数据湖探索 DLI

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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

 
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    16:02:45 SQL高级功能、Spark和Flink程序开发是大数据开发工程师的必要掌握的知识,本课程通过视频+课件的干货形式,期望通过学习,帮助提升大数据开发工程师的实际技能。 课程简介 本课程主要内容包括 DLI SQL高级语法,Spark和Flink程序开发,多数据源融合分析等知识。
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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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    在开始数据分析之前,必须明确要分析什么?你的数据对象是谁?要解决什么问题?商业目的是什么?数据分析师对这些都要了然于心,基于商业的理解,整理分析框架和分析思路。例如,减少老客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求,使用的分析手段也是不一样的。 2.准备数据
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    、地理函数、CEP函数等,用SQL表达业务逻辑,简便快捷实现业务。 Spark作业提供全托管式Spark计算特性:用户可通过交互式会话(session)和批处理(batch)方式提交计算任务,在全托管Spark队列上进行数据分析。 数据湖探索 DLI 数据湖 探索(Data Lake
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    渲染等诸多行业通用计算框架接入,提供高性能任务调度引擎,高性能异构芯片管理,高性能任务运行管理等能力。 应用场景1:多类型作业混合部署 随着各行各业的发展,涌现出越来越多的领域框架来支持业务的发展,这些框架都在相应的业务领域有着不可替代的作用,例如Spark,Tensorflow
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    程序传递到另一个应用程序,实现实时数据处理。 5. 实时数据处理:Kafka支持多种实时数据处理框架,如Spark Streaming、Storm等,可以通过将数据实时传输到处理框架中进行实时计算和分析。 总的来说,Kafka可以作为一种高性能、高可扩展性、低延迟的分布式消息系统
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    了解MRS的基本功能,利用MRS服务的Spark组件,对车主的驾驶行为进行分析统计,得到用户驾驶行为的分析结果。 场景: 本次实战的原始数据为车主的驾驶行为信息,包括车主在日常的驾驶行为中,是否急加速、急刹车、空挡滑行、超速、疲劳驾驶等信息,通过Spark组件的强大的分析能力,分析统计指
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    使用云框架的两个常见原因: 在表格中安排数据,从而用来呈现数据间的关系;或者在ap上组织图形和文本,也就是用于app布局。1.增大系统容量。我们的业务量越来越大,而要能应对越来越大的业务量,普通框架的性能已经无法满足了,我们需要专业的框架才能应对大规模的应用场景。所以,我们需要垂
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