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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
Java Chassis應(yīng)用托管 Java Chassis應(yīng)用托管 Java Chassis是Apache基金會(huì)管理的開源微服務(wù)開發(fā)框架,最早由 微服務(wù)引擎CSE 捐獻(xiàn),目前有上百個(gè)開發(fā)者為項(xiàng)目做出貢獻(xiàn)。 Java Chassis是Apache基金會(huì)管理的開源微服務(wù)開發(fā)框架,最早由微來(lái)自:專題
流處理:Kafka支持流處理,可以將消息從一個(gè)應(yīng)用程序傳遞到另一個(gè)應(yīng)用程序,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。 5. 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理:Kafka支持多種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理框架,如Spark Streaming、Storm等,可以通過(guò)將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)教幚砜蚣苤羞M(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算和分析。 總的來(lái)說(shuō),Kafka可以作為一種高性能、高可擴(kuò)展性、低來(lái)自:專題
恢復(fù)(數(shù)據(jù)備份 / 恢復(fù)等)、需要詳細(xì)監(jiān)控任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)的場(chǎng)景、流式處理( 日志分析 ,圖片 / 視頻處理等)場(chǎng)景,提出了 Serverless Streaming 的流式處理方案,支持毫秒級(jí)響應(yīng)文件處理。 華為云 FunctionGraph 函數(shù)工作流 針對(duì) 復(fù)雜度高需要抽象的業(yè)務(wù)(訂單管理,CRM來(lái)自:專題
Studio MRS Spark 通過(guò)MRS Spark節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)在MRS中執(zhí)行預(yù)先定義的Spark作業(yè)。 數(shù)據(jù)開發(fā) 數(shù)據(jù)治理中心 作業(yè)節(jié)點(diǎn)MRS Spark 數(shù)據(jù)治理 中心 DataArts Studio MRS Spark Python 通過(guò)MRS Spark Python節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)在MRS中執(zhí)行預(yù)先定義的Spark來(lái)自:專題
16:02:45 SQL高級(jí)功能、Spark和Flink程序開發(fā)是大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師的必要掌握的知識(shí),本課程通過(guò)視頻+課件的干貨形式,期望通過(guò)學(xué)習(xí),幫助提升大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師的實(shí)際技能。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括 DLI SQL高級(jí)語(yǔ)法,Spark和Flink程序開發(fā),多數(shù)據(jù)源融合分析等知識(shí)。來(lái)自:百科
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、地理函數(shù)、CEP函數(shù)等,用SQL表達(dá)業(yè)務(wù)邏輯,簡(jiǎn)便快捷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)。 Spark作業(yè)提供全托管式Spark計(jì)算特性:用戶可通過(guò)交互式會(huì)話(session)和批處理(batch)方式提交計(jì)算任務(wù),在全托管Spark隊(duì)列上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖 探索(Data Lake來(lái)自:百科
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