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- Spark 必备基本原理 内容精选 换一换
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一、传统大数据平台Lambda架构： 两条数据流独立处理： 1.实时流，多采用Flink，Storm或者Spark Streaming 2.批处理，如采用MapReduce，Spark SQL等 关键问题： 1.计算结果容易不一致，如批计算的结果更全面，与流计算有差异 2.IoT时代数据量巨大，夜间批计算时间窗可能不够3来自：百科安装软件，并使用Tesseract识别图片中的文字。 基本要求： 1) 熟练使用Linux基本操作命令； 2) 了解Tesseract的基本原理； 实验摘要 操作前提：登录华为云 1.部署开始 2.配置Tesseract 3.下载语言包 4.下载kunpeng文字图片进行demo测试来自：百科
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实时音视频 华为云实时音视频服务（SparkRTC）凭借在视频业务领域长期技术积累，快速为行业提供高并发、低延迟、高清流畅、安全可靠的全场景、全互动、全实时的音视频服务，适用于在线教育、办公协作、社交文娱、在线金融等场景 华为云实时音视频服务（SparkRTC）凭借在视频业务领域长期来自：专题与其他服务的关系:分布式消息服务 Kafka DMS输出流 DMS输入流 DMS输出流 分布式消息服务Kafka版:操作步骤 Kafka基本原理:Kafka结构 产品优势 漏洞修复策略:修复声明 什么是分布式消息服务RocketMQ版:支持的高级特性来自：百科
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SQL：无需大数据背景，会SQL就会大数据分析。SQL语法全兼容标准ANSI SQL 2003 Serverless Spark/Flink：完全兼容Apache Spark、Apache Flink生态和接口，线下应用可无缝平滑迁移上云，减少迁移工作量；批流一体架构，一份资源支持多种计算类型来自：百科![]()
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Yarn与其他组件的关系 Yarn和Spark组件的关系 Spark的计算调度方式，可以通过Yarn的模式实现。Spark共享Yarn集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on Yarn分两种模式：Yarn Cluster和Yarn Client。 Spark on yarn-cluster实现流程：来自：专题![]()
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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）、SparkStreaming（微批流计算）、Storm（流计算）、Flink（流计算），满足多种大数据应用场景，将数据进行结构和逻辑的转换，转化成满足业务目标的数据模型。来自：专题![]()
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 streaming自定义作业。 支持与多种云服务连通，形成丰富的流生态圈。来自：百科![]()
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前状态及后续响应活动措施；投放部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家的渠道来源，来决定下一周期重点投放哪些平台。 优势 高效的Spark编程模型：使用Spark Streaming直接从DIS中获取数据，进行数据清理等预处理操作。只需编写处理逻辑，无需关心多线程模型。 简单易用：直接来自：百科![]()
动化编译工具、代码加密和调试工具包等必备工具。您可以参照应用示例和用户开发指导手册，迅速开发和测试您的FPGA硬件加速器 应用开发套件(SDK) SDK包括应用示例、硬件抽象接口、加速器抽象接口、加速器驱动和runtime、版本管理工具等必备工具。通过加速器抽象接口实现硬件加速器来自：百科![]()
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