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。 功能优势 纯SQL操作 DLI提供标准SQL接口，用户仅需使用SQL便可实现海量数据查询分析。

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，更轻松地在网格上读写HDFS上的数据，HCatalog还能为这些数据处理工具提供读写接口，并使用Hive的命令行接口发布数据定义和元数据探索命令。此外，经过封装这些命令，WebHcat Server还对外提供了 RES Tful接口。 Hive原理 Hive作为一个基于HDFS和M

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1、在本地环境中，进入代码根目录，执行gradle wrapper命令。命令执行完毕后，我们可以发现代码仓库中新增了以下文件： gradlew (Unix Shell 脚本) gradlew.bat (Windows批处理文件) gradle/wrapper/gradle-wrapper

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通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求，DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~EB级运营商 数据治理 能力，能快速将海量运营商数据做ETL处理，为分布式批处理计算提供分布式数据集。 高吞吐低时延：采用Apache F

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大数据离线处理场景化解决方案 HCIP-Big Data Developer系列课程。本课主要给大家讲解了大数据离线批处理的概念，应用场景，常用组件的使用方法，以及简单介绍了离线批处理实战。基础的部分是大数据离线批处理概念和应用场景。难点是各个组件的具体使用，以及组件之间的组合使用。 大数据实时检索场景化解决方案

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管理控制台提供全面的监控信息，简单易用，灵活管理，可视又可控。 · 随时根据业务情况弹性伸缩所需资源，按需开支，量身订做。 mysql数据库备份命令 云数据库 RDS支持数据库实例的备份和恢复，以保证数据可靠性。 备份的作用 当数据库或表被恶意或误删除，虽然华为云关系型数据库服务支持HA

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大数据离线处理场景化解决方案 HCIP-Big Data Developer系列课程。本课主要给大家讲解了大数据离线批处理的概念，应用场景，常用组件的使用方法，以及简单介绍了离线批处理实战。基础的部分是大数据离线批处理概念和应用场景。难点是各个组件的具体使用，以及组件之间的组合使用。 大数据实时检索场景化解决方案

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函数等，用SQL表达业务逻辑，简便快捷实现业务。 Spark作业提供全托管式Spark计算特性：用户可通过交互式会话(session)和批处理(batch)方式提交计算任务，在全托管Spark队列上进行数据分析。 数据湖探索 DLI 数据湖 探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache

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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、流处理等，挖掘和探索数据价值。DLI用户可以通过可视化界面、Restful API、JDBC、ODBC、Beeline等多种接入方式对云

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一、传统大数据平台Lambda架构： 两条数据流独立处理： 1.实时流，多采用Flink，Storm或者Spark Streaming 2.批处理，如采用MapReduce，Spark SQL等 关键问题： 1.计算结果容易不一致，如批计算的结果更全面，与流计算有差异 2.IoT时代数据量巨大，夜间批计算时间窗可能不够3

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则返回1。（此情况只有在连接为非阻塞时才能发生），失败原因存到conn->error_message中。 注意事项 在非阻塞连接上发送任何命令或数据之后，调用PQflush。如果返回1，则等待套接字变为读或写就绪。如果为写就绪状态，则再次调用PQflush。如果已经读到，调用PQ

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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。 DLI服务适用于海量 日志分析 、异构数据源联邦分析、大数据ETL处理。 DLI支持如下数据格式：

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的离线批处理，支持带有位置属性的动态流数据实时计算处理 CEP SQL 提供地理位置分析函数对地理空间数据进行实时分析，用户仅需编写SQL便可实现例如偏航检测，电子围栏等地理分析场景 大数据治理能力 能快速将海量遥感影像数据接入上云，快速完成影像数据切片处理，为分布式批处理计算提供弹性分布式数据集

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如何创建守护进程集(DaemonSet) 普通任务(Job) Job是Kubernetes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、Statefulset）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

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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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。云数据库RDS库服务默认开通 DAS 连接权限。 了解详情 通过mysql命令行客户端连接RDS for MySQL实例 在Linux操作系统中，您需要在 弹性云服务器 上安装MySQL客户端，通过mysql命令行连接实例。支持公网和内网两种连接方式。 了解详情 通过图形化界面连接RDS

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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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FS中残留目录，开启FlinkServer目录残留清理功能可以清理残留目录。 Flink常见Shell命令 在使用Flink的Shell脚本前，需要先初始化环境变量，其常见命令有yarn-session.sh、flink run、flink info等等。 MRS 精选文章推荐 大

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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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