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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或程序就可来自：百科
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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 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或程序就可来自：百科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来自：百科
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crt”拷贝到“cert”目录下 步骤三修改配置文件：1.配置Apache中“conf”目录下的“httpd.conf”文件；2.配置Apache中“conf/extra”目录下的“httpd-ssl.conf”文件。具体操作 步骤四重启Apache：1.在Apache bin目录下执行apachectl来自：专题![]()
短视频行业的内容去头部化趋势较为明显，而短视频内容的永久存储又给业务的运营成本带来较大的压力。所以，针对短视频的压缩可以大幅降低短视频平台OPEX。FPGA视频转码加速服务可以高效的实现复杂编码算法，提升视频压缩比和压缩效率。 优势 2+倍性能；2+倍能耗比 通过实测，FP1单卡实例，可以支持路4路720P30（H来自：百科![]()
每天自动备份数据，备份都是以压缩包的形式自动存储在对象存储服务（Object Storage Service，简称 OBS ）。备份文件保留732天，支持一键式恢复。用户可以设置自动备份的周期，还可以根据自身业务特点随时发起备份，选择备份周期、修改备份策略。 每天自动备份数据，备份都是以压缩包的形式自动存储在对象存储服务（Object来自：专题![]()
过滤，数据转换等等 时序分析 专为物联网时序数据处理优化的服务，包括高压缩比的时序数据存储，高效的时序查询效率，海量时间线能力； 海量接入：海量时间线能力，最大可达亿级 时序存储：列式存储及专用压缩算法，高压缩率 高效查询：基于时间多维度聚合，近实时分析查询 数据可视化 ：提供时序来自：百科![]()
educe也是Apache的Hadoop项目的子项目，它是一个基于Hadoop HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的MapReduce任务并提交MapReduce执行。 Hive与Tez的关系 Tez是Apache的开源项目，它来自：专题![]()
FAQ&随堂测试 第6章 参考材料 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大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎，企业仅需使用SQL或程序就可来自：百科![]()
册、服务治理、配置管理等全场景能力；帮助用户实现微服务应用的快速开发和高可用运维。支持多语言、多运行时；支持Spring Cloud、Apache ServiceComb（JavaChassis/GoChassis）框架和Mesher服务网格。 产品优势 多语言 提供Java、Go、来自：百科![]()
，单实例支持超10万时间线，最大亿级时间线。通过采用列式存储布局，不同数据类型（如时间类型，浮点型）采用不同压缩算法，相比开源OpenTSDB压缩率提升10倍，获得极致压缩率。支持倒排索引，相对开源OpenTSDB查询效率提升10倍以上。另外，IoT数据分析服务还提供时序数据洞察来自：百科![]()
SQL或自定义作业。无需关心计算集群, 无需学习编程技能。完全兼容Apache Flink和Spark API 数据湖探索 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、openLooKeng（基于Apache Presto）生态，提供一站来自：专题![]()
javase/downloads/index.html Maven加速地址：https://repo.huaweicloud.com/apache/maven/maven-3/ 使用说明 点击此处下载settings.xml文件，覆盖/conf/settings.xml文件即可。来自：百科![]()
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