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- java spark 內(nèi)容精選 換一換
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算框架，擴(kuò)展了Spark處理大規(guī)模流式數(shù)據(jù)的能力。當(dāng)前Spark支持兩種數(shù)據(jù)處理方式：Direct Streaming和Receiver方式。 SparkSQL和DataSet SparkSQL是Spark中用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理的模塊。在Spark應(yīng)用中，可以無(wú)縫地使用SQL語(yǔ)句亦或是DataSet來(lái)自：專題
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Spark SQL作業(yè)的特點(diǎn)與功能 Spark SQL作業(yè)的特點(diǎn)與功能 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是完全兼容Apache Spark，也支持標(biāo)準(zhǔn)的Spark SQL作業(yè)， DLI 在開(kāi)源Spark基礎(chǔ)上進(jìn)行了大量的性能優(yōu)化與服務(wù)化改造，不僅兼容Apache Spark生態(tài)和接口，性能較開(kāi)源提升了2來(lái)自：專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于Spark實(shí)現(xiàn)車主駕駛行為分析 基于Spark實(shí)現(xiàn)車主駕駛行為分析 時(shí)間：2020-12-02 11:15:56 本實(shí)驗(yàn)通過(guò) MRS 服務(wù)Spark組件分析統(tǒng)計(jì)指定時(shí)間內(nèi)，車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 求職訓(xùn)練營(yíng) Java實(shí)踐排位賽 求職訓(xùn)練營(yíng) Java實(shí)踐排位賽 時(shí)間：2020-12-09 11:03:10 求職訓(xùn)練營(yíng) Java實(shí)踐排位賽旨在幫助大家快速掌握企業(yè)級(jí)Java編程規(guī)范的要求，更好完成學(xué)生向開(kāi)發(fā)者，初級(jí)開(kāi)發(fā)者向高級(jí)開(kāi)發(fā)者的轉(zhuǎn)變。 【大賽簡(jiǎn)介】 華來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語(yǔ)句 華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語(yǔ)句 時(shí)間：2020-11-24 15:57:34 本視頻主要為您介紹華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語(yǔ)句的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： MapReduce服務(wù) （MapReduce來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 通過(guò)鯤鵬開(kāi)發(fā)套件實(shí)現(xiàn)Java代碼遷移 通過(guò)鯤鵬開(kāi)發(fā)套件實(shí)現(xiàn)Java代碼遷移 時(shí)間：2020-12-01 16:27:08 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶使用鯤鵬分析掃描工具識(shí)別java軟件中的依賴庫(kù)，并在鯤鵬平臺(tái)完成java代碼的編譯遷移。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn)，您將能夠：來(lái)自：百科![]()
本地編譯構(gòu)建打包機(jī)器環(huán)境已安裝了Java JDK、Maven，并且能夠訪問(wèn)Maven中央庫(kù)。 已基于Java Chassis開(kāi)發(fā)好了微服務(wù)應(yīng)用。 Java Chassis支持和不同的技術(shù)進(jìn)行組合使用，配置文件的名稱和實(shí)際使用的技術(shù)有關(guān)。如果您采用Spring方式使用Java Chassis，配來(lái)自：專題![]()
云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB提供對(duì)ODBC3.5的支持。應(yīng)用程序通過(guò) GaussDB 驅(qū)動(dòng)連接數(shù)據(jù)庫(kù)。 使用JDBC連接 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) JDBC是一種用于執(zhí)行SQL語(yǔ)句的Java API，可以為多種關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)提供統(tǒng)一訪問(wèn)接口，云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB提供了對(duì)JDBC 4.0特性的支持。 使用Psycopg連接云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 從低谷逆轉(zhuǎn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)可以信任華為云SparkPack 從低谷逆轉(zhuǎn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)可以信任華為云SparkPack 時(shí)間：2023-11-06 10:41:41 隨著業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，面臨著越來(lái)越多的挑戰(zhàn)和困境。根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，數(shù)據(jù)分散在各個(gè)系統(tǒng)中，無(wú)法形來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云SparkPack：成長(zhǎng)型企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型利器 華為云SparkPack：成長(zhǎng)型企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型利器 時(shí)間：2023-11-06 10:45:07 在眾多的ERP SaaS應(yīng)用中，華為云SparkPack（SAP Business One）給我留下了深刻來(lái)自：百科![]()
pacedJob 相關(guān)推薦 Spark應(yīng)用開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)介:Spark開(kāi)發(fā)接口簡(jiǎn)介 應(yīng)用開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)介:Spark開(kāi)發(fā)接口簡(jiǎn)介 應(yīng)用開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)介:Flink開(kāi)發(fā)接口簡(jiǎn)介 應(yīng)用開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)介:Flink開(kāi)發(fā)接口簡(jiǎn)介 應(yīng)用開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)介:Spark開(kāi)發(fā)接口簡(jiǎn)介 應(yīng)用開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)介:Spark開(kāi)發(fā)接口簡(jiǎn)介 如何命名商標(biāo)名稱？來(lái)自：百科![]()
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![]()
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Java Chassis應(yīng)用托管 Java Chassis應(yīng)用托管 Java Chassis是Apache基金會(huì)管理的開(kāi)源微服務(wù)開(kāi)發(fā)框架，最早由 微服務(wù)引擎CSE 捐獻(xiàn)，目前有上百個(gè)開(kāi)發(fā)者為項(xiàng)目做出貢獻(xiàn)。 Java Chassis是Apache基金會(huì)管理的開(kāi)源微服務(wù)開(kāi)發(fā)框架，最早由微來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 業(yè)財(cái)一體，精細(xì)管控丨華為云SparkPack助力成長(zhǎng)型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 業(yè)財(cái)一體，精細(xì)管控丨華為云SparkPack助力成長(zhǎng)型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 時(shí)間：2023-11-06 10:51:44 在當(dāng)今的數(shù)字化時(shí)代，成長(zhǎng)型企業(yè)面臨著激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和日益復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求。為來(lái)自：百科![]()
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SQL作業(yè)開(kāi)發(fā)指導(dǎo)，包括作業(yè)分析、UDF、使用JDBC或ODBC提交Spark SQL作業(yè)等操作指導(dǎo)。 提供Spark SQL作業(yè)開(kāi)發(fā)指導(dǎo)，包括作業(yè)分析、UDF、使用JDBC或ODBC提交Spark SQL作業(yè)等操作指導(dǎo)。 Spark SQL作業(yè)開(kāi)發(fā)指南 Flink OpenSource SQL作業(yè)開(kāi)發(fā)指南來(lái)自：專題![]()
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