域名 列表 7.在“地理位置访问控制”配置框中，用户可根据自己的需要更改“状态”，单击“自定义地理位置访问控制规则”，进入“地理位置访问控制”页面。 图2 地理位置访问控制配置框 8.在“地理位置访问控制”页面左上角，单击“添加规则”。 9.在弹出的对话框中，添加地理位置访问控制规则，如

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详细内容请参见调试作业。 支持Flink和Spark自定义作业 允许用户在独享集群上提交Flink和Spark自定义作业。 支持Spark streaming和Structured streaming 允许用户在独享集群上提交Spark streaming自定义作业。 支持与多种云服务连通，形成丰富的流生态圈。

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HDFS/HBase集群 Hive表数据存储在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式计算服务：Hive的大部分数据操作依赖MapReduce，HiveServer的主要功能是将HQL语句转换成MapReduce任务，从而完成对海量数据的处理。 HCatalog建立在Hive

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完全兼容开源接口，结合 华为云计算 、存储优势及大数据行业经验，为客户提供高性能、低成本、灵活易用的全栈大数据平台，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件，并具备在后续根据业务需要进行定制开发的能力，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，并通

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构化的遥感影像栅格数据、矢量数据，非结构化的空间位置数据、三维建模数据；在大体量的地理大数据中，通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼，是用户非常关注的话题 优势 提供地理专业算子 支持全栈Spark能力，具备丰富的Spark空间数据分析算法算子，全面支持结构化的遥感影像数据

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华为云计算 云知识 华为云SparkPack：成长型企业的数字化转型利器 华为云SparkPack：成长型企业的数字化转型利器 时间：2023-11-06 10:45:07 在众多的ERP SaaS应用中，华为云SparkPack（SAP Business One）给我留下了深刻

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介绍过的服务此处不再重复介绍。 MapReduce服务：MapReduce服务（ MRS ）是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务，一键即可部署Hadoop集群。MRS提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Sto

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DLV 的数据连接支持以下几种： 数据库类：包括 数据仓库 服务（DWS）、 数据湖探索 服务（ DLI ）、MapReduce服务（MRS）的Hive、MapReduce服务（MRS）的SparkSQL、 云数据库 （RDS）MySQL、云数据库（RDS）PostgreSQL、云数据库（RDS）SQL

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华为云计算 云知识 从低谷逆转，数字化转型企业可以信任华为云SparkPack 从低谷逆转，数字化转型企业可以信任华为云SparkPack 时间：2023-11-06 10:41:41 随着业务的快速发展，面临着越来越多的挑战和困境。根据统计数据显示，数据分散在各个系统中，无法形

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Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的数据编排技术。在MRS的大数据生态系统中，Alluxio位于计算和存储之间，为包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的计算框架提供了数据抽象层，使上层的计算应用可以通过统一的客户端API和全局命名空间访问包括H

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们提供多种方式的用户支持，详见联系我们页面。 什么是区域、可用区？ 我们用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像

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华为云计算 云知识 基于MapReduce服务 MRS分析车主驾驶行为 基于MapReduce服务 MRS分析车主驾驶行为 时间：2024-05-20 14:46:19 最新文章 图引擎服务 物流配送 图引擎 服务 语义搜索Demo 图引擎服务操作指导 云搜索服务 快速入门 数据湖 探索快速入门

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N不能立即提供服务，而且也不能保证数据和NN的一致性。 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，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠，买1年只需付10个月费用

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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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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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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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JDBC或ODBC提交Spark SQL作业 通过创建MySQL CDC源表来监控MySQL的数据变化，并将变化的数据信息插入到DWS数据库中。 通过创建MySQL CDC源表来监控MySQL的数据变化，并将变化的数据信息插入到DWS数据库中。 JDBC或ODBC提交Spark SQL作业

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