09:20:33 大数据 在大数据1.0时代，互联网的发展需要对海量的非结构化数据进行分布式存储、并行计算，所以用到的关键技术有： 1. 批处理计算框架MapReduce； 2. 海量数据存储层HDFS/HBase。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在

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09:23:03 大数据 随着移动互联网的发展，大数据2.0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。

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Flink生态， 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。 DLI 支持多模引擎，企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等，挖掘和探索数据价值 进入控制台立即购买帮助文档DLI开发者社区1对1咨询 [ 免费体验中心 ]免费领取体验产品，快速开启云上之旅免费

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华为云计算 云知识 Flink Flink 时间：2020-10-30 15:42:55 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data

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用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。 图1分布式批处理引擎 MapReduce是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce的根源是函数性编程中的map和reduce函数。Map函数接受

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对已新建的Pipeline作业进行开发和配置。Pipeline模式作业包含批处理作业和实时处理作业（包含多种不同类型的节点算子）。 了解详情 开发一个单任务作业 对已新建的单任务作业进行开发和配置。单任务作业包含批处理作业（各种SQL脚本和Data Migration）和实时处理作业（DLI

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量、实时加工，让企业用一份数据，按需建立AI、BI、数据科学等多工作负载，加速数据在湖内流动，减少80%的数据搬迁，一个数据平台按需支持批处理、流计算、交互式查询和机器学习四大场景，根据上层业务建设多样性数仓集市。 湖仓一体避免了烟囱式割裂建设导致的效率问题，进一步降低多技术平台

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求、作业管理能力无法满足AI训练的复杂诉求、资源管理能力缺少分时共享、硬件异构能力弱等等，Volcano是基于Kubernetes的开源批处理系统，它弥补了Kubernetes在 批量和弹性工作负载如AI、大数据等方面的缺失。Volcano在调度、作业管理、资源管理、 数据管理 等方

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$ mvn compile (This compiles it) $ runRemoteAccessibleBenchmark.sh/.bat - This compiles and runs it. runRemoteAccessibleBenchmark 脚本用于开启可被远程访问的Benchmark

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的状态； 例如StatefulSet。 3. 守护进程工作负载 保证每个节点上运行着这样一个守护进程； 例如DaemonSet。 4. 批处理工作负载 适用于一次性的任务； 包括Job、CronJob。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在

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c/volume/namespace/resourcequota/serviceaccount 2. 应用层 部署（无状态/有状态应用、批处理、集群应用等）和路由（服务发现、DNS解析等）； K8S发行版必备功能和API，K8S会提供默认的实现，如Scheduler； Contr

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自定义场景 基于用户历史行为计算物品相似性，实时更新候选列表，提升用户体验，提高转化率支持多种召回、过滤、排序算子自由组合，训练形式上支持离线批处理、近线流处理、在线实时处理的三种数据处理方式，提供完备的一站式推荐平台，可快速设置运营规则进行AB测试。 功能优势： 全开放推荐流程，用户根据业务自定义推荐流程。

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态改变到目标状态。 详细信息请参见Deployment。 短时任务（Job） Job是用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment）的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停止的情况下永远运行。Job管理的Pod根据用户的设置把任务成功完成就自动退出了。

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