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    流式分析系统 内容精选 换一换
  • 什么是Spark_如何使用Spark_Spark的功能是什么

    oin等操作。当流数据连续不断的产生时,Spark SQL将会增量的、持续不断的处理这些数据并将结果更新到结果集中。同时,系统通过checkpoint和Write Ahead Logs确保端到端的完全一次性容错保证。 Structured Streaming的核心是将流式的数据看

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    ;2、BPM系统可以创建、映射、分析和改进业务流程;3、BPM系统可以更高效地运行日常运营,从而节省很多麻烦的流程;4、BPM系统可以实现更大的组织目标;5、BPM系统是迈向数字化转型的一种方式;6、BPM系统改进和优化了错误的操作;7、BPM系统在单个项目通过工作流时密切跟踪它们。

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  • DLI服务使用场景

    时间:2020-09-03 16:57:20 数据库分析 数据库分析: 应用的数据(如:注册信息)存在关系型数据库中,想对数据库内的数据进行分析 痛点: •数据量日益增多,复杂查询关系型数据库查不出来 •数据分库分表存在多个关系型数据库中,无法做全量分析 •不想因为分析业务影响在线业务 优势: 熟悉的SQL体验

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    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,往往会导致整个任务的失败。

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