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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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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
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么选择、购买并登录云服务器 了解详情 用户指南 本文主要介绍了虚拟主机的适用场景、功能管理、硬盘、备份、网卡、安全等问题，每个问题都有相应的操作截图示例，让用户能够更详细的了解和使用虚拟主机。 本文主要介绍了虚拟主机的适用场景、功能管理、硬盘、备份、网卡、安全等问题，每个问题都有来自：专题![]()
，输出压缩(output compress)，URL重写，Alias等重要功能；而Apache之所以流行，很大程度也是因为功能丰富，在Lighttpd上很多功能都有相应的实现了，这点对于Apache的用户是非常重要的，因为迁移到Lighttpd就必须面对这些问题。 ighttpd来自：百科![]()
配置管理问题，它可以帮助我们更好地管理微服务架构。 立即使用 服务咨询 微服务注册配置中心Nacos 微服务架构中，服务的数量和复杂度不断增加，服务的注册和发现、配置管理等问题变得越来越重要。Nacos是一个分布式服务注册和配置中心，它提供了服务发现、动态配置、元 数据管理 等功能，可以帮助我们更好地管理微服务架构。来自：专题![]()
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![]()
Varnish有什么用处 Varnish有什么用处 时间：2020-11-03 09:34:42 Varnish是一款高性能且开源的反向代理服务器和HTTP加速器，与传统的缓存服务器相比，Varnish具有性能更高、速度更快、管理更加方便等诸多优点，很多大型的网站都开始尝试使用Varnish来替换Sq来自：百科![]()
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![]()
华为云SSL证书管理优势：多类型下载 可将证书转换为tomcat、Nginx、Apache和IIS格式，覆盖业界99%的网站服务器类型 可将证书转换为tomcat、Nginx、Apache和IIS格式，覆盖业界99%的网站服务器类型 申请SSL证书常见问题 申请SSL免费证书 常见问题 申请SSL免费证书的约束条件是来自：专题![]()
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以专注在产品代码，不需要维护任何的服务器。服务器由云服务商提供，服务扩容的便捷性、灵活性大大提升。Serverless应用程序运行应用的服务默认提供高可用、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。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![]()
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