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过NLP (Natural Language Processing) 机器学习理解用户输入的集成业务需求，匹配系统支持的触发器，连接器和数据处理器，生成组合应用。用户可以对生成的应用进一步配置和修改，最后构建，部署上线。 ROMA Connect 用户可以用以下步骤体验智能业务流生成的能力：来自：百科在系统中对应的执行实体，称之为SQL作业。 Spark作业 Spark作业是指用户通过可视化界面和RESTful API提交的作业，支持提交Spark Core/DataSet/Streaming/MLlib/GraphX等Spark全栈作业。 CU CU是队列的计价单位。1CU=1Core来自：百科
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e 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。 用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive组件，用户快速在主机上创建集群，提供海量数据的实时性要求不高的来自：百科SQL：无需大数据背景，会SQL就会大数据分析。SQL语法全兼容标准ANSI SQL 2003 Serverless Spark/Flink：完全兼容Apache Spark、Apache Flink生态和接口，线下应用可无缝平滑迁移上云，减少迁移工作量；批流一体架构，一份资源支持多种计算类型来自：百科
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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。来自：百科![]()
过列式存储和先进的压缩算法，存储空间不到通用数据库的1/10。 全栈式主流时序数据处理引擎 将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起，应用无需再集成Kafka/Redis/HBase/Spark等软件，大幅降低应用开发和维护成本。 TDengine的主流时序数据拥有强大的分析功能来自：专题![]()
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：直接来自：百科![]()
用、容错高。无服务器计算，相比传统服务性价比高，企业只需要支付所使用的部分，没有任何与无服务器计算相关的成本，尤其是应用程序使用随时间变化大的企业是非常划算的。 内容大纲： 1、Serverless大数据服务的前世今生; 2、即开即用Serverless全场景 智能数据湖 解决方案介绍;来自：百科![]()
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储到HDFS。 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）来自：专题![]()
义上说，HCatalog还是Hadoop的表和存储管理层，它使用户能够通过使用不同的数据处理工具（比如MapReduce），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来自：百科![]()
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超强写入：相比于其他NoSQL服务，拥有超强写入性能。 大数据分析：结合Spark等工具，可以用于实时推荐等大数据场景。 金融行业 云数据库 GaussDB NoSQL结合Spark等大数据分析工具，可应用于金融行业的风控体系，构建反欺诈系统。 优势： 大数据分析：结合Spark等工具，可以进行实时的反欺诈检测。 GeminiDB来自：百科![]()
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