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- Spark常见面试题 内容精选 换一换
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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，分析统计指来自：百科e Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大数据组件。 用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive组件，用户快速在主机上创建集群，提供海量数据的实时性要求不高的来自：百科
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使用Spark-sql操作Hudi表 介绍如何使用Spark-sql操作Hudi表。 Hudi写入操作配置 主要介绍Hudi写入操作相关配置参数。 单表并发写配置 主要介绍Hudi单表并发写配置相关参数。 Hudi组件操作 从零开始使用Hudi 本指南通过使用spark-she来自：专题
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LTS 相关推荐 常见问题 产品介绍:产品类型 为什么无法上传媒资？ 单流录制模式和合流录制模式有什么区别？ 为什么视频可播放时长比总会话时长短？ 通过API合成的视频封面为什么看不到插入的视频素材缩略图？ 配置Git LFS:什么是Git LFS 性能测试常见问题 为什么视频转来自：百科![]()
跨源连接的特点与用途 跨源连接的特点与用途 DLI支持原生Spark的跨源连接能力，并在其基础上进行了扩展，能够通过SQL语句、Spark作业或者Flink作业访问其他数据存储服务并导入、查询、分析处理其中的数据，数据湖探索跨源连接的功能是打通数据源之间的网络连接。 数据湖探索跨来自：专题![]()
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![]()
在系统中对应的执行实体，称之为SQL作业。 Spark作业 Spark作业是指用户通过可视化界面和RESTful API提交的作业，支持提交Spark Core/DataSet/Streaming/MLlib/GraphX等Spark全栈作业。 CU CU是队列的计价单位。1CU=1Core来自：百科![]()
e Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大数据组件。 用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive组件，用户快速在主机上创建集群，提供海量数据的实时性要求不高的来自：百科![]()
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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JDBC或ODBC提交Spark SQL作业 通过创建MySQL CDC源表来监控MySQL的数据变化，并将变化的数据信息插入到DWS数据库中。 通过创建MySQL CDC源表来监控MySQL的数据变化，并将变化的数据信息插入到DWS数据库中。 JDBC或ODBC提交Spark SQL作业来自：专题![]()
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华为云计算 云知识 常见数据库解决方案_游戏行业数据库解决方案 常见数据库解决方案_游戏行业数据库解决方案 时间：2021-04-29 15:07:33 游戏行业数据库的解决方案：业务弹性扩展，高可用 行业痛点： 1、资源弹性伸缩，需要停服手工操作，而且风险极高。 2、数据库故障来自：百科![]()
华为云计算 云知识 常见数据库解决方案_ISV软件供应商上云解决方案 常见数据库解决方案_ISV软件供应商上云解决方案 时间：2021-04-29 15:37:03 ISV软件供应商上云解决方案：旧版本多，集成上云要求高，成本敏感度高 ISV现状： 1、初期客户投入成本高，工程实施周期长；来自：百科![]()
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
