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承载业务逻辑的运算单元，是Spark平台上可执行的最小工作单元。一个应用根据执行计划以及计算量分为多个Task。 Spark原理及相关介绍 Spark原理 Spark的应用运行结构如下图。 运行流程如下： 1、应用程序（Application）是作为一个进程的集合运行在集群上的，由Driver进行协调。来自：专题![]()
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杂的流程。分支条件设置功能实现了一套专门的词法分析算法。词法分析算法可以对分支条件的有效性进行严格校验并给出准确的提示。 （3）规则引擎 采用了规则引擎来支撑复杂的分支计算。在设计流程上，工作流分支条件计算采用了Groovy 定义的 DSL，引擎预制了一系列规则函数。工作流引擎的来自：云商店![]()
种方式）结合SQL逻辑快速输出样例结果，确保在作业正式运行时，逻辑处理正确。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来自：百科![]()
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简称CS）提供实时处理流式大数据的全栈能力,简单易用,即时执行Stream 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 实时流计算服务主要具有以下优势。 分布式实时流计算 支持大规模分布式集群，集群弹性伸缩，按作业使用的资源扩容和缩容集群，最大化节省成本。来自：百科
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