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- spark 數(shù)據(jù)湖 內(nèi)容精選 換一換
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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，性能較開源提升了2來自：專題
- spark 數(shù)據(jù)湖 相關(guān)內(nèi)容
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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，可以無縫地使用SQL語句亦或是DataSet來自：專題更多相關(guān)文章精選推薦，帶您了解更多華為云數(shù)據(jù)湖探索 了解數(shù)據(jù)湖探索 圖解數(shù)據(jù)湖探索 什么是數(shù)據(jù)湖彈性資源池 數(shù)據(jù)湖探索使用約束限制 數(shù)據(jù)湖探索計(jì)費(fèi)說明 數(shù)據(jù)湖探索與其他云服務(wù)的關(guān)系 數(shù)據(jù)湖探索快速入門 創(chuàng)建并提交Spark SQL作業(yè) 創(chuàng)建并提交Spark Jar作業(yè) 創(chuàng)建并提交Flink來自：專題
- spark 數(shù)據(jù)湖 更多內(nèi)容
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，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：用戶可通過交互式會(huì)話(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DLI）是完全兼容Apache來自：百科![]()
來自：百科![]()
索服務(wù) CSS 、數(shù)據(jù)湖探索DLI、以及智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)等關(guān)鍵能力，具有極速、敏捷智能、全場(chǎng)景、全棧高性價(jià)比等優(yōu)勢(shì)，消除客戶使用數(shù)據(jù)的煩惱、提升實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)服務(wù)能力，擁抱行業(yè)數(shù)字化。 更多華為云智能數(shù)據(jù)湖內(nèi)容，可以關(guān)注微信公眾號(hào)：智能數(shù)據(jù)湖。 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索（Data Lake來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是什么 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是什么 時(shí)間：2020-09-03 15:32:26 數(shù)據(jù)湖探索（Data Lake Insight，簡(jiǎn)稱DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài)， 實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless來自：百科![]()
現(xiàn)部門間的數(shù)據(jù)共享和權(quán)限管理。 DLI核心引擎：Spark+Flink Spark是用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)一分析引擎，聚焦于查詢計(jì)算分析。DLI在開源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，性能較開源提升了2.5倍，在小時(shí)級(jí)即可實(shí)現(xiàn)EB級(jí)數(shù)據(jù)查詢分析。來自：百科![]()
1、了解DLI SQL的高級(jí)功能。 2、掌握Spark程序開發(fā)。 3、掌握Flink程序開發(fā)。 4、掌握多數(shù)據(jù)源融合分析。 課程大綱 第1章 SQL作業(yè) 第2章 Spark作業(yè) 第3章 Flink作業(yè) 第4章 多數(shù)據(jù)源融合計(jì)算 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索（Data Lake Insig來自：百科![]()
MapReduce服務(wù) MapReduce服務(wù) 云原生數(shù)據(jù)湖MRS（MapReduce 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，支持數(shù)據(jù)湖、 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫 、BI、AI融合等能力。MRS同時(shí)支持來自：專題![]()
創(chuàng)建并使用MRS服務(wù) 云原生數(shù)據(jù)湖MRS（MapReduce 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，支持數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖MRS（MapReduce來自：專題![]()
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)湖探索計(jì)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn) 數(shù)據(jù)湖探索計(jì)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn) 時(shí)間：2020-12-22 15:52:21 數(shù)據(jù)湖探索的計(jì)費(fèi)包括存儲(chǔ)計(jì)費(fèi)和計(jì)算計(jì)費(fèi)。數(shù)據(jù)湖探索的計(jì)費(fèi)詳情及樣例，詳情以產(chǎn)品價(jià)格詳情頁：http://m.cqfng.cn/pricing.html#/dli信息為準(zhǔn)。來自：百科![]()
本課程介紹智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái) DAYU基本架構(gòu)，工作原理，主要功能，產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)等。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解到企業(yè)單位為什么要進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型 2、了解到智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)是什么以及能幫我們解決什么問題 3、了解到智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的典型場(chǎng)景 4、了解到智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的核心能力來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2020-09-09 09:40:11 智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)(DAYU)是數(shù)據(jù)全生命周期一站式開發(fā)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，提供數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開發(fā)、 數(shù)據(jù)治理 、數(shù)據(jù)服務(wù)、 數(shù)據(jù)可視化 等功能，支持行業(yè)知識(shí)庫智能化建設(shè)，支持來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DAYU智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)價(jià)格 DAYU智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)價(jià)格 時(shí)間：2020-12-23 09:19:40 DAYU智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)采用基礎(chǔ)包+增量包的計(jì)費(fèi)模式。基礎(chǔ)包按包年、包月計(jì)費(fèi)；增量包分為批量數(shù)據(jù)遷移和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入兩類，均采用按需和套餐包的計(jì)費(fèi)模式來自：百科![]()
gion中的多個(gè)AZ間通過高速光纖相連，以滿足用戶跨AZ構(gòu)建高可用性系統(tǒng)的需求。 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索（Data Lake Insight，簡(jiǎn)稱DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài)， 實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計(jì)算分析服來自：百科![]()
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.來自：百科![]()
跨源連接的特點(diǎn)與用途 DLI支持原生Spark的跨源連接能力，并在其基礎(chǔ)上進(jìn)行了擴(kuò)展，能夠通過SQL語句、Spark作業(yè)或者Flink作業(yè)訪問其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)并導(dǎo)入、查詢、分析處理其中的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)湖探索跨源連接的功能是打通數(shù)據(jù)源之間的網(wǎng)絡(luò)連接。 數(shù)據(jù)湖探索跨源連接的功能是打通數(shù)據(jù)源之來自：專題![]()
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