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  • java spark開發(fā) 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 Spark Spark 時間：2020-10-30 15:50:39 Spark是一個開源的，并行數(shù)據(jù)處理框架，能夠幫助用戶簡單的開發(fā)快速，統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，對數(shù)據(jù)進行，協(xié)處理，流式處理，交互式分析等等。 Spark提供了一個快速的計算，寫入，以及交互式查詢的
    來自：百科
    算框架，擴展了Spark處理大規(guī)模流式數(shù)據(jù)的能力。當前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，可以無縫地使用SQL語句亦或是DataSet
    來自：專題
  • java spark開發(fā) 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)Java代碼遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實現(xiàn)Java代碼遷移 時間：2020-12-01 16:27:08 本實驗指導(dǎo)用戶使用鯤鵬分析掃描工具識別java軟件中的依賴庫，并在鯤鵬平臺完成java代碼的編譯遷移。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 通過本實驗，您將能夠：
    來自：百科
    Spark SQL作業(yè)的特點與功能 Spark SQL作業(yè)的特點與功能 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是完全兼容Apache Spark，也支持標準的Spark SQL作業(yè)， DLI 在開源Spark基礎(chǔ)上進行了大量的性能優(yōu)化與服務(wù)化改造，不僅兼容Apache Spark生態(tài)和接口，性能較開源提升了2
    來自：專題
  • java spark開發(fā) 更多內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 時間：2020-12-02 11:15:56 本實驗通過 MRS 服務(wù)Spark組件分析統(tǒng)計指定時間內(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)。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 1.
    來自：百科
    華為云計算 云知識 求職訓練營 Java實踐排位賽 求職訓練營 Java實踐排位賽 時間：2020-12-09 11:03:10 求職訓練營 Java實踐排位賽旨在幫助大家快速掌握企業(yè)級Java編程規(guī)范的要求，更好完成學生向開發(fā)者，初級開發(fā)者向高級開發(fā)者的轉(zhuǎn)變。 【大賽簡介】 華為
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    華為云計算 云知識 華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語句 華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語句 時間：2020-11-24 15:57:34 本視頻主要為您介紹華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語句的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： MapReduce服務(wù) （MapReduce
    來自：百科
    JDK、Maven，并且能夠訪問Maven中央庫。 已基于Java Chassis開發(fā)好了微服務(wù)應(yīng)用。 Java Chassis支持和不同的技術(shù)進行組合使用，配置文件的名稱和實際使用的技術(shù)有關(guān)。如果您采用Spring方式使用Java Chassis，配置文件的名稱一般為“microservice.yaml”，如果您采用Spring
    來自：專題
    acedJob 相關(guān)推薦 Spark應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark開發(fā)接口簡介 應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark開發(fā)接口簡介 應(yīng)用開發(fā)簡介:Flink開發(fā)接口簡介 應(yīng)用開發(fā)簡介:Flink開發(fā)接口簡介 應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark開發(fā)接口簡介 應(yīng)用開發(fā)簡介:Spark開發(fā)接口簡介 如何命名商標名稱？
    來自：百科
    云數(shù)據(jù)庫 GaussDB主備版部署形態(tài)未對此接口在應(yīng)用程序開發(fā)場景下的使用做驗證。 使用ODBC連接云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 云數(shù)據(jù)庫GaussDB提供對ODBC3.5的支持。應(yīng)用程序通過GaussDB驅(qū)動連接數(shù)據(jù)庫。 使用JDBC連接 GaussDB數(shù)據(jù)庫 JDBC是一種用于執(zhí)行SQL語句的Java API，可以為多種
    來自：專題
    華為云計算 云知識 華為云SparkPack：成長型企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型利器 華為云SparkPack：成長型企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型利器 時間：2023-11-06 10:45:07 在眾多的ERP SaaS應(yīng)用中，華為云SparkPack（SAP Business One）給我留下了深刻
    來自：百科
    構(gòu)建了企業(yè)上下游業(yè)務(wù)協(xié)同，提升了協(xié)同效率和數(shù)據(jù)的及時性、準確性。 回到最后，華為云可以以低代碼開發(fā)平臺使能企業(yè)“開發(fā)者”構(gòu)建應(yīng)用，實現(xiàn)了輕應(yīng)用、行業(yè)應(yīng)用、大屏應(yīng)用和移動小程序的快速開發(fā)和云上部署。它幫助我們實現(xiàn)了企業(yè)產(chǎn)品全生命周期和供應(yīng)鏈的可視化、可追溯性。它還幫助我們內(nèi)置了國際
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    ModelArts開發(fā)環(huán)境 ModelArts開發(fā)環(huán)境簡介 ModelArts開發(fā)環(huán)境，以云原生的資源使用和開發(fā)工具鏈的集成，目標為不同類型AI開發(fā)、探索、教學用戶，提供更好云化AI開發(fā)體驗。 ModelArts軟件開發(fā)的歷史，就是一部降低開發(fā)者成本，提升開發(fā)體驗的歷史。在AI開發(fā)階段，M
    來自：專題
    的云上開發(fā)環(huán)境。 支持6+主流開發(fā)語言并可擴展。 通過瀏覽器，可訪問不同計算架構(gòu)的環(huán)境 不限設(shè)備和操作系統(tǒng)，通過瀏覽器就可以訪問不同計算架構(gòu)（ARM和X86）的開發(fā)環(huán)境。 一個開發(fā)者可以同時使用多個開發(fā)環(huán)境，不受限于本地配置。 界面可定制，支持基于插件的橫向能力擴展 開發(fā)環(huán)境桌面
    來自：專題
    場景描述： 用戶可以基于Spark的API進行二次開發(fā)，構(gòu)建自定義Jar包并提交到 CS 集群上運行，CS完全兼容開源社區(qū)接口。 創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)的前提條件： 確保已創(chuàng)建運行自定義作業(yè)所需的CS獨享集群 確保在構(gòu)建應(yīng)用Jar包時，將Spark的相關(guān)依賴排除 確保已將自定義Jar包上傳到 OBS 桶中
    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
    本開發(fā)設(shè)計建議原則約定GaussDB開發(fā)過程中應(yīng)當遵守的設(shè)計規(guī)范，輸出高效的業(yè)務(wù)SQL代碼 本開發(fā)設(shè)計建議約定GaussDB開發(fā)過程中應(yīng)當遵守的設(shè)計規(guī)范，輸出高效的業(yè)務(wù)SQL代碼 為什么要遵守GaussDB開發(fā)設(shè)計規(guī)則？ 用戶應(yīng)當遵守GaussDB開發(fā)設(shè)計規(guī)則，能夠保證業(yè)務(wù)的高效運行；違反這些規(guī)則，將導(dǎo)致
    來自：專題
    華為云計算 云知識 LiteOS集成開發(fā) LiteOS集成開發(fā) 時間：2020-11-19 14:20:54 本視頻主要為您介紹LiteOS集成開發(fā)的操作教程指導(dǎo)。 產(chǎn)品開發(fā)流程： 1.Profile定義 2.編解碼插件開發(fā) 3.端側(cè)集成 4.在線調(diào)試 5.自助測試 6.產(chǎn)品發(fā)布
    來自：百科
    p、MPI、Hypertable、Spark等集群。 配置流程 1.配置編譯環(huán)境 1)安裝Mesos依賴工具和庫。 sudo yum install-y python-devel python-six python-virtualenv java-1.8.0-openjdk-devel
    來自：百科
    SDK):接口約束 什么是對象存儲服務(wù):如何訪問對象存儲服務(wù) 創(chuàng)建并提交Spark Jar作業(yè):步驟1：上傳數(shù)據(jù)至OBS 上傳對象-追加上傳(Go SDK):接口約束 IAM :角色與策略權(quán)限管理 設(shè)置多版本對象ACL(Java SDK):功能說明 創(chuàng)建IAM委托:創(chuàng)建用于跨區(qū)域復(fù)制的委托
    來自：百科
    OpenSource SQL作業(yè)開發(fā)指南 Flink Jar作業(yè)開發(fā)指南 提供Flink Jar作業(yè)開發(fā)基礎(chǔ)樣例與使用方法。 提供Flink Jar作業(yè)開發(fā)基礎(chǔ)樣例與使用方法。 Flink Jar作業(yè)開發(fā)指南 Spark Jar作業(yè)開發(fā)指南 介紹使用Spark Jar作業(yè)的完整的操作步驟，幫助您在DLI上進行作業(yè)開發(fā)。
    來自：專題
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