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- spark 采集 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) 創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果 時(shí)間：2020-11-25 15:19:18 本視頻主要為您介紹實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)及查看作業(yè)執(zhí)行結(jié)果的操作教程指導(dǎo)。 場景描述：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(dāng)今應(yīng)用最為廣泛通用的大數(shù)據(jù)先進(jìn)技術(shù)之一。BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件提供了Spark性能改進(jìn)的各種優(yōu)化技術(shù)，包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱： 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程； 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn)；來自：百科
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實(shí)時(shí)音視頻 華為云實(shí)時(shí)音視頻服務(wù)（SparkRTC）憑借在視頻業(yè)務(wù)領(lǐng)域長期技術(shù)積累，快速為行業(yè)提供高并發(fā)、低延遲、高清流暢、安全可靠的全場景、全互動(dòng)、全實(shí)時(shí)的音視頻服務(wù)，適用于在線教育、辦公協(xié)作、社交文娛、在線金融等場景 華為云實(shí)時(shí)音視頻服務(wù)（SparkRTC）憑借在視頻業(yè)務(wù)領(lǐng)域長期來自：專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用DIS采集增量駕駛行為日志數(shù)據(jù)并上傳到 OBS 使用DIS采集增量駕駛行為日志數(shù)據(jù)并上傳到OBS 時(shí)間：2020-11-24 15:43:51 本視頻主要為您使用DIS采集增量駕駛行為日志數(shù)據(jù)并上傳到OBS的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： DIS（Data Ingestion來自：百科
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監(jiān)控以及無線路由上網(wǎng)等功能 訪問店鋪 盛原成工業(yè)IOT智能網(wǎng)關(guān) 盛原成智能網(wǎng)關(guān)是一款全新的工業(yè)數(shù)據(jù)采集轉(zhuǎn)發(fā)設(shè)備，集通訊接口服務(wù)器、工控機(jī)、工控軟件于一體的智能設(shè)備；上網(wǎng)模式支持采集工業(yè)現(xiàn)場的多種工業(yè)設(shè)備協(xié)議、支持多種通訊鏈路，圖形化的操作配置。 訪問店鋪 盛云服務(wù)包 盛云服務(wù)包是來自：專題![]()
來自：專題![]()
發(fā)，通過解碼最終在內(nèi)容消費(fèi)方的終端設(shè)備上實(shí)現(xiàn)播放 最新文章 采集多渠道日志數(shù)據(jù)到 云日志服務(wù)LTS 使用Flume采集器上報(bào)日志到LTS 采集Syslog匯聚服務(wù)器日志到LTS 將自建ELK日志導(dǎo)入云日志服務(wù)LTS 采集第三方云廠商、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心、華為云其他Region的Kubernetes日志到LTS來自：百科![]()
API概覽 API概覽 權(quán)限管理:采集管理常用操作與系統(tǒng)權(quán)限 GaussDB (DWS)中單表查詢性能與哪些因素有關(guān)？ API概覽 表分區(qū)定義:分區(qū)策略選擇 API概述 數(shù)據(jù)庫使用規(guī)范:數(shù)據(jù)庫索引設(shè)計(jì)規(guī)范 Spark 2.4.5版本說明:Spark 2.4.5 版本說明 表分區(qū)定義:分區(qū)策略選擇來自：百科![]()
HBase支持帶索引的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，適合高性能基于索引查詢的場景。 數(shù)據(jù)計(jì)算 MRS 提供多種主流計(jì)算引擎：MapReduce（批處理）、Tez（DAG模型）、Spark（內(nèi)存計(jì)算）、SparkStreaming（微批流計(jì)算）、Storm（流計(jì)算）、Flink（流計(jì)算），滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。來自：百科![]()
前狀態(tài)及后續(xù)響應(yīng)活動(dòng)措施；投放部門通過平臺(tái)獲取新增玩家、活躍玩家的渠道來源，來決定下一周期重點(diǎn)投放哪些平臺(tái)。 優(yōu)勢 高效的Spark編程模型：使用Spark Streaming直接從DIS中獲取數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清理等預(yù)處理操作。只需編寫處理邏輯，無需關(guān)心多線程模型。 簡單易用：直接來自：百科![]()
參數(shù)說明。 非加密傳輸?shù)湫蛨鼍埃簭谋镜?span style='color:#C7000B'>采集靜態(tài)日志保存到Kafka 指導(dǎo)用戶使用Flume服務(wù)端從本地采集靜態(tài)日志保存到Kafka的Topic列表。 加密傳輸?shù)湫蛨鼍埃簭谋镜?span style='color:#C7000B'>采集靜態(tài)日志保存到HDFS 指導(dǎo)用戶使用Flume服務(wù)端從本地采集靜態(tài)日志保存到HDFS上。 配置加密傳輸來自：專題![]()
SQL或自定義作業(yè)。無需關(guān)心計(jì)算集群, 無需學(xué)習(xí)編程技能。完全兼容Apache Flink和Spark API 數(shù)據(jù)湖探索 數(shù)據(jù)湖 探索（Data Lake Insight，簡稱 DLI ）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、openLooKeng（基于Apache Pres來自：專題![]()
TDengine 對每個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)單獨(dú)建表，但應(yīng)用經(jīng)常需要對數(shù)據(jù)點(diǎn)之間進(jìn)行聚合。為 高效的進(jìn)行聚合操作，TDengine 引入超級表（STable）的概念。超級表用來代表一 特定類型的數(shù)據(jù)采集點(diǎn)，它是表的集合，包含多張表，而且這集合里每張表的 Schema 是一樣的。同一類型的采集設(shè)備需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)來自：專題![]()
入到MRS的流式集群中進(jìn)行實(shí)時(shí)告警。 圖3梯聯(lián)網(wǎng)行業(yè)低時(shí)延流式處理場景 該場景下MRS的優(yōu)勢如下所示。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集：利用Flume實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，并提供豐富的采集和存儲(chǔ)連接方式。 海量的數(shù)據(jù)源接入：利用Kafka實(shí)現(xiàn)萬級別的電梯數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)接入。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)來自：百科![]()
駛網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)入湖治理 將網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的原始數(shù)據(jù)加工為數(shù)據(jù)集/訓(xùn)練集，提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)解析、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)標(biāo)注等多種工具服務(wù)，幫助用戶提升數(shù)據(jù)處理效率 優(yōu)勢 網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)治理 高效，數(shù)據(jù)易理解使用 設(shè)備采集數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化，支持多種主流文件的導(dǎo)入和ETL處理，數(shù)據(jù)清洗/轉(zhuǎn)換的治理過來自：百科![]()
為推流端（主播）、拉流端（觀眾）、直播流媒體中心（平臺(tái)），直播時(shí)延3~5S，分為推流端、直播中心和播放端，由于直播觀眾分布區(qū)域廣，推流端將采集的直播流推送到直播中心，直播中心可以對直播流進(jìn)行處理然后分發(fā)。推流協(xié)議支持RTMP，播放協(xié)議支持RTMP、HTTP-FLV和HLS。 實(shí)時(shí)來自：百科![]()
網(wǎng)、金融、游戲、產(chǎn)業(yè)云等行業(yè)的解決方案，數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)處理與匯聚，再到數(shù)據(jù)計(jì)算與分析，最后到應(yīng)用與消費(fèi)層，通過對數(shù)據(jù)的一系列操作（采集、處理、分析和應(yīng)用），構(gòu)建了全場景數(shù)據(jù)服務(wù)助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，最終實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到價(jià)值的閉環(huán)。 數(shù)據(jù)采集與處理 對核心關(guān)鍵應(yīng)用如ERP、CRM、PDM來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 業(yè)財(cái)一體，精細(xì)管控丨華為云SparkPack助力成長型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 業(yè)財(cái)一體，精細(xì)管控丨華為云SparkPack助力成長型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 時(shí)間：2023-11-06 10:51:44 在當(dāng)今的數(shù)字化時(shí)代，成長型企業(yè)面臨著激烈的市場競爭和日益復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求。為來自：百科![]()
GaussDB部署_ GaussDB數(shù)據(jù)庫 部署_高斯數(shù)據(jù)庫部署_華為云 漏洞掃描 應(yīng)用場景_Web漏洞掃描_主機(jī)漏洞掃描 什么是Spark_如何使用Spark_Spark的功能是什么 彈性公網(wǎng)IP的使用_EIP的使用場景 稅務(wù)管理-稅務(wù)管理包含哪些-好會(huì)計(jì)中如何操作 什么是科目期初-好會(huì)計(jì)來自：專題![]()
TDengine 對每個(gè)數(shù)據(jù)采集點(diǎn)單獨(dú)建表，但應(yīng)用經(jīng)常需要對數(shù)據(jù)點(diǎn)之間進(jìn)行聚合。為 高效的進(jìn)行聚合操作，TDengine 引入超級表（STable）的概念。超級表用來代表一 特定類型的數(shù)據(jù)采集點(diǎn)，它是表的集合，包含多張表，而且這集合里每張表的 Schema 是一樣的。同一類型的采集設(shè)備需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)來自：專題![]()
SQL作業(yè)開發(fā)指導(dǎo)，包括作業(yè)分析、UDF、使用JDBC或ODBC提交Spark SQL作業(yè)等操作指導(dǎo)。 提供Spark SQL作業(yè)開發(fā)指導(dǎo)，包括作業(yè)分析、UDF、使用JDBC或ODBC提交Spark SQL作業(yè)等操作指導(dǎo)。 Spark SQL作業(yè)開發(fā)指南 Flink OpenSource SQL作業(yè)開發(fā)指南來自：專題
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