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- 使用java開發(fā)spark streaming 內(nèi)容精選 換一換
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框架，擴展了Spark處理大規(guī)模流式數(shù)據(jù)的能力。當前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應用中，可以無縫地使用SQL語句亦或是DataSet來自：專題
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華為云計算 云知識 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)Java代碼遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)Java代碼遷移 時間：2020-12-01 16:27:08 本實驗指導用戶使用鯤鵬分析掃描工具識別java軟件中的依賴庫，并在鯤鵬平臺完成java代碼的編譯遷移。 實驗目標與基本要求 通過本實驗，您將能夠：來自：百科產(chǎn)品優(yōu)勢:Serverless DLI DLI數(shù)據(jù)源:使用說明 應用開發(fā)簡介:Spark簡介 Spark應用開發(fā)簡介:Spark簡介 應用開發(fā)簡介:Spark簡介 應用開發(fā)簡介:Spark簡介 配置DDoS高防日志:日志字段說明 DLI數(shù)據(jù)源:使用說明來自：百科
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一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺Lambda架構(gòu)： 兩條數(shù)據(jù)流獨立處理： 1.實時流，多采用Flink，Storm或者Spark Streaming 2.批處理，如采用MapReduce，Spark SQL等 關(guān)鍵問題： 1.計算結(jié)果容易不一致，如批計算的結(jié)果更全面，與流計算有差異 2.IoT時代數(shù)據(jù)量巨大，夜間批計算時間窗可能不夠3來自：百科![]()
參見調(diào)試作業(yè)。 支持Flink和Spark自定義作業(yè) 允許用戶在獨享集群上提交Flink和Spark自定義作業(yè)。 支持Spark streaming和Structured streaming 允許用戶在獨享集群上提交Spark streaming自定義作業(yè)。 支持與多種云服務連通，形成豐富的流生態(tài)圈。來自：百科![]()
Spark SQL作業(yè)的特點與功能 Spark SQL作業(yè)的特點與功能 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是完全兼容Apache Spark，也支持標準的Spark SQL作業(yè)，DLI在開源Spark基礎上進行了大量的性能優(yōu)化與服務化改造，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![]()
ModelArts開發(fā)環(huán)境 ModelArts開發(fā)環(huán)境簡介 ModelArts開發(fā)環(huán)境，以云原生的資源使用和開發(fā)工具鏈的集成，目標為不同類型AI開發(fā)、探索、教學用戶，提供更好云化AI開發(fā)體驗。 ModelArts軟件開發(fā)的歷史，就是一部降低開發(fā)者成本，提升開發(fā)體驗的歷史。在AI開發(fā)階段，M來自：專題![]()
來自：云商店![]()
在系統(tǒng)中對應的執(zhí)行實體，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/Streaming/MLlib/GraphX等Spark全棧作業(yè)。 CU CU是隊列的計價單位。1CU=1Core來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 時間：2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型的操作教程指導。 場景描述： 數(shù)據(jù)湖 服務提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 Mod來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python 時間：2020-12-01 10:31:05 本實驗指導用戶基于Notebook對Python編程語言有一個基礎的認知，掌握Python的基礎語法。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)技術(shù)3.0包括以下這些關(guān)鍵技術(shù)： 1. 認知計算：人工智能、知識探索、發(fā)現(xiàn)和管理 2. 融合數(shù)據(jù)處理平臺：Spark / Data Intensive Streaming 3. YARN：智能跨域數(shù)據(jù)中心資源管理 4. 智能跨域數(shù)據(jù)中心存儲：HDFS / HBase / MPPDB來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數(shù)字 時間：2020-12-01 14:59:14 本實驗指導用戶在短時間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓練的基本流程，并利用ModelArts訓練管理服務完成一次訓練任務。來自：百科![]()
的渠道來源，來決定下一周期重點投放哪些平臺。 優(yōu)勢 高效的Spark編程模型：使用Spark Streaming直接從DIS中獲取數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)清理等預處理操作。只需編寫處理邏輯，無需關(guān)心多線程模型。 簡單易用：直接使用標準SQL編寫指標分析邏輯，無需關(guān)注背后復雜的分布式計算平臺。來自：百科![]()
云知識 基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 基于Spark實現(xiàn)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(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)。 實驗目標與基本要求 1. 使用MRS服務Spark組件數(shù)據(jù)分析；來自：百科![]()
華為云實時音視頻 CloudRTC 華為云實時音視頻服務（SparkRTC）憑借在視頻業(yè)務領(lǐng)域長期技術(shù)積累，快速為行業(yè)提供高并發(fā)、低延遲、高清流暢、安全可靠的全場景、全互動、全實時的音視頻服務，適用于在線教育、辦公協(xié)作、社交文娛、在線金融等場景 立即使用幫助文檔1對1咨詢 [ 免費體驗中心 ]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費來自：百科![]()
SQL節(jié)點進行作業(yè)開發(fā)。 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開發(fā)模塊上通過DWS SQL節(jié)點進行作業(yè)開發(fā)。 文檔鏈接 開發(fā)一個DLI Spark作業(yè) 本教程通過一個例子演示如何在數(shù)據(jù)開發(fā)模塊中提交一個Spark作業(yè)。 本教程通過一個例子演示如何在數(shù)據(jù)開發(fā)模塊中提交一個Spark作業(yè)。 文檔鏈接 開發(fā)一個MRS來自：專題![]()
華為云計算 云知識 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python（高級） 使用ModelArts中開發(fā)工具學習Python（高級） 時間：2020-12-02 10:27:51 本實驗指導用戶基于Notebook來學習Python語言中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)來自：百科![]()
Octopus開發(fā)基本流程？ 方案概述:應用場景 什么是Octopus:產(chǎn)品優(yōu)勢 概覽:產(chǎn)品優(yōu)勢 什么是Octopus:產(chǎn)品優(yōu)勢 視頻數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 產(chǎn)品介紹:服務內(nèi)容 訓練服務簡介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 數(shù)據(jù)資產(chǎn)簡介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 使用流程 產(chǎn)品介紹:服務內(nèi)容來自：百科
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