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索服務(wù)( DLI )、MapReduce服務(wù)( MRS )的Hive、MapReduce服務(wù)(MRS)的SparkSQL、 云數(shù)據(jù)庫 (RDS)MySQL、云數(shù)據(jù)庫(RDS)PostgreSQL、云數(shù)據(jù)庫(RDS)SQL Server、MySQL、PostreSQL、SQL Server、Oracle。來自:專題來自:百科
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設(shè)置。 了解詳情 MRS集群安全管理 提供用戶賬戶管理、證書管理、安全加固等功能,提升操作的易用性和用戶體驗。 了解詳情 MRS精選文章推薦 大數(shù)據(jù)分析是什么_使用MapReduce_創(chuàng)建MRS服務(wù) MapReduce服務(wù) _如何使用MapReduce服務(wù)_MRS集群客戶端安裝與使用來自:專題流生態(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) 。 實時流計算服務(wù)的生態(tài)分為云服務(wù)生態(tài)和開源生態(tài): 云服務(wù)生態(tài) CS 服務(wù)在Stream SQL中支持與其他來自:百科
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HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper 第3章 Hive分布式 數(shù)據(jù)倉庫 第4章 HBase技術(shù)原理 第5章 MapReduce和Yarn技術(shù)原理 第6章 Spark基于內(nèi)存的分布式計算 第7章 Flink流批一體分布式實時處理引擎 第8章 Flume海量日志聚合 第9章 Loader數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 第10章來自:百科
隨著大數(shù)據(jù)爆炸式的增長,應(yīng)用大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分析大數(shù)據(jù)變得越來越重要。其中,Spark是當今應(yīng)用最為廣泛通用的大數(shù)據(jù)先進技術(shù)之一。BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件提供了Spark性能改進的各種優(yōu)化技術(shù),包括優(yōu)化的機器學習算法,從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機器學習算法發(fā)展歷程; 2. 機器學習算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn);來自:百科
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