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：

查看更多 →

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；

查看更多 →

前状态及后续响应活动措施；投放部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家的渠道来源，来决定下一周期重点投放哪些平台。 优势 高效的Spark编程模型：使用Spark Streaming直接从DIS中获取数据，进行数据清理等预处理操作。只需编写处理逻辑，无需关心多线程模型。 简单易用：直接

查看更多 →

建的集群支持TB级的数据需求 loT：具有高性能和异步数据写入功能，特定场景下可达到内存数据库的处理能力。同时， 文档数据库服务 中的集群实例，可动态扩容和增加mongos和shard组件的性能规格和个数，性能及存储空间可实现快速扩展，非常适合IoT的高并发写入的场景。 文档数据库 服务

查看更多 →

。 HDFS和Spark的关系 通常，Spark中计算的数据可以来自多个数据源，如Local File、HDFS等。最常用的是HDFS，用户可以一次读取大规模的数据进行并行计算。在计算完成后，也可以将数据存储到HDFS。 分解来看，Spark分成控制端（Driver）和执行端（E

查看更多 →

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、非结构化的三维建模、激光点云等巨量数据的离线批处理，支持带有位置属性的动态流数据实时计算处理

查看更多 →

HBase支持带索引的数据存储，适合高性能基于索引查询的场景。 数据计算 MRS 提供多种主流计算引擎：MapReduce（批处理）、Tez（DAG模型）、Spark（内存计算）、SparkStreaming（微批流计算）、Storm（流计算）、Flink（流计算），满足多种大数据应用场景，将数据进行结构和逻辑的转换，转化成满足业务目标的数据模型。

查看更多 →

installFailed：安装失败，表示插件安装失败，需要卸载后重新安装。 upgrading：升级中，表示插件正在更新中。 upgradeFailed：升级失败，表示插件升级失败，可重试升级或卸载后重新安装。 deleting：删除中，表示插件正在删除中。 deleteFailed

查看更多 →

云服务器的正常运行依赖于XEN Guest OS driver（PV driver）和KVM Guest OS driver（UVP VMTools），为了同时支持XEN虚拟化和KVM虚拟化，需要确保镜像安装了PV driver和UVP VMTools。 4、创建Windows系统盘镜像

查看更多 →

询的场景。 4、数据融合处理 MapReduce提供多种主流计算引擎：MapReduce（批处理）、Tez（DAG模型）、Spark（内存计算）、SparkStreaming（微批流计算）、Storm（流计算）、Flink（流计算），满足多种大数据应用场景，将数据进行结构和逻辑的转换，转化成满足业务目标的数据模型。

查看更多 →

数据接入两类，均采用按需和套餐包的计费模式。 版本 数据集成节点规格 数据作业节点调度次数 数据治理 支持的资产数量 包月 包1年 包2年 包3年 价格单位 初级版 规格名称: cdm.medium; vCPUs/内存: 4核 8GB; 基准/最大带宽: 0.4/1.5Gbps; 作业并发数:

查看更多 →

CU时计费还提供套餐包的购买和使用。 Flink作业和Spark作业的计费只有计算计费，具体计费规则与SQL作业相同。 说明 CU是队列的计价单位。1CU = 1Core 4GMem。不同规格的队列对应的计算能力不一样，规格越高计算能力越好。 在default队列中提交作业按扫描

查看更多 →

apr-devel subversion-devel apr-util-devel maven wget 2)设置内存交换空间。 swap分区用于应付物理内存不足的情况下所造成的内存扩展记录的功能。 dd if=/dev/zero of=/swap bs=4096 count=1M mkswap/swap

查看更多 →

来满足不同计算引擎的要求。 数据融合处理 MRS提供多种主流计算引擎：MapReduce（批处理）、Tez（DAG模型）、Spark（内存计算）、SparkStreaming（微批流计算）、Storm（流计算）、Flink（流计算），满足多种大数据应用场景，将数据进行结构和逻辑的转换，转化成满足业务目标的数据模型。

查看更多 →

installFailed：安装失败，表示插件安装失败，需要卸载后重新安装。 upgrading：升级中，表示插件正在更新中。 upgradeFailed：升级失败，表示插件升级失败，可重试升级或卸载后重新安装。 deleting：删除中，表示插件正在删除中。 deleteFailed

查看更多 →

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。

查看更多 →

配置DDoS高防日志:日志字段说明 应用开发简介:Spark简介 产品优势:Serverless DLI DLI数据源:使用说明 应用开发简介:Spark简介 Spark应用开发简介:Spark简介 应用开发简介:Spark简介 应用开发简介:Spark简介 配置DDoS高防日志:日志字段说明

查看更多 →

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 第10章 Kafka分布式消息订阅系统

查看更多 →

。 IoT应用 DDS 兼容MongoDB，具有高性能和异步数据写入功能，特定场景下可达到内存数据库的处理能力。同时，DDS中的集群实例，可动态扩容和增加mongos和shard组件的性能规格和个数，性能及存储空间可实现快速扩展，非常适合IoT的高并发写入的场景。 物联网（Internet

查看更多 →

一数据标准，加快数据变现，实现数字化转型。 表1 DAYU版本规格说明 表2 DAYU版本支持的组件 数据湖探索 DLI 数据湖 探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态， 实现批流一体的Serverle

查看更多 →

Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache 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

查看更多 →