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算框架,擴(kuò)展了Spark處理大規(guī)模流式數(shù)據(jù)的能力。當(dāng)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(yīng)用中,可以無(wú)縫地使用SQL語(yǔ)句亦或是DataSet來(lái)自:專題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺(tái)) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺(tái)) 時(shí)間:2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺(tái))對(duì) 數(shù)據(jù)湖 的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對(duì)象/主體進(jìn)行聯(lián)接和規(guī)則計(jì)算等處理,形成面向數(shù)據(jù)消費(fèi)的主題數(shù)據(jù),具有多角度、多層次、多粒度等特征,支撐業(yè)務(wù)分析、決策與執(zhí)行。來(lái)自:百科
Spark SQL作業(yè)的特點(diǎn)與功能 Spark SQL作業(yè)的特點(diǎn)與功能 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是完全兼容Apache Spark,也支持標(biāo)準(zhǔn)的Spark SQL作業(yè), DLI 在開(kāi)源Spark基礎(chǔ)上進(jìn)行了大量的性能優(yōu)化與服務(wù)化改造,不僅兼容Apache Spark生態(tài)和接口,性能較開(kāi)源提升了2來(lái)自:專題
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于Spark實(shí)現(xiàn)車主駕駛行為分析 基于Spark實(shí)現(xiàn)車主駕駛行為分析 時(shí)間:2020-12-02 11:15:56 本實(shí)驗(yàn)通過(guò) MRS 服務(wù)Spark組件分析統(tǒng)計(jì)指定時(shí)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(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.來(lái)自:百科
文檔導(dǎo)讀 華為企業(yè)人工智能高級(jí)開(kāi)發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 目標(biāo)讀者 目標(biāo)讀者 目標(biāo)讀者 應(yīng)用開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)介:Spark簡(jiǎn)介 應(yīng)用開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)介:Spark簡(jiǎn)介 應(yīng)用開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)介:Spark簡(jiǎn)介 應(yīng)用開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)介:Spark簡(jiǎn)介 職業(yè)認(rèn)證考試的學(xué)習(xí)方法 Spark應(yīng)用開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)介:Spark簡(jiǎn)介 彈性伸縮概述:組件介紹來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為 云消息 通知服務(wù)向主題發(fā)布模板消息 華為云消息通知服務(wù)向主題發(fā)布模板消息 時(shí)間:2020-11-25 16:31:13 本視頻主要為您介紹華為云消息通知服務(wù)向主題發(fā)布模板消息的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: 消息模板指消息的固定格式。如果您要發(fā)布的消息內(nèi)容豐富,來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語(yǔ)句 華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語(yǔ)句 時(shí)間:2020-11-24 15:57:34 本視頻主要為您介紹華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語(yǔ)句的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: MapReduce服務(wù) (MapReduce來(lái)自:百科
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云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB主備版部署形態(tài)未對(duì)此接口在應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)場(chǎng)景下的使用做驗(yàn)證。 使用ODBC連接云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB提供對(duì)ODBC3.5的支持。應(yīng)用程序通過(guò)GaussDB驅(qū)動(dòng)連接數(shù)據(jù)庫(kù)。 使用JDBC連接 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) JDBC是一種用于執(zhí)行SQL語(yǔ)句的Java API,可以為多種來(lái)自:專題
,幫助企業(yè)快速定制數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)端到端解決方案。 豐富的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)類型 支持多人在線協(xié)作開(kāi)發(fā),腳本開(kāi)發(fā)可支持SQL、Shell在線編輯、實(shí)時(shí)查詢;作業(yè)開(kāi)發(fā)可支持 CDM 、SQL、MR、Shell、MLS、Spark等多種數(shù)據(jù)處理節(jié)點(diǎn),提供豐富的調(diào)度配置策略與海量的作業(yè)調(diào)度能力。 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控來(lái)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(cāng)庫(kù) 、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(lái)自:專題
基于現(xiàn)有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、行業(yè)現(xiàn)狀進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)查、需求梳理、業(yè)務(wù)調(diào)研,輸出企業(yè)業(yè)務(wù)流程以及數(shù)據(jù)主題劃分。 主題設(shè)計(jì) 通過(guò)分層架構(gòu)表達(dá)對(duì)數(shù)據(jù)的分類和定義,幫助厘清數(shù)據(jù)資產(chǎn),明確業(yè)務(wù)領(lǐng)域和業(yè)務(wù)對(duì)象的關(guān)聯(lián)關(guān)系。 主題域分組 基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)主題域分組。 主題域 互不重疊數(shù)據(jù)的高層面的數(shù)據(jù)分類,用于管理其下一級(jí)的業(yè)務(wù)對(duì)象。來(lái)自:百科
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