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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,可以無縫地使用SQL語句亦或是DataSet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,性能較開源提升了2來自:專題
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華為云計(jì)算 云知識 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 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.來自:百科數(shù)據(jù)湖 探索開發(fā)指南 Spark SQL作業(yè)開發(fā)指南 提供Spark SQL作業(yè)開發(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)。來自:專題華為云計(jì)算 云知識 華為云 MapReduce服務(wù) 提交MapReduce作業(yè) 華為云MapReduce服務(wù)提交MapReduce作業(yè) 時(shí)間:2020-11-24 16:00:05 本視頻主要為您介紹華為云MapReduce服務(wù)提交MapReduce作業(yè)的操作教程指導(dǎo)。 場景描述:來自:百科云數(shù)據(jù)庫 GaussDB提供對ODBC3.5的支持。應(yīng)用程序通過 GaussDB 驅(qū)動連接數(shù)據(jù)庫。 使用JDBC連接 GaussDB數(shù)據(jù)庫 JDBC是一種用于執(zhí)行SQL語句的Java API,可以為多種關(guān)系數(shù)據(jù)庫提供統(tǒng)一訪問接口,云數(shù)據(jù)庫GaussDB提供了對JDBC 4.0特性的支持。 使用Psycopg連接云數(shù)據(jù)庫GaussDB來自:專題
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