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- 批處理編程- 內(nèi)容精選 換一換
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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。 功能優(yōu)勢(shì) 純SQL操作 DLI提供標(biāo)準(zhǔn)SQL接口，用戶(hù)僅需使用SQL便可實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)查詢(xún)分析。來(lái)自：百科大數(shù)據(jù)離線處理場(chǎng)景化解決方案 HCIP-Big Data Developer系列課程。本課主要給大家講解了大數(shù)據(jù)離線批處理的概念，應(yīng)用場(chǎng)景，常用組件的使用方法，以及簡(jiǎn)單介紹了離線批處理實(shí)戰(zhàn)。基礎(chǔ)的部分是大數(shù)據(jù)離線批處理概念和應(yīng)用場(chǎng)景。難點(diǎn)是各個(gè)組件的具體使用，以及組件之間的組合使用。 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)檢索場(chǎng)景化解決方案來(lái)自：專(zhuān)題
- 批處理編程- 相關(guān)內(nèi)容
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函數(shù)等，用SQL表達(dá)業(yè)務(wù)邏輯，簡(jiǎn)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(hù)可通過(guò)交互式會(huì)話(huà)(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 Insight，簡(jiǎn)稱(chēng)DLI）是完全兼容Apache來(lái)自：百科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、流處理等，挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值。DLI用戶(hù)可以通過(guò)可視化界面、Restful API、JDBC、ODBC、Beeline等多種接入方式對(duì)云來(lái)自：百科
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一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)Lambda架構(gòu)： 兩條數(shù)據(jù)流獨(dú)立處理： 1.實(shí)時(shí)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(wèn)題： 1.計(jì)算結(jié)果容易不一致，如批計(jì)算的結(jié)果更全面，與流計(jì)算有差異 2.IoT時(shí)代數(shù)據(jù)量巨大，夜間批計(jì)算時(shí)間窗可能不夠3來(lái)自：百科![]()
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。 DLI服務(wù)適用于海量 日志分析 、異構(gòu)數(shù)據(jù)源聯(lián)邦分析、大數(shù)據(jù)ETL處理。 DLI支持如下數(shù)據(jù)格式：來(lái)自：百科![]()
行狀況。 Yarn和MapReduce的關(guān)系 MapReduce是運(yùn)行在Yarn之上的一個(gè)批處理的計(jì)算框架。MRv1是Hadoop 1.0中的MapReduce實(shí)現(xiàn)，它由編程模型（新舊編程接口）、運(yùn)行時(shí)環(huán)境（由JobTracker和TaskTracker組成）和數(shù)據(jù)處理引擎（Ma來(lái)自：專(zhuān)題![]()
的離線批處理，支持帶有位置屬性的動(dòng)態(tài)流數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算處理 CEP SQL 提供地理位置分析函數(shù)對(duì)地理空間數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，用戶(hù)僅需編寫(xiě)SQL便可實(shí)現(xiàn)例如偏航檢測(cè)，電子圍欄等地理分析場(chǎng)景 大 數(shù)據(jù)治理 能力 能快速將海量遙感影像數(shù)據(jù)接入上云，快速完成影像數(shù)據(jù)切片處理，為分布式批處理計(jì)算提供彈性分布式數(shù)據(jù)集來(lái)自：百科![]()
如何創(chuàng)建守護(hù)進(jìn)程集(DaemonSet) 普通任務(wù)(Job) Job是Kubernetes用來(lái)控制批處理型任務(wù)的資源對(duì)象。批處理業(yè)務(wù)與長(zhǎng)期伺服業(yè)務(wù)（Deployment、Statefulset）的主要區(qū)別是批處理業(yè)務(wù)的運(yùn)行有頭有尾，而長(zhǎng)期伺服業(yè)務(wù)在用戶(hù)不停止的情況下永遠(yuǎn)運(yùn)行。Job管理的Pod根來(lái)自：專(zhuān)題![]()
09:20:33 大數(shù)據(jù) 在大數(shù)據(jù)1.0時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展需要對(duì)海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ)、并行計(jì)算，所以用到的關(guān)鍵技術(shù)有： 1. 批處理計(jì)算框架MapReduce； 2. 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層HDFS/HBase。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在???????????來(lái)自：百科![]()
09:23:03 大數(shù)據(jù) 隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)2.0需要對(duì)海量，多樣化，高并發(fā)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，交互式查詢(xún)。包含的關(guān)鍵技術(shù)有： 1. MR批處理；Spark內(nèi)存計(jì)算；Elk/Solr交互式分析；Storm流式計(jì)算； 2. YARN統(tǒng)一資源管理； 3. 統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)HDFS/HBase/MPP。來(lái)自：百科![]()
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服務(wù)器由CodeArts統(tǒng)一維護(hù)，大幅降低成本。 編譯構(gòu)建的應(yīng)用場(chǎng)景 互聯(lián)網(wǎng)Web應(yīng)用 場(chǎng)景特點(diǎn)：互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)業(yè)務(wù)種類(lèi)多，業(yè)務(wù)跨平臺(tái)，多語(yǔ)言編程成為常態(tài)。 適用場(chǎng)景：適用于Web應(yīng)用前臺(tái)、后端應(yīng)用程序的編譯構(gòu)建，支持Java、Angular JS、Node JS等語(yǔ)言，并支持Maven、Ant等主流構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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對(duì)已新建的Pipeline作業(yè)進(jìn)行開(kāi)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(lèi)型的節(jié)點(diǎn)算子）。 了解詳情 開(kāi)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(kāi)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來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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量、實(shí)時(shí)加工，讓企業(yè)用一份數(shù)據(jù)，按需建立AI、BI、數(shù)據(jù)科學(xué)等多工作負(fù)載，加速數(shù)據(jù)在湖內(nèi)流動(dòng)，減少80%的數(shù)據(jù)搬遷，一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)按需支持批處理、流計(jì)算、交互式查詢(xún)和機(jī)器學(xué)習(xí)四大場(chǎng)景，根據(jù)上層業(yè)務(wù)建設(shè)多樣性數(shù)倉(cāng)集市。 湖倉(cāng)一體避免了煙囪式割裂建設(shè)導(dǎo)致的效率問(wèn)題，進(jìn)一步降低多技術(shù)平臺(tái)來(lái)自：百科
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