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- Spark常見面試題 內(nèi)容精選 換一換
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華為云Stack 智能 數(shù)據(jù)湖 湖倉一體方案，大數(shù)據(jù)一站式SQL分析技術(shù) 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是什么 數(shù)據(jù)湖治理中心DGC是什么 相關(guān)推薦 什么是 DLI DLI中的Spark組件與 MRS 中的Spark組件有什么區(qū)別？ 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（2.9.2.200）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型來自：百科e 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、KafKa、Storm等大數(shù)據(jù)組件。 用戶可以獨(dú)立申請和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive組件，用戶快速在主機(jī)上創(chuàng)建集群，提供海量數(shù)據(jù)的實(shí)時性要求不高的來自：百科
- Spark常見面試題 相關(guān)內(nèi)容
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了解MRS的基本功能，利用MRS服務(wù)的Spark組件，對車主的駕駛行為進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)，得到用戶駕駛行為的分析結(jié)果。 場景： 本次實(shí)戰(zhàn)的原始數(shù)據(jù)為車主的駕駛行為信息，包括車主在日常的駕駛行為中，是否急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等信息，通過Spark組件的強(qiáng)大的分析能力，分析統(tǒng)計(jì)指來自：百科使用Spark-sql操作Hudi表 介紹如何使用Spark-sql操作Hudi表。 Hudi寫入操作配置 主要介紹Hudi寫入操作相關(guān)配置參數(shù)。 單表并發(fā)寫配置 主要介紹Hudi單表并發(fā)寫配置相關(guān)參數(shù)。 Hudi組件操作 從零開始使用Hudi 本指南通過使用spark-she來自：專題
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LTS 相關(guān)推薦 常見問題 產(chǎn)品介紹:產(chǎn)品類型 為什么無法上傳媒資？ 單流錄制模式和合流錄制模式有什么區(qū)別？ 為什么視頻可播放時長比總會話時長短？ 通過API合成的視頻封面為什么看不到插入的視頻素材縮略圖？ 配置Git LFS:什么是Git LFS 性能測試常見問題 為什么視頻轉(zhuǎn)來自：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(wù)并導(dǎo)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(wǎng)絡(luò)連接。 數(shù)據(jù)湖探索跨來自：專題![]()
一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺Lambda架構(gòu)： 兩條數(shù)據(jù)流獨(dú)立處理： 1.實(shí)時流，多采用Flink，Storm或者Spark Streaming 2.批處理，如采用MapReduce，Spark SQL等 關(guān)鍵問題： 1.計(jì)算結(jié)果容易不一致，如批計(jì)算的結(jié)果更全面，與流計(jì)算有差異 2.IoT時代數(shù)據(jù)量巨大，夜間批計(jì)算時間窗可能不夠3來自：百科![]()
在系統(tǒng)中對應(yīng)的執(zhí)行實(shí)體，稱之為SQL作業(yè)。 Spark作業(yè) Spark作業(yè)是指用戶通過可視化界面和RESTful API提交的作業(yè)，支持提交Spark Core/DataSet/Streaming/MLlib/GraphX等Spark全棧作業(yè)。 CU CU是隊(duì)列的計(jì)價單位。1CU=1Core來自：百科![]()
e 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、KafKa、Storm等大數(shù)據(jù)組件。 用戶可以獨(dú)立申請和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive組件，用戶快速在主機(jī)上創(chuàng)建集群，提供海量數(shù)據(jù)的實(shí)時性要求不高的來自：百科![]()
SQL：無需大數(shù)據(jù)背景，會SQL就會大數(shù)據(jù)分析。SQL語法全兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 2003 Serverless Spark/Flink：完全兼容Apache Spark、Apache Flink生態(tài)和接口，線下應(yīng)用可無縫平滑遷移上云，減少遷移工作量；批流一體架構(gòu)，一份資源支持多種計(jì)算類型來自：百科![]()
業(yè)場景需要。新上線針對傳媒行業(yè)的媒資 圖像標(biāo)簽 ，準(zhǔn)確識別自然圖片中數(shù)百種場景、上萬種通用物體及其屬性。 圖像識別 常見問題 圖引擎服務(wù) 常見問題 前往更多常見問題 前往更多常見問題 圖像標(biāo)簽功能可以識別哪些類型的圖像？ 圖像標(biāo)簽支持的標(biāo)簽種類超過2萬種，其中包含實(shí)體標(biāo)簽和抽象標(biāo)簽兩大類。來自：專題![]()
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Yarn與其他組件的關(guān)系 Yarn和Spark組件的關(guān)系 Spark的計(jì)算調(diào)度方式，可以通過Yarn的模式實(shí)現(xiàn)。Spark共享Yarn集群提供豐富的計(jì)算資源，將任務(wù)分布式的運(yùn)行起來。Spark on Yarn分兩種模式：Yarn Cluster和Yarn Client。 Spark on yarn-cluster實(shí)現(xiàn)流程：來自：專題![]()
JDBC或ODBC提交Spark SQL作業(yè) 通過創(chuàng)建MySQL CDC源表來監(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)庫中。 通過創(chuàng)建MySQL CDC源表來監(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)庫中。 JDBC或ODBC提交Spark SQL作業(yè)來自：專題![]()
云知識 流生態(tài)系統(tǒng)是什么 流生態(tài)系統(tǒng)是什么 時間：2020-09-24 15:58:02 流生態(tài)系統(tǒng)基于Flink和Spark雙引擎，完全兼容Flink/Storm/Spark開源社區(qū)版本接口，并且在此基礎(chǔ)上做了特性增強(qiáng)和性能提升，為用戶提供易用、低時延、高吞吐的 實(shí)時流計(jì)算服務(wù) 。 實(shí)時來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 常見數(shù)據(jù)庫解決方案_游戲行業(yè)數(shù)據(jù)庫解決方案 常見數(shù)據(jù)庫解決方案_游戲行業(yè)數(shù)據(jù)庫解決方案 時間：2021-04-29 15:07:33 游戲行業(yè)數(shù)據(jù)庫的解決方案：業(yè)務(wù)彈性擴(kuò)展，高可用 行業(yè)痛點(diǎn)： 1、資源彈性伸縮，需要停服手工操作，而且風(fēng)險極高。 2、數(shù)據(jù)庫故障來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 遠(yuǎn)程辦公軟件常見功能有哪些？華為云Welink遠(yuǎn)程協(xié)同辦公軟件功能介紹 遠(yuǎn)程辦公軟件常見功能有哪些？華為云Welink遠(yuǎn)程協(xié)同辦公軟件功能介紹 時間：2020-08-05 10:14:51 華為云 WeLink ，作為業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的遠(yuǎn)程辦公軟件、協(xié)同辦公平臺、移動辦來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 常見數(shù)據(jù)庫解決方案_ISV軟件供應(yīng)商上云解決方案 常見數(shù)據(jù)庫解決方案_ISV軟件供應(yīng)商上云解決方案 時間：2021-04-29 15:37:03 ISV軟件供應(yīng)商上云解決方案：舊版本多，集成上云要求高，成本敏感度高 ISV現(xiàn)狀： 1、初期客戶投入成本高，工程實(shí)施周期長；來自：百科![]()
pacedJob 相關(guān)推薦 Spark應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark開發(fā)接口簡介 應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark開發(fā)接口簡介 應(yīng)用開發(fā)簡介:Flink開發(fā)接口簡介 應(yīng)用開發(fā)簡介:Flink開發(fā)接口簡介 應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark開發(fā)接口簡介 應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark開發(fā)接口簡介 如何命名商標(biāo)名稱？來自：百科![]()
詢的場景。 4、數(shù)據(jù)融合處理 MapReduce提供多種主流計(jì)算引擎：MapReduce（批處理）、Tez（DAG模型）、Spark（內(nèi)存計(jì)算）、SparkStreaming（微批流計(jì)算）、Storm（流計(jì)算）、Flink（流計(jì)算），滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。來自：專題![]()
詳細(xì)內(nèi)容請參見調(diào)試作業(yè)。 支持Flink和Spark自定義作業(yè) 允許用戶在獨(dú)享集群上提交Flink和Spark自定義作業(yè)。 支持Spark streaming和Structured streaming 允許用戶在獨(dú)享集群上提交Spark streaming自定義作業(yè)。 支持與多種云服務(wù)連通，形成豐富的流生態(tài)圈。來自：百科
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