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算框架，扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。当前Spark支持两种数据处理方式：Direct Streaming和Receiver方式。 SparkSQL和DataSet SparkSQL是Spark中用于结构化数据处理的模块。在Spark应用中，可以无缝地使用SQL语句亦或是DataSet

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现部门间的数据共享和权限管理。 DLI核心引擎：Spark+Flink Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎，聚焦于查询计算分析。DLI在开源Spark基础上进行了大量的性能优化与服务化改造，不仅兼容Apache Spark生态和接口，性能较开源提升了2.5倍，在小时级即可实现EB级数据查询分析。

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1、了解DLI SQL的高级功能。 2、掌握Spark程序开发。 3、掌握Flink程序开发。 4、掌握多数据源融合分析。 课程大纲 第1章 SQL作业 第2章 Spark作业 第3章 Flink作业 第4章 多数据源融合计算 数据湖探索 DLI 数据湖探索（Data Lake Insig

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MapReduce服务 MapReduce服务 云原生数据湖MRS（MapReduce Service）为客户提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据组件，支持数据湖、 数据仓库 、BI、AI融合等能力。MRS同时支持

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创建并使用MRS服务 云原生数据湖MRS（MapReduce Service）为客户提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据组件，支持数据湖、数据仓库、BI、AI融合等能力。 云原生数据湖MRS（MapReduce

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gion中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 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Serverless大数据计算分析服

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跨源连接的特点与用途 DLI支持原生Spark的跨源连接能力，并在其基础上进行了扩展，能够通过SQL语句、Spark作业或者Flink作业访问其他数据存储服务并导入、查询、分析处理其中的数据，数据湖探索跨源连接的功能是打通数据源之间的网络连接。 数据湖探索跨源连接的功能是打通数据源之

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