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MaxCompute SQL与Hive对比分析及使用注意事项

摘要:一个使用过Hadoop的Hive框架的大数据开发工程师,往往基本掌握了阿里云的大数据计算服务MaxCompute的90%。本次分享主要通过详细对比MaxCompute和Hive各个方面的异同及开发使用的注意事项,方便用户来开发使用MaxCompute,实现从Hive秒速迁移到MaxCompute。 演讲嘉宾简介:刘建伟 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。本次分享主要围绕以下四个方面:一、MaxCompute和Hive对比内容介绍二、MaxCompute介绍三、MaxCompute和Hive对比四、MaxCompute注意事项及对比总结 一、MaxCompute和Hive对比内容介绍本文主要从文件系统、调度系统、客户端、SQL、Web UI、界面化操作、权限等方面对MaxCompute和Hive进行对比。其中SQL对比中将分别

MaxCompute Spark与Spark SQL对比分析及使用注意事项

演讲嘉宾简介:沐行,阿里云智能技术支持工程师。 本次直播视频精彩回顾,戳这里!以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成。本次分享主要围绕以下三个方面: 一、功能特性二、代码开发三、DataWorks模式 一、功能特性 1.Spark部署模式Spark开源文档中表明部署模式支持几种部署模式,如stand alone模式、on yarn模式、on k8s模式等。但是其中并不包括Spark on MaxCompute模式。Spark on MaxCompute其实是 MaxCompute平台对开源的Spark做的兼容支持,使得 MaxCompute平台得以支持运行Spark的作业。在部署的集群方式上,on yarn、on k8s集群云上部署时需要购买ECS部署Hadoop集群或者容器集群,或者是使用阿里云的产品,如EMR、容器服务。与用于自己搭建

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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