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HDFS/HBase集群 Hive表數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式計(jì)算服務(wù):Hive的大部分?jǐn)?shù)據(jù)操作依賴(lài)MapReduce,HiveServer的主要功能是將HQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)換成MapReduce任務(wù),從而完成對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理。 HCatalog建立在Hive來(lái)自:百科Alluxio是一個(gè)面向基于云的數(shù)據(jù)分析和人工智能的數(shù)據(jù)編排技術(shù)。在 MRS 的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中,Alluxio位于計(jì)算和存儲(chǔ)之間,為包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的計(jì)算框架提供了數(shù)據(jù)抽象層,使上層的計(jì)算應(yīng)用可以通過(guò)統(tǒng)一的客戶(hù)端API和全局命名空間訪問(wèn)包括H來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) 創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果 時(shí)間:2020-11-25 15:19:18 本視頻主要為您介紹實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述:來(lái)自:百科隨著大數(shù)據(jù)爆炸式的增長(zhǎng),應(yīng)用大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分析大數(shù)據(jù)變得越來(lái)越重要。其中,Spark是當(dāng)今應(yīng)用最為廣泛通用的大數(shù)據(jù)先進(jìn)技術(shù)之一。BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件提供了Spark性能改進(jìn)的各種優(yōu)化技術(shù),包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程; 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn);來(lái)自:百科DLI 采用分布式內(nèi)存計(jì)算模型,輕松處理海量數(shù)據(jù) 建議搭配使用: 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 電商行業(yè) 精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo) 電商行業(yè)需要獲取多個(gè)途徑的信息做關(guān)聯(lián)分析,以便更好地做精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo),提高轉(zhuǎn)化率。如:關(guān)聯(lián)【頁(yè)面廣告點(diǎn)擊事件數(shù)據(jù)】和【用戶(hù)注冊(cè)數(shù)據(jù)】,獲取不同年齡段喜歡的廣告類(lèi)型,以便對(duì)不同年齡段用戶(hù)投放更精準(zhǔn)的廣告來(lái)自:百科實(shí)時(shí)可追溯:幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)所有業(yè)務(wù)/財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)端到端追溯,企業(yè)高管能夠正確做商業(yè)決策 4. 最佳業(yè)務(wù)實(shí)踐:內(nèi)置國(guó)際化的企業(yè)管理先進(jìn)理念和最佳業(yè)務(wù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),支撐企業(yè)國(guó)際化的發(fā)展需求,快速提高企業(yè)管理水平,靈活應(yīng)對(duì)外部競(jìng)爭(zhēng)以及供應(yīng)鏈協(xié)同要求 如果您想了解更多關(guān)于華為云SparkPack (SAP Business O來(lái)自:百科跨源連接的特點(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:百科及時(shí)告警、資源分組、站點(diǎn)監(jiān)控等能力。為您的云上業(yè)務(wù)保駕護(hù)航,做您云上資源的私人管家。 云監(jiān)控 (Cloud Eye)是面向華為云資源的監(jiān)控平臺(tái),提供了實(shí)時(shí)監(jiān)控、及時(shí)告警、資源分組、站點(diǎn)監(jiān)控等能力。為您的云上業(yè)務(wù)保駕護(hù)航,做您云上資源的私人管家。 管理控制臺(tái) 幫助文檔 免費(fèi)開(kāi)通,節(jié)省成本來(lái)自:專(zhuān)題實(shí)時(shí)音視頻 是否支持在國(guó)外使用? 支持。SparkRTC提供覆蓋全球的高質(zhì)量、大規(guī)模的實(shí)時(shí)音視頻網(wǎng)絡(luò)。 實(shí)時(shí)音視頻最多可以支持多少個(gè)人同時(shí)視頻通話? 單個(gè)房間最多支持500個(gè)人同時(shí)以主播角色加入,對(duì)觀眾人數(shù)未做相關(guān)限制。 實(shí)時(shí)音視頻的時(shí)延是多少? SparkRTC具備豐富的節(jié)點(diǎn)資源儲(chǔ)備,保證端到端平均時(shí)延小于200ms。來(lái)自:專(zhuān)題批處理、流處理等多模引擎,打破數(shù)據(jù)孤島進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢(shì) 大數(shù)據(jù)ETL:具備TB~EB級(jí)運(yùn)營(yíng)商 數(shù)據(jù)治理 能力,能快速將海量運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)做ETL處理,為分布式批處理計(jì)算提供分布式數(shù)據(jù)集。 高吞吐低時(shí)延:采用Apache Flink的Dataflow模型,高性能計(jì)算資源,從用戶(hù)自來(lái)自:百科用戶(hù)通過(guò)DES等遷移服務(wù)將海量數(shù)據(jù)遷移至 OBS ,再基于華為云提供的MapReduce等大數(shù)據(jù)服務(wù)或開(kāi)源的Hadoop、Spark等運(yùn)算框架,對(duì)存儲(chǔ)在OBS上的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析,最終將分析的結(jié)果呈現(xiàn)在E CS 中的各類(lèi)程序或應(yīng)用上。 建議搭配服務(wù) MapReduce服務(wù) MRS, 彈性云服務(wù)器 ECS,數(shù)據(jù)快遞服務(wù)來(lái)自:百科
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