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- spark 數據湖 內容精選 換一換
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算框架，擴展了Spark處理大規(guī)模流式數據的能力。當前Spark支持兩種數據處理方式：Direct Streaming和Receiver方式。 SparkSQL和DataSet SparkSQL是Spark中用于結構化數據處理的模塊。在Spark應用中，可以無縫地使用SQL語句亦或是DataSet來自：專題更多相關文章精選推薦，帶您了解更多華為云數據湖探索 了解數據湖探索 圖解數據湖探索 什么是數據湖彈性資源池 數據湖探索使用約束限制 數據湖探索計費說明 數據湖探索與其他云服務的關系 數據湖探索快速入門 創(chuàng)建并提交Spark SQL作業(yè) 創(chuàng)建并提交Spark Jar作業(yè) 創(chuàng)建并提交Flink來自：專題
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，用SQL表達業(yè)務邏輯，簡便快捷實現業(yè)務。 Spark作業(yè)提供全托管式Spark計算特性：用戶可通過交互式會話(session)和批處理(batch)方式提交計算任務，在全托管Spark隊列上進行數據分析。 數據湖探索 DLI 數據湖探索（Data Lake Insight，簡稱DLI）是完全兼容Apache來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 數據湖探索 DLI是什么 數據湖探索 DLI是什么 時間：2020-09-03 15:32:26 數據湖探索（Data Lake Insight，簡稱DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài)， 實現批流一體的Serverless來自：百科![]()
1、了解DLI SQL的高級功能。 2、掌握Spark程序開發(fā)。 3、掌握Flink程序開發(fā)。 4、掌握多數據源融合分析。 課程大綱 第1章 SQL作業(yè) 第2章 Spark作業(yè) 第3章 Flink作業(yè) 第4章 多數據源融合計算 數據湖探索 DLI 數據湖探索（Data Lake Insig來自：百科![]()
MapReduce服務 MapReduce服務 云原生數據湖MRS（MapReduce Service）為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數據組件，支持數據湖、 數據倉庫 、BI、AI融合等能力。MRS同時支持來自：專題![]()
創(chuàng)建并使用MRS服務 云原生數據湖MRS（MapReduce Service）為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數據組件，支持數據湖、數據倉庫、BI、AI融合等能力。 云原生數據湖MRS（MapReduce來自：專題![]()
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本課程介紹智能數據湖運營平臺 DAYU基本架構，工作原理，主要功能，產品優(yōu)勢等。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解到企業(yè)單位為什么要進行數字化轉型 2、了解到智能數據湖運營平臺是什么以及能幫我們解決什么問題 3、了解到智能數據湖運營平臺的典型場景 4、了解到智能數據湖運營平臺的核心能力來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于Spark實現車主駕駛行為分析 基于Spark實現車主駕駛行為分析 時間：2020-12-02 11:15:56 本實驗通過MRS服務Spark組件分析統(tǒng)計指定時間內，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。 實驗目標與基本要求 1.來自：百科![]()
華為云計算 云知識 DAYU智能數據湖運營平臺價格 DAYU智能數據湖運營平臺價格 時間：2020-12-23 09:19:40 DAYU智能數據湖運營平臺采用基礎包+增量包的計費模式?；A包按包年、包月計費；增量包分為批量數據遷移和實時數據接入兩類，均采用按需和套餐包的計費模式來自：百科![]()
跨源連接的特點與用途 DLI支持原生Spark的跨源連接能力，并在其基礎上進行了擴展，能夠通過SQL語句、Spark作業(yè)或者Flink作業(yè)訪問其他數據存儲服務并導入、查詢、分析處理其中的數據，數據湖探索跨源連接的功能是打通數據源之間的網絡連接。 數據湖探索跨源連接的功能是打通數據源之來自：專題
