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Flink原理和特性
Processing-time和Ingestion-time支持。 高度灵活的流式窗口支持:Flink能够支持时间窗口、计数窗口、会话窗口,以及数据驱动的自定义窗口,可以通过灵活的触发条件定制,实现复杂的流式计算模式。 容错机制 分布式系统,单个task或节点的崩溃或故障,往往会导致
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大数据2.0用到的关键技术有哪些
0需要对海量,多样化,高并发的数据进行实时分析,交互式查询。包含的关键技术有: 1. MR批处理;Spark内存计算;Elk/Solr交互式分析;Storm流式计算; 2. YARN统一资源管理; 3. 统一数据存储HDFS/HBase/MPP。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证,尽在
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MRS可以做什么
储、查询和分析的统一平台,帮助企业快速构建海量数据信息处理系统,可解决各大企业的以下需求: 海量数据的分析与计算 海量数据的存储 海量数据流式处理 MapReduce服务 MRS MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务
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GaussDB(DWS)应用场景-实时数据分析
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同步执行函数流StartSyncWorkflowExecution
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为什么说大数据的发展是需求驱动的
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DRS不同场景下特性的差异介绍
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