端边云车联网Serverless数据湖解决方案

大屏数据处理应用模板 描述 大屏数据处理应用模板，可配合组件资产“大屏Demo”使用。 开放能力 大屏数据处理应用模板为APP资产，提供服务能力。 服务 说明 getTodayForDmax 该服务用于获取当天时间。 getTaskStatusNum 该服务用于获取各任务状态的具体数量。

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工业数据处理基础工具链专题设计 数据湖 治理平台设计 工业数据资产库设计 父主题： 行业知识中心方案设计

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配置流式读取Spark Driver执行结果 配置场景 在执行查询语句时，返回结果有可能会很大（10万数量以上），此时很容易导致JD BCS erver OOM（Out of Memory）。因此，提供数据汇聚功能特性，在基本不牺牲性能的情况下尽力避免OOM。 配置描述 提供两种不同

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集成ModuleSDK进行数据处理 场景说明 代码解析 注册节点 创建产品 修改代码 项目打包 制作镜像包或插件包 创建应用 部署应用 添加边缘设备 设备接入 查看SDK运行日志 父主题： 集成ModuleSDK(C)

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Service for Kafka，简称Kafka）是一款基于开源社区版Kafka提供的消息队列服务，是一个拥有高吞吐、可持久化、可水平扩展，支持流式数据处理等多种特性的分布式消息流处理中间件。 ROMA Connect可以使用Kafka作为数据集成任务的源端和目标端，也可以使用Kafka作

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修改项目中数据处理作业的参数接口 功能介绍 修改项目中数据处理作业的参数。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/dataplan/v1.0/data/process/job/{job_id}/config 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注

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集成ModuleSDK进行数据处理 操作场景 代码解析 注册节点 创建产品 修改代码 项目打包 制作镜像包 创建应用 部署应用 添加边缘设备 设备接入 父主题： 集成ModuleSDK(Java)

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description String 数据处理任务的版本描述。 duration_seconds Integer 数据处理任务的运行时间，单位秒。 inputs Array of ProcessorDataSource objects 数据处理任务的输入通道。 modified_sample_count

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执行引擎提升数据处理能力，比MapReduce性能高10倍到100倍。 提供多种语言开发接口（Scala/Java/Python），并且提供几十种高度抽象算子，可以很方便构建分布式的数据处理应用。 结合SQL、Streaming、MLlib、GraphX等形成数据处理栈，提供一站式数据处理能力。

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填写完成后，点击“校验后端服务”。 提示“校验成功”，即可说明该服务具备连通性。 Agents访问路径：以/开头，不支持动态参数路径。 调用方式：流式、同步。 流式：是一种在数据处理、网络通信等场景中常用的技术，它允许数据以流的形式进行传输和处理。 同步：是一种程序执行的策略，其中调用函数或方法时会按照

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MRS 集群类型包括分析集群、流式集群和混合集群。 分析集群：用来做离线数据分析，提供Hadoop体系的组件。 流式集群：用来做流处理任务，提供流式处理组件。 混合集群：既可以用来做离线数据分析，又可以用来做流处理任务，提供Hadoop体系的组件和流式处理组件。 自定义：根据业务需求，可以灵活搭配所需组件（MRS

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sparkContext Structured Streaming原理 Structured Streaming是构建在Spark SQL引擎上的流式数据处理引擎，用户可以使用Scala、Java、Python或R中的Dataset/DataFrame API进行流数据聚合运算、按事件时间窗

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Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。

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Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。

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部署架构围绕前后端分离技术，前端采用渐进式前端技术框架vue+webpack+自研组件，要保证模式样式美观，多端统一，后端需要采用微服务架构为支撑，并采用流式消息驱动技术保证数据处理安全、及时、高效。集合大数据存储方案，可以支撑海量数据分布式存储分析，并可通过统一运维平台进行统一监控分析。 平台采用容器化、

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Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。

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Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。

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Storm基本原理 Apache Storm是一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理的系统。在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker

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数据处理可以处理哪些数据源中的数据？ 目前仅支持读写OBS桶中的数据。如果读写租户OBS中数据，可以使用ModelArts提供的MoXing的API能力，实现读写OBS中的数据。 父主题： 数据处理

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p、Spark、HBase、Hive、Flink、Oozie、Tez等数据分析类组件。 流式集群：用于流式数据处理任务，对实时数据源进行快速分析，主要包含Kafka、Flume等流式数据处理组件。 混合集群：既可以用来做离线数据分析，也可以用来做流处理任务的集群。 自定义：提供丰

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出的事件路由到事件目标。 事件流 事件流对事件源产生的事件实时拉取、过滤及转换，并路由至事件目标，是一种更为实时、轻量和高效的端到端的流式数据处理场景。 资源管理 事件网格提供以下资源管理能力： 管理自定义事件源 管理事件通道 管理事件订阅 管理目标连接 管理访问端点 管理事件模型

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