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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)。 Spark SQL作業(yè)開發(fā)指南 Flink OpenSource SQL作業(yè)開發(fā)指南來自：專題![]()
主要介紹增強(qiáng)型跨源連接的創(chuàng)建/查找/刪除的操作步驟。 主要介紹增強(qiáng)型跨源連接的創(chuàng)建/查找/刪除的操作步驟。 創(chuàng)建/查找/刪除增強(qiáng)型跨源連接 綁定/解綁隊(duì)列 主要介紹增強(qiáng)型跨源連接的綁定/解綁隊(duì)列的操作。 主要介紹增強(qiáng)型跨源連接的綁定/解綁隊(duì)列的操作。 綁定/解綁隊(duì)列 修改主機(jī)信息 增強(qiáng)型跨源連接來自：專題![]()
在Yarn中，資源調(diào)度器是以層級隊(duì)列方式組織資源的，這種組織方式有利于資源在不同隊(duì)列間分配和共享，進(jìn)而提高集群資源利用率。Superior Scheduler和Capacity Scheduler的核心資源分配模型相同。 調(diào)度器會維護(hù)隊(duì)列的信息。用戶可以向一個(gè)或者多個(gè)隊(duì)列提交應(yīng)用。每次NM心來自：專題![]()
儲在DLI中的數(shù)據(jù)量。 SQL作業(yè) 在SQL作業(yè)編輯器執(zhí)行的SQL語句、導(dǎo)入數(shù)據(jù)和導(dǎo)出數(shù)據(jù)等操作，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/St來自：百科![]()
控制臺查看和管理您的Flexus云服務(wù)。本節(jié)介紹如何查看Flexus云服務(wù)的詳細(xì)配置，包括Flexus云服務(wù)名稱、鏡像信息、系統(tǒng)盤、數(shù)據(jù)盤、安全組、彈性公網(wǎng)IP等信息。 在您申請了Flexus云服務(wù)后，您可以通過管理控制臺查看和管理您的Flexus云服務(wù)。本節(jié)介紹如何查看Flex來自：專題![]()
可使用Spark SQL執(zhí)行數(shù)據(jù)查詢和分析。也可以使用Spark提供的第三方工具JD BCS erver連接到Spark SQL。 CarbonData特性 SQL功能：CarbonData與Spark SQL完全兼容，支持所有可以直接在Spark SQL上運(yùn)行的SQL查詢操作。 簡來自：專題![]()
地理函數(shù)、CEP函數(shù)等，用SQL表達(dá)業(yè)務(wù)邏輯，簡便快捷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)。 Spark作業(yè)提供全托管式Spark計(jì)算特性：用戶可通過交互式會話(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來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 云市場經(jīng)銷商如何查看嚴(yán)選產(chǎn)品信息 云市場經(jīng)銷商如何查看嚴(yán)選產(chǎn)品信息 時(shí)間：2021-03-22 10:41:02 云市場 經(jīng)銷商指南 加入嚴(yán)選產(chǎn)品轉(zhuǎn)售計(jì)劃的經(jīng)銷商伙伴可以查看云市場商品信息。 操作步驟 1、使用合作伙伴賬號登錄華為云。 2、單擊頁面右上角賬號下拉框中的“伙伴中心”，進(jìn)入伙伴中心。來自：云商店![]()
分布式消息隊(duì)列 分布式消息隊(duì)列有三個(gè)主流版本，分別是：Kafka版、RabbitMQ版和RocketMQ版。就RabbitMQ版一起了解下： 分布式消息隊(duì)列RabbitMQ 是100%兼容開源RabbitMQ的云上消息隊(duì)列服務(wù)，支持廣播、事務(wù)消息、消息路由、死信隊(duì)列、優(yōu)先級隊(duì)列等特性來自：專題![]()
能、低成本、靈活易用的全棧大數(shù)據(jù)平臺，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件，并具備在后續(xù)根據(jù)業(yè)務(wù)需要進(jìn)行定制開發(fā)的能力，幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)，并通過對海量信息數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)與非實(shí)時(shí)的分析挖掘，發(fā)現(xiàn)全新價(jià)值點(diǎn)和企業(yè)商機(jī)。 立即使用來自：專題![]()
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DLI概述 第2章 服務(wù)購買 第3章 數(shù)據(jù)管理 第4章 隊(duì)列管理 第5章 SQL作業(yè) 第6章 客戶端工具和SDK 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索（Data Lake Insight，簡稱DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài)， 實(shí)現(xiàn)批流一體的Ser來自：百科![]()
據(jù)領(lǐng)域中，通過隊(duì)列進(jìn)行資源共享都是基本的需求。 在通過隊(duì)列做資源共享時(shí)，CCE提供了多種機(jī)制?？梢詾?span style='color:#C7000B'>隊(duì)列設(shè)置weight值，集群通過計(jì)算該隊(duì)列weight值占所有weight總和的比例來給隊(duì)列劃分資源；另外也可以為隊(duì)列設(shè)置資源的Capability值，來確定該隊(duì)列能夠使用的資源上限。來自：專題
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