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DataWorks调度配置最佳实战

摘要:DataWorks基于MaxCompute作为核心的计算、存储引擎,提供了海量数据的离线加工分析、数据挖掘的能力。通过DataWorks,可对数据进行数据传输、数据转换等相关操作,从不同的数据存储引入数据,对数据进行转化处理,最后将数据提取到其他数据系统。在本文中,阿里巴巴计算平台产品专家祎休为大家介绍了通过DataWorks进行新增调度资源、调度资源管理、配置不同周期任务依赖等最佳实践。 直播视频回看,戳这里! 分享资料下载,戳这里! 更多精彩内容传送门:大数据计算技术共享计划 — MaxCompute技术公开课第二季 以下内容根据演讲视频及PPT整理而成。 大家在使用MaxCompute的时候更多地是在DataWorks上面实现基于ETL加工、调度、配置以及云上数仓的构建任务。本文将与大家分享DataWorks后台强大调度系统

Hadoop体系结构中的服务解决介绍

翻了一下最近一段时间写的分享,DKHadoop发行版本下载、安装、运行环境部署等相关内容几乎都已经写了一遍了。虽然有的地方可能写的不是很详细,个人理解水平有限还请见谅吧!我记得在写DKHadoop运行环境部署的时候,遗漏了hadoop服务角色的内容,本篇特地补上这部分内容吧,不然总觉得不舒服。 要在集群中运行DKHadoop服务,需要指定集群中的一个或多个节点执行该服务的特定功能,角色分配是必须的,没有角色集群将无法正常工作,在分配角色前,需要了解这些角色的含义。 Hadoop服务角色: 1.zookeeper角色:ZooKeeper服务是指包含一个或多个节点的集群提供服务框架用于集群管理。对于集群,Zookeeper服务提供的功能包括维护配置信息、命名、提供HyperBase的分布式同步,推荐在 ZooKeeper集群中至少有3个节点。 2.JDK角色:JDK是 Java 语言的软件开发工具包, JDK是整个Java开发的核心,它包含了Java的运行环境,Java工具和Java基础的类库。 3.Apache-Flume角色:Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分...

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