- mapreduce 兩張表 內(nèi)容精選 換一換
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Structured Streaming的核心是將流式的數(shù)據(jù)看成一張不斷增加的數(shù)據(jù)庫表,這種流式的數(shù)據(jù)處理模型類似于數(shù)據(jù)塊處理模型,可以把靜態(tài)數(shù)據(jù)庫表的一些查詢操作應(yīng)用在流式計算中,Spark執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)的SQL查詢,從不斷增加的無邊界表中獲取數(shù)據(jù)。 Spark與其他組件的關(guān)系 Spark和HDFS的配合關(guān)系來自:專題若干參數(shù)相關(guān)說明如下: “lower_case_table_names;”: 云數(shù)據(jù)庫 默認(rèn)值:“1;”。 作用:該參數(shù)表示創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫及表時,表存儲是否大小寫敏感。設(shè)置為默認(rèn)值“1;”,表示創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫及表時,默認(rèn)小寫,不區(qū)分大小寫,設(shè)置為“0;”時,則存儲與查詢均區(qū)分大小寫(MySQL 8.0不支持修改該參數(shù))。來自:百科
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但是 數(shù)據(jù)倉庫 和Hadoop平臺還是有很多顯著的不同。針對不同的使用場景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來的體驗也不盡相同。用戶可以根據(jù)下表簡單判斷什么場景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺特性比較 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop平臺互為補(bǔ)充,立足于滿足客戶在不同使用場景下的業(yè)務(wù)需來自:百科
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MRS 服務(wù)擁有企業(yè)級的大數(shù)據(jù)多租戶權(quán)限管理能力,擁有企業(yè)級的大數(shù)據(jù)安全管理特性,支持按照表/按列控制訪問權(quán)限,支持?jǐn)?shù)據(jù)按照表/按列加密。 MRS服務(wù)擁有企業(yè)級的大數(shù)據(jù)多租戶權(quán)限管理能力,擁有企業(yè)級的大數(shù)據(jù)安全管理特性,支持按照表/按列控制訪問權(quán)限,支持?jǐn)?shù)據(jù)按照表/按列加密。 易運(yùn)維 MRS提供可視化大數(shù)據(jù)集群管理平來自:專題
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MRS支持?jǐn)?shù)據(jù)存儲在 OBS 上,保障客戶數(shù)據(jù)安全。 數(shù)據(jù)完整性 MRS處理完數(shù)據(jù)后,通過SSL加密傳輸數(shù)據(jù)至OBS,保證客戶數(shù)據(jù)的完整性。 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)(MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase來自:百科
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