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- Apache Spark 內(nèi)容精選 換一換
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:回答 如何創(chuàng)建一個對象:創(chuàng)建自定義數(shù)據(jù)對象 使用Spark SQL作業(yè)分析 OBS 數(shù)據(jù):使用DataSource語法創(chuàng)建OBS表 SparkSQL權(quán)限介紹:SparkSQL使用場景及對應(yīng)權(quán)限 SparkSQL權(quán)限介紹:SparkSQL使用場景及對應(yīng)權(quán)限 如何處理blob.storage來自：百科華為云Stack 智能 數(shù)據(jù)湖 湖倉一體方案，大數(shù)據(jù)一站式SQL分析技術(shù) 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是什么 數(shù)據(jù)湖治理中心DGC是什么 相關(guān)推薦 什么是 DLI DLI中的Spark組件與 MRS 中的Spark組件有什么區(qū)別？ 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.2.200）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.2.200）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型來自：百科
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使用Spark-sql操作Hudi表 介紹如何使用Spark-sql操作Hudi表。 Hudi寫入操作配置 主要介紹Hudi寫入操作相關(guān)配置參數(shù)。 單表并發(fā)寫配置 主要介紹Hudi單表并發(fā)寫配置相關(guān)參數(shù)。 Hudi組件操作 從零開始使用Hudi 本指南通過使用spark-she來自：專題![]()
實時音視頻 華為云實時音視頻服務(wù)（SparkRTC）憑借在視頻業(yè)務(wù)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(wù)，適用于在線教育、辦公協(xié)作、社交文娛、在線金融等場景 華為云實時音視頻服務(wù)（SparkRTC）憑借在視頻業(yè)務(wù)領(lǐng)域長期來自：專題![]()
在系統(tǒng)中對應(yīng)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![]()
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Yarn與其他組件的關(guān)系 Yarn和Spark組件的關(guān)系 Spark的計算調(diào)度方式，可以通過Yarn的模式實現(xiàn)。Spark共享Yarn集群提供豐富的計算資源，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實現(xiàn)流程：來自：專題![]()
云知識 流生態(tài)系統(tǒng)是什么 流生態(tài)系統(tǒng)是什么 時間：2020-09-24 15:58:02 流生態(tài)系統(tǒng)基于Flink和Spark雙引擎，完全兼容Flink/Storm/Spark開源社區(qū)版本接口，并且在此基礎(chǔ)上做了特性增強(qiáng)和性能提升，為用戶提供易用、低時延、高吞吐的 實時流計算服務(wù) 。 實時來自：百科![]()
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詳細(xì)內(nèi)容請參見調(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(wù)連通，形成豐富的流生態(tài)圈。來自：百科![]()
越多，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比如說單機(jī)存儲，關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法解決這些新的大數(shù)據(jù)問題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問題，Apache基金會推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開源解決方案。Hadoop是一個開源分布式計算平臺，可以充分利用集群的計算和存儲能力，完成海量數(shù)據(jù)來自：專題![]()
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HBase支持帶索引的數(shù)據(jù)存儲，適合高性能基于索引查詢的場景。 數(shù)據(jù)計算 MRS提供多種主流計算引擎：MapReduce（批處理）、Tez（DAG模型）、Spark（內(nèi)存計算）、SparkStreaming（微批流計算）、Storm（流計算）、Flink（流計算），滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。來自：百科![]()
Service）為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件，支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、 數(shù)據(jù)倉庫 、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖MRS（MapReduce Service）為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafk來自：專題![]()
1. 與華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)集成，降低開發(fā)門檻； 2. 提供極致壓縮率，PB級冷數(shù)據(jù)歸檔/查詢無負(fù)擔(dān)； 3. ServerlessSpark，標(biāo)準(zhǔn)SQL接口，無開發(fā)障礙； 4. 內(nèi)置OLAP數(shù)據(jù)庫，配合BI提供亞秒級查詢響應(yīng)。 典型應(yīng)用場景： 1. 物聯(lián)網(wǎng)原始數(shù)據(jù)歸檔管理；2來自：百科![]()
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(jìn)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 Flink作業(yè) 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開發(fā)模塊上進(jìn)行MRS來自：專題![]()
MapReduce服務(wù) _什么是Flume_如何使用Flume 什么是EIP_EIP有什么線路類型_如何訪問EIP 什么是Spark_如何使用Spark_Spark的功能是什么 MapReduce服務(wù)_什么是HDFS_HDFS特性 什么是Manager_Manager的功能_MRS運(yùn)維管理來自：專題
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