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来自：百科分布式消息中间件的作用 分布式消息中间件的作用 华为云分布式消息中间件提供分布式消息Kafka版、分布式消息RabbitMQ版和分布式消息RocketMQ版。分布式消息中间件作用是为用户应用系统提供异步的、高可用的消息队列服务，实现应用解耦、突发流量处理以及与第三方应用的集成。来自：专题
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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：来自：百科![]()
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；来自：百科![]()
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HDFS是大数据上通用的分布式文件系统。 OBS 是对象存储服务，具有高可用低成本的特点。 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。 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）、S来自：专题![]()
源时如果节点有缓存，就会直接命中缓存。如果您在更新资源后没有执行缓存刷新操作，只有当节点已缓存的资源过期后才会回源请求最新的资源并重新缓存到节点。同时，由于各个地区访问热度不同，淘汰时间不同，有的节点缓存已经淘汰，用户再次访问时，会回源站请求新的资源，有的节点缓存还在，用户访问时来自：百科![]()
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Studio MRS Spark 通过MRS Spark节点实现在MRS中执行预先定义的Spark作业。 数据开发 数据治理中心 作业节点MRS Spark 数据治理 中心 DataArts Studio MRS Spark Python 通过MRS Spark Python节点实现在MRS中执行预先定义的Spark来自：专题![]()
SQL作业开发指导，包括作业分析、UDF、使用JDBC或ODBC提交Spark SQL作业等操作指导。 提供Spark SQL作业开发指导，包括作业分析、UDF、使用JDBC或ODBC提交Spark SQL作业等操作指导。 Spark SQL作业开发指南 Flink OpenSource SQL作业开发指南来自：专题![]()
为应对业务高峰期的流量冲击，分布式云原生U CS 提供了智能的分布式流量治理和算力调度管理能力，灵活分配业务流量和边云资源，有效提升业务稳定性和用户体验。 优势 ●用户就近接入 分布式云原生UCS根据用户所属区域，实现智能路由、就近接入，减少业务端到端时延。 ●统一算力供给 分布式云原生UCS跨地来自：专题![]()
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轻源站压力。 适用场景 状态码缓存时间功能主要适用于源站响应异常状态码的场景。当源站运行正常时，CDN回源请求资源后将按照设置的缓存规则将资源缓存到节点，再次访问相同资源时不会触发回源。当源站响应异常，且不希望所有请求都由源站响应，可以设置状态码缓存时间，减轻源站压力。 典型应用：图片abc来自：百科![]()
分布式消息基本概念 分布式消息基本概念 分布式消息是现代分布式系统中非常重要的一部分。在分布式系统中，消息传递可以有效地解决各个组件之间的通信问题。这种方法已经在各种大型系统中得到广泛采用，例如金融交易系统、电子商务系统、基础架构等。 分布式消息是现代分布式系统中非常重要的一部分来自：专题
