- spark mapreduce 統(tǒng)計(jì) 內(nèi)容精選 換一換
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N不能立即提供服務(wù),而且也不能保證數(shù)據(jù)和NN的一致性。 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)(MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。包年更優(yōu)惠,買(mǎi)1年只需付10個(gè)月費(fèi)用來(lái)自:百科HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper 第3章 Hive分布式 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 第4章 HBase技術(shù)原理 第5章 MapReduce和Yarn技術(shù)原理 第6章 Spark基于內(nèi)存的分布式計(jì)算 第7章 Flink流批一體分布式實(shí)時(shí)處理引擎 第8章 Flume海量日志聚合 第9章 Loader數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換來(lái)自:百科
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JDBC或ODBC提交Spark SQL作業(yè) 通過(guò)創(chuàng)建MySQL CDC源表來(lái)監(jiān)控MySQL的數(shù)據(jù)變化,并將變化的數(shù)據(jù)信息插入到DWS數(shù)據(jù)庫(kù)中。 通過(guò)創(chuàng)建MySQL CDC源表來(lái)監(jiān)控MySQL的數(shù)據(jù)變化,并將變化的數(shù)據(jù)信息插入到DWS數(shù)據(jù)庫(kù)中。 JDBC或ODBC提交Spark SQL作業(yè)來(lái)自:專(zhuān)題跨源連接的特點(diǎn)與用途 跨源連接的特點(diǎn)與用途 DLI 支持原生Spark的跨源連接能力,并在其基礎(chǔ)上進(jìn)行了擴(kuò)展,能夠通過(guò)SQL語(yǔ)句、Spark作業(yè)或者Flink作業(yè)訪問(wèn)其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)并導(dǎo)入、查詢(xún)、分析處理其中的數(shù)據(jù), 數(shù)據(jù)湖探索 跨源連接的功能是打通數(shù)據(jù)源之間的網(wǎng)絡(luò)連接。 數(shù)據(jù)湖 探索跨來(lái)自:專(zhuān)題
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提供極致壓縮率,PB級(jí)冷數(shù)據(jù)歸檔/查詢(xún)無(wú)負(fù)擔(dān); 3. ServerlessSpark,標(biāo)準(zhǔn)SQL接口,無(wú)開(kāi)發(fā)障礙; 4. 內(nèi)置OLAP數(shù)據(jù)庫(kù),配合BI提供亞秒級(jí)查詢(xún)響應(yīng)。 典型應(yīng)用場(chǎng)景: 1. 物聯(lián)網(wǎng)原始數(shù)據(jù)歸檔管理;2. 歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析•Ad-hoc即席查詢(xún)場(chǎng)景。 文中課程 ????????來(lái)自:百科
Flink作業(yè)開(kāi)發(fā)。通過(guò)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(kāi)發(fā)模塊上進(jìn)行MRS Flink作業(yè)開(kāi)發(fā)。通過(guò)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(kāi)發(fā)一個(gè)MRS Spark Python作業(yè) 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模塊上進(jìn)行MRS Spark Python作業(yè)開(kāi)發(fā)。來(lái)自:專(zhuān)題
實(shí)時(shí)音視頻 華為云實(shí)時(shí)音視頻服務(wù)(SparkRTC)憑借在視頻業(yè)務(wù)領(lǐng)域長(zhǎng)期技術(shù)積累,快速為行業(yè)提供高并發(fā)、低延遲、高清流暢、安全可靠的全場(chǎng)景、全互動(dòng)、全實(shí)時(shí)的音視頻服務(wù),適用于在線教育、辦公協(xié)作、社交文娛、在線金融等場(chǎng)景 華為云實(shí)時(shí)音視頻服務(wù)(SparkRTC)憑借在視頻業(yè)務(wù)領(lǐng)域長(zhǎng)期來(lái)自:專(zhuān)題
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