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- spark做mapreduce 內容精選 換一換
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HDFS/HBase集群 Hive表數(shù)據(jù)存儲在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式計算服務:Hive的大部分數(shù)據(jù)操作依賴MapReduce,HiveServer的主要功能是將HQL語句轉換成MapReduce任務,從而完成對海量數(shù)據(jù)的處理。 HCatalog建立在Hive來自:百科Alluxio是一個面向基于云的數(shù)據(jù)分析和人工智能的數(shù)據(jù)編排技術。在 MRS 的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中,Alluxio位于計算和存儲之間,為包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的計算框架提供了數(shù)據(jù)抽象層,使上層的計算應用可以通過統(tǒng)一的客戶端API和全局命名空間訪問包括H來自:百科
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DLI 采用分布式內存計算模型,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) 精準營銷 電商行業(yè)需要獲取多個途徑的信息做關聯(lián)分析,以便更好地做精準營銷,提高轉化率。如:關聯(lián)【頁面廣告點擊事件數(shù)據(jù)】和【用戶注冊數(shù)據(jù)】,獲取不同年齡段喜歡的廣告類型,以便對不同年齡段用戶投放更精準的廣告來自:百科
跨源連接的特點與用途 跨源連接的特點與用途 DLI支持原生Spark的跨源連接能力,并在其基礎上進行了擴展,能夠通過SQL語句、Spark作業(yè)或者Flink作業(yè)訪問其他數(shù)據(jù)存儲服務并導入、查詢、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)源之間的網絡連接。 數(shù)據(jù)湖 探索跨來自:專題
HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper 第3章 Hive分布式 數(shù)據(jù)倉庫 第4章 HBase技術原理 第5章 MapReduce和Yarn技術原理 第6章 Spark基于內存的分布式計算 第7章 Flink流批一體分布式實時處理引擎 第8章 Flume海量日志聚合 第9章 Loader數(shù)據(jù)轉換來自:百科
及時告警、資源分組、站點監(jiān)控等能力。為您的云上業(yè)務保駕護航,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,提供了實時監(jiān)控、及時告警、資源分組、站點監(jiān)控等能力。為您的云上業(yè)務保駕護航,做您云上資源的私人管家。 管理控制臺 幫助文檔 免費開通,節(jié)省成本來自:專題
實時音視頻 是否支持在國外使用? 支持。SparkRTC提供覆蓋全球的高質量、大規(guī)模的實時音視頻網絡。 實時音視頻最多可以支持多少個人同時視頻通話? 單個房間最多支持500個人同時以主播角色加入,對觀眾人數(shù)未做相關限制。 實時音視頻的時延是多少? SparkRTC具備豐富的節(jié)點資源儲備,保證端到端平均時延小于200ms。來自:專題
批處理、流處理等多模引擎,打破數(shù)據(jù)孤島進行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢 大數(shù)據(jù)ETL:具備TB~EB級運營商 數(shù)據(jù)治理 能力,能快速將海量運營商數(shù)據(jù)做ETL處理,為分布式批處理計算提供分布式數(shù)據(jù)集。 高吞吐低時延:采用Apache Flink的Dataflow模型,高性能計算資源,從用戶自來自:百科
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