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创新驱动技术与产业升级。 此次大赛由华为云主办，以产业相关技术挑战作为赛题，邀请国内高校与科研机构参与，参赛作品为云与AI相关的创新研究IDEA。希望通过创新大赛，搭建产业界与学术界交流互动的平台，共同促进云与AI产业的技术创新。 大赛链接：https://competition来自：百科了解更多 开发环境亮点特性 收起 展开 支持远程开发 收起 展开 支持本地IDE远程访问Notebook。 新版Notebook提供了远程开发功能，通过开启SSH连接，用户本地IDE可以远程连接到ModelArts的Notebook开发环境中，调试和运行代码。 了解更多 收起 展开 开发环境保存来自：专题
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客户端所在服务器已安装JDK1.8以上版本和Intellij IDEA开发工具，下载jedis客户端（点此处下载jar包）。 本文档下载的开发工具和客户端仅为示例，您可以选择其它类型的工具和客户端。 实施步骤 在服务器上运行Intellij IDEA，创建一个MAVEN工程，为示例代码创建一个SecondsKill来自：百科CarbonData将数据源集成到Spark生态系统，用户可使用Spark SQL执行数据查询和分析，也可以使用Spark提供的第三方工具ThriftServer连接到Spark SQL。 CarbonData特性 SQL功能：CarbonData与Spark SQL完全兼容，支持所有可以直接在Spark来自：百科
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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![]()
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![]()
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 RES Tful 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![]()
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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![]()
入门流程 序号 操作方法 操作说明 1 获取App ID和 域名 请提交工单联系华为云技术客服获取。 2 获取SparkRTC SDK 请提交工单联系华为云技术客服获取。 3 集成SparkRTC SDK 请提交工单联系华为云技术客服获取。 语音互动直播 支持语音连麦、跨直播间PK。 语音来自：专题![]()
功能介绍 查询租户创建的所有的direct connect对象. 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v3/{project_id}/dcaas/direct-connects来自：百科![]()
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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![]()
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