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- storm和spark 內(nèi)容精選 換一換
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？:回答 使用Spark SQL作業(yè)分析 OBS 數(shù)據(jù):使用DataSource語法創(chuàng)建OBS表 開發(fā)和部署HetuEngine Function Plugin:部署Function Plugin SparkSQL權(quán)限介紹:SparkSQL使用場(chǎng)景及對(duì)應(yīng)權(quán)限 SparkSQL用戶權(quán)限來自：百科
- storm和spark 相關(guān)內(nèi)容
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時(shí)性，我們可以采用實(shí)時(shí)流分析方案，從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 對(duì)外的數(shù)據(jù)通道中實(shí)時(shí)提取流動(dòng)數(shù)據(jù)，分析和處理之后再輸出至數(shù)據(jù)通道繼續(xù)流轉(zhuǎn)，保證呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)是最“新鮮”的。 時(shí)序數(shù)據(jù) 有些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性沒那么強(qiáng)，但是和時(shí)間順序強(qiáng)相關(guān)，分析后的數(shù)據(jù)需要分類后按時(shí)序儲(chǔ)存，并提供按時(shí)序?yàn)g覽、查詢數(shù)據(jù)的能力，來自：百科Hudi組件操作 從零開始使用Hudi 本指南通過使用spark-shell簡(jiǎn)要介紹了Hudi功能。使用Spark數(shù)據(jù)源，將通過代碼段展示如何插入和更新Hudi的默認(rèn)存儲(chǔ)類型數(shù)據(jù)集COW表。每次寫操作之后，還將展示如何讀取快照和增量數(shù)據(jù)。 同步Hive表配置 介紹Hudi同步Hive表配置。來自：專題
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實(shí)時(shí)音視頻 是否支持連麥互動(dòng)？ SparkRTC支持加入同一房間的用戶連麥互動(dòng)。 實(shí)時(shí)音視頻有哪些計(jì)費(fèi)項(xiàng)？ 華為云實(shí)時(shí)音視頻服務(wù)的計(jì)費(fèi)項(xiàng)分為基礎(chǔ)服務(wù)費(fèi)用和增值服務(wù)費(fèi)用兩類。 ●基礎(chǔ)服務(wù)費(fèi)用：包含語音通話和視頻通話費(fèi)用。 ●增值服務(wù)費(fèi)用：包含云端錄制和云端合流轉(zhuǎn)碼費(fèi)用，增值服務(wù)是基于來自：專題![]()
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![]()
，用戶執(zhí)行的SQL作業(yè)和Spark作業(yè)都需要使用計(jì)算資源。 存儲(chǔ)資源 存儲(chǔ)資源是DLI服務(wù)內(nèi)部存儲(chǔ)的資源，用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫和DLI表，是向DLI導(dǎo)入數(shù)據(jù)的必備條件，體現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(duì)應(yīng)的執(zhí)行實(shí)體，稱之為SQL作業(yè)。來自：百科![]()
e等多種接入方式對(duì)云上CloudTable、RDS和DWS等異構(gòu)數(shù)據(jù)源進(jìn)行查詢分析，數(shù)據(jù)格式兼容 CS V、JSON、Parquet、Carbon和ORC五種主流數(shù)據(jù)格式。 華為云提供了Web化的服務(wù)管理平臺(tái)，既可以通過管理控制臺(tái)和基于HTTPS請(qǐng)求的API（Application programming來自：百科![]()
nager監(jiān)視容器的執(zhí)行和資源使用（CPU、內(nèi)存等的資源分配）。 NodeManager管理一個(gè)Yarn集群中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)。NodeManager提供針對(duì)集群中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的服務(wù)，從監(jiān)督對(duì)一個(gè)容器的終生管理到監(jiān)視資源和跟蹤節(jié)點(diǎn)健康。MRv1通過插槽管理Map和Reduce任務(wù)的執(zhí)行，而來自：專題![]()
來自：百科![]()
（支持手動(dòng)輸入和OBS輸入兩種方式）結(jié)合SQL邏輯快速輸出樣例結(jié)果，確保在作業(yè)正式運(yùn)行時(shí)，邏輯處理正確。詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)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(dú)享集群上提交Flink和Spark自定義作業(yè)。 支持Spark streaming和Structured來自：百科![]()
Insight，簡(jiǎn)稱DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài)， 實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計(jì)算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎，企業(yè)僅需使用SQL或程序就可輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源的批處理、流處理、內(nèi)存計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等，挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值 進(jìn)入控制臺(tái)立即購買幫助文檔DLI開發(fā)者社區(qū)1對(duì)1咨詢來自：百科![]()
對(duì)已新建的Pipeline作業(yè)進(jìn)行開發(fā)和配置。Pipeline模式作業(yè)包含批處理作業(yè)和實(shí)時(shí)處理作業(yè)（包含多種不同類型的節(jié)點(diǎn)算子）。 開發(fā)一個(gè)單任務(wù)作業(yè) 對(duì)已新建的單任務(wù)作業(yè)進(jìn)行開發(fā)和配置。單任務(wù)作業(yè)包含批處理作業(yè)（各種SQL腳本和Data Migration）和實(shí)時(shí)處理作業(yè)（DLI Spark、Flink來自：專題![]()
Insight，簡(jiǎn)稱DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài)， 實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計(jì)算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎，企業(yè)僅需使用SQL或程序就可輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源的批處理、流處理、內(nèi)存計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等，挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值 進(jìn)入控制臺(tái)立即購買幫助文檔DLI開發(fā)者社區(qū)1對(duì)1咨詢來自：百科![]()
件最近訪問時(shí)間和最近修改時(shí)間，自動(dòng)調(diào)整文件存儲(chǔ)策略、修改文件副本數(shù)、移動(dòng)文件所在目錄、自動(dòng)刪除文件，以便充分利用存儲(chǔ)的性能和容量。 HDFS文件存儲(chǔ)在多種等級(jí)的存儲(chǔ)介質(zhì)中，有不同的副本數(shù)。本特性可以手工設(shè)置HDFS目錄的存儲(chǔ)策略，或者根據(jù)HDSF文件最近訪問時(shí)間和最近修改時(shí)間，自來自：專題![]()
如上圖所示，圖片壓縮和圖片加水印的結(jié)果都是二進(jìn)制文件格式，但是當(dāng)前主流的 Serverless Workflow 平臺(tái)在多個(gè)步驟之間傳輸上下文都只能支持文本格式傳輸，所以圖片壓縮和加水印的結(jié)果都需要經(jīng)過 BASE64 或者其他轉(zhuǎn)碼方式轉(zhuǎn)成文本進(jìn)行數(shù)據(jù)流傳輸。 但是這種方案的限制和使用成本都比較高：來自：百科![]()
NoSQL快速讀寫和高可擴(kuò)展特性使其適用于具有產(chǎn)品目錄、推薦、個(gè)性化引擎等功能的電子商務(wù)網(wǎng)站和娛樂網(wǎng)站，可用于存儲(chǔ)訪問者的活動(dòng)，有利于分析工具快速訪問數(shù)據(jù)，為用戶生成推薦。 優(yōu)勢(shì)： 超強(qiáng)寫入：相比于其他NoSQL服務(wù)，擁有超強(qiáng)寫入性能。 大數(shù)據(jù)分析：結(jié)合Spark等工具，可以用于實(shí)時(shí)推薦等大數(shù)據(jù)場(chǎng)景。來自：百科![]()
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(jí)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(jí)查詢響應(yīng)。 典型應(yīng)用場(chǎng)景： 1. 物聯(lián)網(wǎng)原始數(shù)據(jù)歸檔管理；2來自：百科![]()
什么是區(qū)域、可用區(qū)？ 我們用區(qū)域和可用區(qū)來描述數(shù)據(jù)中心的位置，您可以在特定的區(qū)域、可用區(qū)創(chuàng)建資源。 區(qū)域（Region）：從地理位置和網(wǎng)絡(luò)時(shí)延維度劃分，同一個(gè)Region內(nèi)共享彈性計(jì)算、塊存儲(chǔ)、對(duì)象存儲(chǔ)、VPC網(wǎng)絡(luò)、彈性公網(wǎng)IP、鏡像等公共服務(wù)。Region分為通用Region和專屬Region來自：百科![]()
本地Windows主機(jī)使用OBS上傳文件到Windows云服務(wù)器:操作流程 創(chuàng)建并提交Spark Jar作業(yè):步驟1：上傳數(shù)據(jù)至OBS 本地Windows主機(jī)使用OBS上傳文件到Windows云服務(wù)器:操作流程 創(chuàng)建并提交Spark SQL作業(yè):步驟1：上傳數(shù)據(jù)至OBS OBS Browser+功能概述來自：百科![]()
本地Windows主機(jī)使用OBS上傳文件到Windows云服務(wù)器:操作流程 教程：從OBS導(dǎo)入數(shù)據(jù)到集群:上傳數(shù)據(jù)到OBS 創(chuàng)建并提交Spark SQL作業(yè):步驟1：上傳數(shù)據(jù)至OBS 創(chuàng)建并提交Spark Jar作業(yè):步驟1：上傳數(shù)據(jù)至OBS 使用備份文件遷移不同Region/Redis版本的實(shí)例:步驟2：創(chuàng)建OBS桶并上傳備份文件來自：百科
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