據(jù)接入服務(wù) ）的DIS Administrator權(quán)限。 說(shuō)明： 由于云服務(wù)緩存需要時(shí)間，該權(quán)限30分鐘左右才能生效。 CloudTable Administrator：DLI Flink作業(yè)訪問(wèn)和使用來(lái)自：百科![]()
來(lái)自：專(zhuān)題![]()
簡(jiǎn)稱(chēng) CS ）提供實(shí)時(shí)處理流式大數(shù)據(jù)的全棧能力,簡(jiǎn)單易用,即時(shí)執(zhí)行Stream SQL或自定義作業(yè)。無(wú)需關(guān)心計(jì)算集群,無(wú)需學(xué)習(xí)編程技能。完全兼容Apache Flink和Spark API 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 簡(jiǎn)單易用 在線SQL編輯平臺(tái)編寫(xiě)Stream SQL，定義數(shù)據(jù)流入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)流出，快速便捷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯；用戶(hù)無(wú)需關(guān)心計(jì)算集群來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-09-03 17:14:45 數(shù)據(jù)湖探索 （Data Lake Insight，簡(jiǎn)稱(chēng)DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài)，實(shí)現(xiàn)批流一體的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)源的批處理、來(lái)自：百科![]()
雜的流程。分支條件設(shè)置功能實(shí)現(xiàn)了一套專(zhuān)門(mén)的詞法分析算法。詞法分析算法可以對(duì)分支條件的有效性進(jìn)行嚴(yán)格校驗(yàn)并給出準(zhǔn)確的提示。 （3）規(guī)則引擎 采用了規(guī)則引擎來(lái)支撐復(fù)雜的分支計(jì)算。在設(shè)計(jì)流程上，工作流分支條件計(jì)算采用了Groovy 定義的 DSL，引擎預(yù)制了一系列規(guī)則函數(shù)。工作流引擎的來(lái)自：云商店![]()
種方式）結(jié)合SQL邏輯快速輸出樣例結(jié)果，確保在作業(yè)正式運(yùn)行時(shí)，邏輯處理正確。詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)參見(jiàn)調(diào)試作業(yè)。 支持Flink和Spark自定義作業(yè) 允許用戶(hù)在獨(dú)享集群上提交Flink和Spark自定義作業(yè)。 支持Spark streaming和Structured streaming 允許用戶(hù)在獨(dú)享集群上提交Spark來(lái)自：百科![]()
use、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件，支持 數(shù)據(jù)湖 、 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖MRS（MapReduce Service）為客戶(hù)提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBas來(lái)自：專(zhuān)題![]()
簡(jiǎn)稱(chēng)CS）提供實(shí)時(shí)處理流式大數(shù)據(jù)的全棧能力,簡(jiǎn)單易用,即時(shí)執(zhí)行Stream SQL或自定義作業(yè)。無(wú)需關(guān)心計(jì)算集群,無(wú)需學(xué)習(xí)編程技能。完全兼容Apache Flink和Spark API 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)主要具有以下優(yōu)勢(shì)。 分布式實(shí)時(shí)流計(jì)算 支持大規(guī)模分布式集群，集群彈性伸縮，按作業(yè)使用的資源擴(kuò)容和縮容集群，最大化節(jié)省成本。來(lái)自：百科![]()
開(kāi)發(fā)指導(dǎo):狀態(tài)管理 服務(wù)管理:實(shí)例操作 資源索引 修訂記錄 關(guān)于日志:審計(jì)日志 scala:Flink常用接口 Java:Flink常用接口 scala:Flink常用接口 Java:Flink常用接口 Java:Flink常用接口 數(shù)據(jù)權(quán)限概述來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2021-03-12 14:33:05 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)Lambda架構(gòu)： 兩條數(shù)據(jù)流獨(dú)立處理： 1.實(shí)時(shí)流，多采用Flink，Storm或者Spark Streaming 2.批處理，如采用MapReduce，Spark SQL等 關(guān)鍵問(wèn)題： 1.計(jì)算結(jié)果容易來(lái)自：百科![]()
1)支持多硬件平臺(tái)，簡(jiǎn)化終端企業(yè)開(kāi)發(fā)集成難度 2)兼容現(xiàn)網(wǎng)，保護(hù)客戶(hù)已有投資，降低準(zhǔn)入門(mén)檻 3)屏蔽網(wǎng)絡(luò)、協(xié)議差異，降低開(kāi)發(fā)門(mén)檻 4)主流芯片模組預(yù)集成，縮短TTM 2、靈活規(guī)則引擎，加速增值服務(wù)構(gòu)建 （1）提供友好GUI入口，讓用戶(hù)簡(jiǎn)便地創(chuàng)建規(guī)則 （2）按規(guī)則無(wú)縫轉(zhuǎn)發(fā)華為云DIS等服務(wù)，簡(jiǎn)化北向應(yīng)用構(gòu)建 文中課程來(lái)自：百科![]()
MapReduce服務(wù) 云原生數(shù)據(jù)湖MRS（MapReduce Service）為客戶(hù)提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件，支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。MRS同時(shí)支持混合云和公有云兩來(lái)自：專(zhuān)題
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