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華為云計(jì)算 云知識(shí) Flink原理和特性 Flink原理和特性 時(shí)間：2020-09-23 15:15:00 Flink原理： Stream&Transformation&Operator 用戶實(shí)現(xiàn)的Flink程序是由Stream和Transformation這兩個(gè)基本構(gòu)建塊組成。來自：百科引擎。 Flink應(yīng)用場(chǎng)景 Flink適合的應(yīng)用場(chǎng)景是低時(shí)延的數(shù)據(jù)處理（Data Processing），高并發(fā)pipeline處理數(shù)據(jù)，時(shí)延毫秒級(jí)，且兼具可靠性。 Flink技術(shù)棧 Flink技術(shù)棧如左圖所示。 Flink結(jié)構(gòu) Flink整個(gè)系統(tǒng)包含三部分： Flink整個(gè)系統(tǒng)包含三部分：來自：專題
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Openlab】華為云IoT平臺(tái)規(guī)則引擎的入門簡(jiǎn)介 【IoT Openlab】華為云IoT平臺(tái)規(guī)則引擎的入門簡(jiǎn)介 時(shí)間：2022-11-07 16:57:26 物聯(lián)網(wǎng) 規(guī)則引擎 規(guī)則引擎就是指用戶在華為云平臺(tái)對(duì)接入的設(shè)備設(shè)定相應(yīng)的規(guī)則，然后在條件滿足響應(yīng)的規(guī)則后，平臺(tái)便會(huì)觸發(fā)的動(dòng)作來滿足來自：百科![]()
Flink OpenSource SQL的特點(diǎn)與功能 Flink OpenSource SQL的特點(diǎn)與功能 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是完全兼容Apache Flink，也支持標(biāo)準(zhǔn)Flink OpenSource SQL作業(yè)， DLI 在開源Flink基礎(chǔ)上進(jìn)行了特性增強(qiáng)和安全增強(qiáng)，提供了數(shù)據(jù)處理所必須的Stream來自：專題![]()
SQL作業(yè)開發(fā)指南 Flink OpenSource SQL作業(yè)開發(fā)指南 常見場(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來自：專題![]()
SQL：無需大數(shù)據(jù)背景，會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析。SQL語法全兼容標(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)算類型 跨源分析：來自：百科![]()
數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio MRS Flink Job 通過MRS Flink Job節(jié)點(diǎn)執(zhí)行數(shù)據(jù)開發(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來自：專題![]()
16:02:45 SQL高級(jí)功能、Spark和Flink程序開發(fā)是大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師的必要掌握的知識(shí)，本課程通過視頻+課件的干貨形式，期望通過學(xué)習(xí)，幫助提升大數(shù)據(jù)開發(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)語法，Spark和Flink程序開發(fā)，多數(shù)據(jù)源融合分析等知識(shí)。來自：百科![]()
作業(yè)。 文檔鏈接 開發(fā)一個(gè) MRS Flink作業(yè) 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開發(fā)模塊上進(jìn)行MRS Flink作業(yè)開發(fā)。通過MRS Flink作業(yè)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)單詞的個(gè)數(shù)。 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開發(fā)模塊上進(jìn)行MRS Flink作業(yè)開發(fā)。通過MRS Flink作業(yè)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)單詞的個(gè)數(shù)。 文檔鏈接 開發(fā)一個(gè)MRS來自：專題![]()
2、使用MRS存算分離集群。 當(dāng)前支持訪問 OBS 的組件為Flink、Flume、Hadoop、Hive、Spark、Sqoop、Hudi。 使用存算分離集群 Flink對(duì)接OBS文件系統(tǒng) 介紹在配置MRS集群存算分離后，如何運(yùn)行Flink作業(yè)。 HDFS客戶端對(duì)接OBS文件系統(tǒng) 介紹在配來自：專題![]()
SQL業(yè)務(wù)，即時(shí)執(zhí)行作業(yè)，完全兼容Apache Flink（1.5.3版本）API和Apache Spark（2.2.1版本）API。 實(shí)時(shí)流計(jì)算平臺(tái)是公司在IT領(lǐng)域主推的低時(shí)延（ms級(jí)時(shí)延）、高吞吐、高可靠的分布式 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) 。它以Flink為基礎(chǔ)，加入公司沉淀的特性增強(qiáng)和安全增強(qiáng)，來自：百科![]()
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，聚焦于查詢計(jì)算分析。DLI在開源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)查詢分析。 Flink是一款分布式來自：百科![]()
簡(jiǎn)單易用,即時(shí)執(zhí)行Stream 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 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 簡(jiǎn)單易用 在線SQL編輯平臺(tái)編寫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；用戶無需關(guān)心計(jì)算集群,無需學(xué)習(xí)編程技能，降低流數(shù)據(jù)分析門檻。來自：百科![]()
Administrator：DLI Flink作業(yè)訪問和使用DIS數(shù)據(jù)源，需要獲得訪問和使用DIS（ 數(shù)據(jù)接入服務(wù) ）的DIS Administrator權(quán)限。 說明： 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)訪問和使用來自：百科![]()
面對(duì)IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā)，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)正在發(fā)生哪些適應(yīng)性變化？ 面對(duì)IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā)，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)正在發(fā)生哪些適應(yīng)性變化？ 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來自：百科![]()
雜的流程。分支條件設(shè)置功能實(shí)現(xiàn)了一套專門的詞法分析算法。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)。工作流引擎的來自：云商店![]()
能升級(jí)；公有云版本，協(xié)助客戶快速構(gòu)建低成本、靈活開放、安全可靠的一站式大數(shù)據(jù)平臺(tái)。 云原生 數(shù)據(jù)湖 MRS（MapReduce Service）為客戶提供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)來自：專題![]()
，用戶可以在實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)的租戶獨(dú)享集群中訪問所有Flink和Spark支持的數(shù)據(jù)源與輸出源，如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。 支持智能邊緣平臺(tái)（Intelligent EdgeFabric） 智能邊緣平臺(tái)（IEF）與實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)的結(jié)合，支持流處理云端管理，邊緣側(cè)運(yùn)行，提供實(shí)時(shí)流處理能力。來自：百科![]()
蔽物聯(lián)網(wǎng)碎片化，實(shí)現(xiàn)設(shè)備快速接入 （1）存在問題 1）硬件開發(fā)平臺(tái)、協(xié)議、網(wǎng)絡(luò)碎片化嚴(yán)重 2）行業(yè)客戶持續(xù)建設(shè)，多種網(wǎng)絡(luò)、協(xié)議并存 3）多廠家多終端類型，上層應(yīng)用伙伴集成兼容難度高 （2）解決措施 1)支持多硬件平臺(tái)，簡(jiǎn)化終端企業(yè)開發(fā)集成難度 2)兼容現(xiàn)網(wǎng)，保護(hù)客戶已有投資，降低準(zhǔn)入門檻來自：百科
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