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HDFS分布式文件系统和ZooKeeper 第3章 Hive分布式 数据仓库 第4章 HBase技术原理 第5章 MapReduce和Yarn技术原理 第6章 Spark基于内存的分布式计算 第7章 Flink流批一体分布式实时处理引擎 第8章 Flume海量日志聚合 第9章 Loader数据转换

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华为云计算 云知识 实时流计算服务 创建Spark自定义作业及查看作业执行结果 实时流计算服务创建Spark自定义作业及查看作业执行结果 时间：2020-11-25 15:19:18 本视频主要为您介绍实时流计算服务创建Spark自定义作业及查看作业执行结果的操作教程指导。 场景描述：

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随着大数据爆炸式的增长，应用大规模数据处理系统分析大数据变得越来越重要。其中，Spark是当今应用最为广泛通用的大数据先进技术之一。BoostKit大数据使能套件提供了Spark性能改进的各种优化技术，包括优化的机器学习算法，从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲： 1. 大数据机器学习算法发展历程； 2. 机器学习算法优化的技术挑战；

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特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成 与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择

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云原生GIS的部署是多节点集群方式搭建，一个节点故障，服务会自动转移到其他存活的节点；如果其中一个服务异常，系统会自动重建一个新的服务来替代异常的服务，因为是基于容器技术，替代过程可以达到秒级替代；基于微服务的横向扩展能力，保证了服务高效稳定。 6）机器/VM比较多 云原生GIS环境下，所有服务都是由Ku

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用户通过DES等迁移服务将海量数据迁移至 OBS ，再基于华为云提供的MapReduce等大数据服务或开源的Hadoop、Spark等运算框架，对存储在OBS上的海量数据进行大数据分析，最终将分析的结果呈现在ECS中的各类程序或应用上。 建议搭配服务 MapReduce服务 MRS，弹性云服务器 ECS，数据快递服务

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