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- 數(shù)據(jù)規(guī)則引擎flink 內(nèi)容精選 換一換
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各種維表。 Flink OpenSource SQL作業(yè)的開發(fā)指南 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到DWS 汽車駕駛的實時數(shù)據(jù)信息為數(shù)據(jù)源發(fā)送到Kafka中，再將Kafka數(shù)據(jù)的分析結(jié)果輸出到DWS中。 汽車駕駛的實時數(shù)據(jù)信息為數(shù)據(jù)源發(fā)送到Kafka中，再將Kafka數(shù)據(jù)的分析結(jié)果輸出到DWS中來自：專題仍然有相關(guān)數(shù)據(jù)到達時，Flink提供了多種處理選項，如將數(shù)據(jù)重定向（side output）或更新之前完成的計算結(jié)果。 Processing-time和Ingestion-time支持。 高度靈活的流式窗口支持：Flink能夠支持時間窗口、計數(shù)窗口、會話窗口，以及數(shù)據(jù)驅(qū)動的自定義來自：百科
- 數(shù)據(jù)規(guī)則引擎flink 更多內(nèi)容
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業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，可輕松運行Hadoop、Spark、HBase、Flink等大數(shù)據(jù)組件，具有企業(yè)級、易運維、高安全和低成本等產(chǎn)品優(yōu)勢。 立即體驗 MRS 了解詳情 Flink簡介 Flink介紹 Flink是一個批處理和流處理結(jié)合的統(tǒng)一計算框架，其核心是一個提供了數(shù)據(jù)分發(fā)以及來自：專題![]()
告警將統(tǒng)一上報到 應(yīng)用運維管理 服務(wù)（ AOM ）管理界面。 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā) 設(shè)備接入IoTDA 與華為云上的其他服務(wù)實現(xiàn)無縫對接，就是借助于規(guī)則引擎中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)來實現(xiàn)的。當滿足數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的觸發(fā)條件時，IoTDA便能根據(jù)所設(shè)定的觸發(fā)事件將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到其他服務(wù)或是推送給應(yīng)用。例如DIS、 OBS 等。 觸發(fā)事件：來自：百科![]()
更多相關(guān)文章精選推薦，帶您了解更多華為云數(shù)據(jù)湖探索 了解數(shù)據(jù)湖探索 圖解數(shù)據(jù)湖探索 什么是數(shù)據(jù)湖彈性資源池 數(shù)據(jù)湖探索使用約束限制 數(shù)據(jù)湖探索計費說明 數(shù)據(jù)湖探索與其他云服務(wù)的關(guān)系 數(shù)據(jù)湖探索快速入門 創(chuàng)建并提交Spark SQL作業(yè) 創(chuàng)建并提交Spark Jar作業(yè) 創(chuàng)建并提交Flink OpenSource來自：專題![]()
SQL的高級功能。 2、掌握Spark程序開發(fā)。 3、掌握Flink程序開發(fā)。 4、掌握多數(shù)據(jù)源融合分析。 課程大綱 第1章 SQL作業(yè) 第2章 Spark作業(yè) 第3章 Flink作業(yè) 第4章 多數(shù)據(jù)源融合計算 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來自：百科![]()
跨源分析：支持多種數(shù)據(jù)格式，云上多種數(shù)據(jù)源、E CS 自建數(shù)據(jù)庫以及線下數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)無需搬遷，即可實現(xiàn)對云上多個數(shù)據(jù)源進行構(gòu)建企業(yè)的統(tǒng)一視圖，幫助企業(yè)快速完成業(yè)務(wù)創(chuàng)新和數(shù)據(jù)價值探索 企業(yè)級多租戶：支持對計算資源和數(shù)據(jù)按租戶進行細粒度授權(quán)管理，滿足中大企業(yè)使用數(shù)據(jù)中臺時對權(quán)限管理的需求 數(shù)據(jù)湖探索來自：百科![]()
種角色。 數(shù)據(jù)集成集群：一個數(shù)據(jù)集成集群運行在一個 彈性云服務(wù)器 之上，用戶可以在集群中創(chuàng)建數(shù)據(jù)遷移作業(yè)，在云上和云下的同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量遷移數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)源：即數(shù)據(jù)的來源，本質(zhì)是講存儲或處理數(shù)據(jù)的媒介，比如：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖等。每一種數(shù)據(jù)源不同，其數(shù)據(jù)的存儲、傳輸來自：專題![]()
SQL中支持與其他服務(wù)的連通。用戶可以直接使用SQL從這些服務(wù)中讀寫數(shù)據(jù)，如DIS、OBS、CloudTable、MRS、RDS、 SMN 、DCS等。 開源生態(tài) 通過對等連接建立與其他VPC的網(wǎng)絡(luò)連接后，用戶可以在CS的租戶獨享集群中訪問所有Flink和Spark支持的數(shù)據(jù)源與輸出源，如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。來自：百科![]()
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（2.9.3.300）: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 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.3.300）: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來自：百科![]()
立即體驗MRS 了解詳情 什么是MRS 大數(shù)據(jù)是人類進入互聯(lián)網(wǎng)時代以來面臨的一個巨大問題：社會生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，數(shù)據(jù)種類越來越多，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比如說單機存儲，關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法解決這些新的大數(shù)據(jù)問題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問題，Apache基金會推出來自：專題![]()
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![]()
數(shù)據(jù)治理中心服務(wù)解決方案 數(shù)據(jù)治理中心服務(wù)解決方案 數(shù)據(jù)治理中心產(chǎn)品架構(gòu) 數(shù)據(jù)治理中心產(chǎn)品架構(gòu) 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio 提供具有數(shù)據(jù)全生命周期管理和智能數(shù)據(jù)管理能力的一站式治理運營平臺，包含數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)安全等功能。來自：專題![]()
簡稱CS）提供實時處理流式大數(shù)據(jù)的全棧能力,簡單易用,即時執(zhí)行Stream SQL或自定義作業(yè)。無需關(guān)心計算集群,無需學習編程技能。完全兼容Apache Flink和Spark API 產(chǎn)品優(yōu)勢 簡單易用 在線SQL編輯平臺編寫Stream SQL，定義數(shù)據(jù)流入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)流出，快速便捷實現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯；用戶無需關(guān)心計算集群來自：百科![]()
RDS等。 不上傳數(shù)據(jù)到OBS，如何使用DLI?當前DLI只支持對云上數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)還是要傳到云上；但是用戶可以折中處理：將待分析的數(shù)據(jù)脫敏后上傳到OBS臨時存放，分析完之后將結(jié)果導出使用，同時將OBS臨時存放數(shù)據(jù)刪除；該方法主要適用于定期（如每天）對增量數(shù)據(jù)一次性分析統(tǒng)計，然后來自：百科![]()
實時流計算服務(wù) （Cloud Stream Service，簡稱CS），是運行在公有云上的實時流式大數(shù)據(jù)分析服務(wù)，全托管的方式用戶無需感知計算集群，只需聚焦于Stream SQL業(yè)務(wù)，即時執(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。來自：百科![]()
。 （3）規(guī)則引擎 采用了規(guī)則引擎來支撐復雜的分支計算。在設(shè)計流程上，工作流分支條件計算采用了Groovy 定義的 DSL，引擎預(yù)制了一系列規(guī)則函數(shù)。工作流引擎的分支規(guī)則具有極強的可擴展性，根據(jù)客戶需求可以擴展相應(yīng)的分支規(guī)則函數(shù)，并從上下文數(shù)據(jù)中獲取到系統(tǒng)中的相關(guān)數(shù)據(jù)。 （4）流程接口來自：云商店
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