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Spark

353內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋Spark相關(guān)研究熱點(diǎn)、技術(shù)難點(diǎn)與應(yīng)用場(chǎng)景，讓用戶更加了解這一為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用的計(jì)算引擎。

文章博文

共 353 條

大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)Hadoop，終于有人講明白了

Kafka是一個(gè)分布式的基于發(fā)布/訂閱模式的消息隊(duì)列，主要應(yīng)用于大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理領(lǐng)域。Kafka是一個(gè)事件流平臺(tái)，能夠連接其他數(shù)據(jù)源進(jìn)行持續(xù)的數(shù)據(jù)導(dǎo)入或?qū)С觯⑶铱梢愿鶕?jù)需求持久可靠地存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

2022-10-14 18:22:18

Kafka Hive ZooKeeper

Spark SQL 字段血緣在 vivo 互聯(lián)網(wǎng)的實(shí)踐

字段血緣是在表處理的過(guò)程中將字段的處理過(guò)程保留下來(lái)。為什么會(huì)需要字段血緣呢?有了字段間的血緣關(guān)系，便可以知道數(shù)據(jù)的來(lái)源去處，以及字段之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，這樣對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量，治理有很大的幫助。

2022-04-21 08:09:18

Spark 字段血緣 Spark SQL

Spark的兩種核心Shuffle詳解

Spark Shuffle 分為兩種：一種是基于 Hash 的 Shuffle；另一種是基于 Sort 的 Shuffle。先介紹下它們的發(fā)展歷程，有助于我們更好的理解 Shuffle。

2022-03-15 08:25:32

Spark Shuffle 框架

SparkSQL 在企業(yè)級(jí)數(shù)倉(cāng)建設(shè)的優(yōu)勢(shì) 原創(chuàng) 精選

隨著企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展越來(lái)越復(fù)雜，需要更加靈活、更加高效的數(shù)倉(cāng)架構(gòu)，在這樣的業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)背景下，Hive 的局限變得越來(lái)越明顯，而基于 Spark SQL 靈活構(gòu)建數(shù)倉(cāng)的方案將會(huì)變得越來(lái)越主流。

2022-03-09 16:53:38

Hive Spark SQL 數(shù)據(jù)湖

Spark 數(shù)據(jù)傾斜及其解決方案

『不患多而患不均』，這是分布式環(huán)境下最大的問(wèn)題。意味著計(jì)算能力不是線性擴(kuò)展的，而是存在短板效應(yīng): 一個(gè) Stage 所耗費(fèi)的時(shí)間，是由最慢的那個(gè) Task 決定。

2022-02-23 12:07:20

分布式 Spark 數(shù)據(jù)傾斜

Spark查詢太慢？試試這款 Mpp 數(shù)據(jù)庫(kù)吧！

Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)是基于MPP架構(gòu)的開(kāi)源大數(shù)據(jù)平臺(tái)，具有良好的彈性和線性擴(kuò)展能力，內(nèi)置并行存儲(chǔ)、并行通信、并行計(jì)算和并行優(yōu)化功能，兼容SQL標(biāo)準(zhǔn)，具有強(qiáng)大、高效的PB級(jí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和實(shí)時(shí)分析能力，同時(shí)支持涵蓋OLTP型業(yè)務(wù)的混合負(fù)載，可部署于企業(yè)裸機(jī)、容器、私有云和公有云中，已為全球金融、電信、制造等行業(yè)核心生產(chǎn)系統(tǒng)提供支撐。

2022-01-06 08:34:32

數(shù)據(jù)庫(kù)Spark查詢

Spark 性能調(diào)優(yōu)核心原理，你會(huì)嗎？

所謂內(nèi)存計(jì)算，不僅僅是指數(shù)據(jù)可以緩存在內(nèi)存中，更重要的是，通過(guò)計(jì)算的融合來(lái)大幅提升數(shù)據(jù)在內(nèi)存中的轉(zhuǎn)換效率，進(jìn)而從整體上提升應(yīng)用的執(zhí)行性能。

2021-12-26 00:03:25

Spark 性能調(diào)優(yōu)

比較Hadoop、Spark和Kafka大數(shù)據(jù)框架

大數(shù)據(jù)框架最初用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)湖中的靜態(tài)數(shù)據(jù)，但最近的趨勢(shì)是實(shí)時(shí)處理來(lái)自多個(gè)源的數(shù)據(jù)。

2021-12-14 09:56:51

Hadoop Spark Kafka

Spark 架構(gòu)設(shè)計(jì)與原理思想

Spark 在 MapReduce 的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，它主要使用內(nèi)存進(jìn)行中間計(jì)算數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，加快了計(jì)算執(zhí)行時(shí)間，在某些情況下性能可以提升百倍。

2021-11-11 10:48:35

架構(gòu)運(yùn)維技術(shù)

華為云發(fā)布SparkRTC實(shí)時(shí)音視頻服務(wù)，使能全球客戶業(yè)務(wù)創(chuàng)新

音頻和視頻的全球網(wǎng)絡(luò)服務(wù)已成為很多數(shù)字化應(yīng)用的基本需求，華為云SparkRTC實(shí)時(shí)音視頻服務(wù)，將華為30多年來(lái)在音視頻編解碼

2021-09-23 19:25:40

終于有人將Spark的技術(shù)框架講明白了

Spark是加州大學(xué)伯克利分校的AMP實(shí)驗(yàn)室開(kāi)源的類似MapReduce的通用并行計(jì)算框架，擁有MapReduce所具備的分布式計(jì)算的優(yōu)點(diǎn)。但不同于MapReduce的是，Spark更多地采用內(nèi)存計(jì)算，減少了磁盤(pán)讀寫(xiě)，比MapReduce性能更高。

2021-09-14 18:27:08

Spark

Hadoop、Spark、Hive到底是什么，做算法要不要學(xué)？

最近我發(fā)現(xiàn)，很多萌新說(shuō)著想要做算法工程師，但是卻對(duì)這個(gè)崗位的要求以及工作內(nèi)容一無(wú)所知。以為學(xué)一個(gè)Python，再學(xué)一些機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的模型就可以勝任了。工作就是用Python不停地寫(xiě)模型。

2021-09-09 15:09:56

Hadoop Spark Hive

面試 | 十分鐘聊透Spark

Spark是一個(gè)快速的大數(shù)據(jù)處理引擎，在實(shí)際的生產(chǎn)環(huán)境中，應(yīng)用十分廣泛。目前，Spark仍然是大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)非常重要的一個(gè)工具，所以在面試的過(guò)程中，Spark也會(huì)是被重點(diǎn)考察的對(duì)象。

2021-09-07 09:40:20

Spark 大數(shù)據(jù)引擎

Spark ON Yarn的資源分配圖解

在Spark中，執(zhí)行內(nèi)存和存儲(chǔ)內(nèi)存共享一個(gè)統(tǒng)一的區(qū)域。當(dāng)沒(méi)有使用執(zhí)行內(nèi)存時(shí)，存儲(chǔ)內(nèi)存可以獲取所有可用內(nèi)存，反之亦然。如有必要，執(zhí)行內(nèi)存可以占用存儲(chǔ)存儲(chǔ)，但僅限于總存儲(chǔ)內(nèi)存使用量低于某個(gè)閾值。

2021-08-31 23:09:27

Spark 資源分配

分布式計(jì)算引擎 Flink/Spark on k8s 的實(shí)現(xiàn)對(duì)比以及實(shí)踐

以 Flink 和 Spark 為代表的分布式流批計(jì)算框架的下層資源管理平臺(tái)逐漸從 Hadoop 生態(tài)的 YARN 轉(zhuǎn)向 Kubernetes 生態(tài)的 k8s 原生 scheduler 以及周邊資源調(diào)度器，比如 Volcano 和 Yunikorn 等。這篇文章簡(jiǎn)單比較一下兩種計(jì)算框架在 Native Kubernetes 的支持和實(shí)現(xiàn)上的異同，以及對(duì)于應(yīng)用到生產(chǎn)環(huán)境我們還需要做些什么。

2021-08-30 10:28:09

Flink Spark on k8 分布式

使用Spark Streaming轉(zhuǎn)換不同的JSON有效負(fù)載譯文

使用 Spark Streaming，你只需要從數(shù)據(jù)源創(chuàng)建一個(gè)讀流，這樣就可以創(chuàng)建寫(xiě)入流將數(shù)據(jù)加載到目標(biāo)數(shù)據(jù)源中。

2021-08-20 16:37:42

Spark Spark Strea

Spark的兩種核心Shuffle詳解

在 MapReduce 框架中， Shuffle 階段是連接 Map 與 Reduce 之間的橋梁， Map 階段通過(guò) Shuffle 過(guò)程將數(shù)據(jù)輸出到 Reduce 階段中。由于 Shuffle 涉及磁盤(pán)的讀寫(xiě)和網(wǎng)絡(luò) I/O，

2021-08-11 06:57:16

Shuffle Spark 核心

如何在Kubernetes上運(yùn)行Apache Spark 譯文

Empathy公司平臺(tái)工程技術(shù)負(fù)責(zé)人Ramiro Alvarez Fernandez對(duì)于如何在Kubernetes上使用Spark以擺脫對(duì)云計(jì)算提供商的依賴，以及在Kubernetes上運(yùn)行Apache Spark進(jìn)行了介紹，并分享了這一過(guò)程的挑戰(zhàn)、架構(gòu)和解決方案等詳細(xì)信息。

2021-08-09 09:00:00

Kubernetes 云計(jì)算架構(gòu)

用Spark，Kafka和k8s構(gòu)建下一代數(shù)據(jù)管道譯文

本文檢查了架構(gòu)模式，并提供了一些示例代碼供讀者在自己的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)。

2021-08-06 09:47:43

架構(gòu)開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)集成

EnginePlus受邀參加亞馬遜云科技中國(guó)峰會(huì) 分享Spark on Amazon EKS實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)

亞馬遜云科技中國(guó)峰會(huì)在上海召開(kāi)。亞馬遜云科技的眾多技術(shù)合作伙伴受邀出席峰會(huì)，圍繞“構(gòu)建新格局，重塑云時(shí)代”的主題，進(jìn)行了系列主題演講和產(chǎn)品展示，分享云計(jì)算領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)經(jīng)驗(yàn)與企業(yè)成功實(shí)踐。

2021-07-30 17:11:21

EnginePlus 亞馬遜云科技

MaxCompute Spark 資源使用優(yōu)化祥解

本文主要講解MaxCompute Spark資源調(diào)優(yōu)，目的在于在保證Spark任務(wù)正常運(yùn)行的前提下，指導(dǎo)用戶更好地對(duì)Spark作業(yè)資源使用進(jìn)行優(yōu)化，極大化利用資源，降低成本。

2021-07-27 15:56:28

MaxCompute 資源優(yōu)化

痛苦調(diào)優(yōu)10小時(shí)，我把 Spark 腳本運(yùn)行時(shí)間從15小時(shí)縮短到12分鐘！

周一我就有個(gè)困惑，還寫(xiě)成文章了：如何從 Spark 的 DataFrame 中取出具體某一行，里面提了自己猜想的幾種解決方案沒(méi)想到這么快就要面對(duì)這個(gè)問(wèn)題了，我用小孩子都聽(tīng)得懂的例子描述一下我在干什么。

2021-07-21 07:55:22

技術(shù)

Spark 大數(shù)據(jù)處理最佳實(shí)踐

本文主要案例介紹如何利用Spark 大數(shù)據(jù)技術(shù)。

2021-07-20 15:37:37

數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)Spark

如何從 Spark 的 DataFrame 中取出具體某一行？

Spark 中 DataFrame 是 RDD 的擴(kuò)展，限于其分布式與彈性內(nèi)存特性，我們沒(méi)法直接進(jìn)行類似 df.iloc(r, c) 的操作來(lái)取出其某一行。

2021-07-19 07:58:02

Spark DataFrame 分布式

Spark Streaming精進(jìn)之前必須了解的基本概念

Spark是一個(gè)快速的，多用途的計(jì)算系統(tǒng)。這是來(lái)自官網(wǎng)的自我介紹。一般敢自稱系統(tǒng)的都是有兩把刷子的，況且還是多用途的計(jì)算系統(tǒng)。Spark計(jì)算系統(tǒng)包含如下功能組件。

2021-07-09 10:27:12

Spark Streaming 系統(tǒng)

在Spark中，什么叫內(nèi)存計(jì)算?

由于計(jì)算的融合只發(fā)生在 Stages 內(nèi)部，而 Shuffle 是切割 Stages 的邊界，因此一旦發(fā)生 Shuffle，內(nèi)存計(jì)算的代碼融合就會(huì)中斷。

2021-06-15 07:04:59

內(nèi)存 Spark Stages

阿里大數(shù)據(jù)云原生化實(shí)踐，EMR Spark on ACK 產(chǎn)品介紹

2021-06-08 09:45:46

大數(shù)據(jù)云原生 EMR Spark o

SQL、Pandas和Spark：如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)透視表？

今天本文就圍繞數(shù)據(jù)透視表，介紹一下其在SQL、Pandas和Spark中的基本操作與使用，這也是沿承這一系列的文章之一。

2021-06-08 09:18:54

SQL Pandas 數(shù)據(jù)透視表

通過(guò)擴(kuò)展 Spark SQL ，打造自己的大數(shù)據(jù)分析引擎

Spark SQL 的 Catalyst ，這部分真的很有意思，值得去仔細(xì)研究一番，今天先來(lái)說(shuō)說(shuō)Spark的一些擴(kuò)展機(jī)制吧，上一次寫(xiě)Spark，對(duì)其SQL的解析進(jìn)行了一定的魔改，今天我們按套路來(lái)，使用磚廠為我們提供的機(jī)制，來(lái)擴(kuò)展Spark...

2021-06-06 19:03:25

SQL 大數(shù)據(jù)Spark

SparkStreaming項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，實(shí)時(shí)計(jì)算Pv和Uv

日志數(shù)據(jù)從flume采集過(guò)來(lái)，落到hdfs供其它離線業(yè)務(wù)使用，也會(huì)sink到kafka，sparkStreaming從kafka拉數(shù)據(jù)過(guò)來(lái)，計(jì)算pv,uv，uv是用的redis的set集合去重，最后把結(jié)果寫(xiě)入mysql數(shù)據(jù)庫(kù)，供前端展示使用。

2021-06-03 08:10:30

SparkStream 項(xiàng)目 Uv

擴(kuò)展 Spark SQL 解析，你知道嗎?

大家好久不見(jiàn)了，最近生活發(fā)生了很多變故，同時(shí)我也大病了一場(chǎng)，希望一切都盡快好起來(lái)吧。今天跟大家分享下Spark吧，談?wù)勅绾涡薷腟park SQL解析，讓其更符合你的業(yè)務(wù)邏輯。好，我們開(kāi)始吧...

2021-04-20 23:16:06

Spark SQL 語(yǔ)法

SQL、Pandas和Spark：這個(gè)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了三大數(shù)據(jù)分析工具的大一統(tǒng)

由于Spark是基于Scala語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的大數(shù)據(jù)組件，而Scala語(yǔ)言又是運(yùn)行在JVM虛擬機(jī)上的，所以Spark自然依賴JDK，截止目前為止JDK8依然可用，而且?guī)缀跏前惭b各大數(shù)據(jù)組件時(shí)的首選。所以搭建pyspark環(huán)境首先需要安裝JDK8，而后這里介紹兩種方式搭建pyspark運(yùn)行環(huán)境。

2021-04-18 22:18:39

SQL 數(shù)據(jù)分析工具

Hive 和 Spark的愛(ài)恨情仇恩怨交織

spark是一個(gè)通用的處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析引擎，即 spark 是一個(gè)計(jì)算引擎，而不是存儲(chǔ)引擎，其本身并不負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

2021-04-12 06:08:16

Hive Spark 大數(shù)據(jù)

SQL、Pandas和Spark：常用數(shù)據(jù)查詢操作對(duì)比

當(dāng)今信息時(shí)代，數(shù)據(jù)堪稱是最寶貴的資源。沿承系列文章，本文對(duì)SQL、Pandas和Spark這3個(gè)常用的數(shù)據(jù)處理工具進(jìn)行對(duì)比，主要圍繞數(shù)據(jù)查詢的主要操作展開(kāi)。

2021-04-09 23:00:12

SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)Pandas

上萬(wàn)字詳解Spark Core

Spark 產(chǎn)生之前，已經(jīng)有MapReduce這類非常成熟的計(jì)算系統(tǒng)存在了，并提供了高層次的API(map/reduce)，把計(jì)算運(yùn)行在集群中并提供容錯(cuò)能力，從而實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算。

2021-03-16 08:21:29

Spark 系統(tǒng)并行

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)：Spark入門(mén)詳解

眾所周知，Spark 它是專門(mén)為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用計(jì)算引擎，因此Spark它在數(shù)據(jù)的挖掘等領(lǐng)域便有著非常廣泛的應(yīng)用，而從現(xiàn)階段來(lái)講的話它也已經(jīng)形成了一個(gè)高速發(fā)展并且應(yīng)用相當(dāng)廣泛的生態(tài)系統(tǒng)了。所以，今天這篇文章便要為大家做一個(gè)Spark入門(mén)基礎(chǔ)的簡(jiǎn)單介紹，滿滿干貨，請(qǐng)不要錯(cuò)過(guò)。

2021-03-15 14:02:21

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)Spark

Spark性能調(diào)優(yōu)-RDD算子調(diào)優(yōu)篇

Java的序列化機(jī)制使用方便，不需要額外的配置，在算子中使用的變量實(shí)現(xiàn)Serializable接口即可，但是，Java序列化機(jī)制的效率不高，序列化速度慢并且序列化后的數(shù)據(jù)所占用的空間依然較大。

2021-03-04 08:39:21

Spark RDD 調(diào)優(yōu)

Kubernetes上的Spark變得輕松

如果您正在尋找關(guān)于Kubernetes上的Spark的高級(jí)介紹，請(qǐng)簽出在Kubernetes上運(yùn)行Spark的優(yōu)缺點(diǎn)，如果您正在尋找更深的技術(shù)潛水，那么閱讀我們的指南設(shè)置，管理和監(jiān)控Spark在kubernetes上。

2021-02-19 09:20:04

Kubernetes Spark 云帳戶

Check Point Quantum Spark 安全網(wǎng)關(guān)助力中小型企業(yè)抵御高級(jí)網(wǎng)絡(luò)威脅

Quantum Spark 網(wǎng)關(guān)不僅可以為用戶提供千兆以太網(wǎng)、WiFi 和集成式 LTE 蜂窩調(diào)制解調(diào)器等廣泛的連接選項(xiàng)，而且還支持多個(gè)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商和基于性能的路由，從而為應(yīng)用提供非凡的帶寬和服務(wù)質(zhì)量。

2021-02-04 11:10:02

比Pandas 更好的替代？PySpark,Julia等對(duì)比

表格是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的最典型方式，在Python環(huán)境中沒(méi)有比Pandas更好的工具來(lái)操作數(shù)據(jù)表了。盡管Pandas具有廣泛的能力，但它還是有局限性的。比如，如果數(shù)據(jù)集超過(guò)了內(nèi)存的大小，就必須選擇一種替代方法。

2021-01-28 12:08:17

數(shù)據(jù)工具技術(shù)

鴻蒙HiSpark IPC DIY攝像頭開(kāi)發(fā)套件開(kāi)箱報(bào)告

文章由鴻蒙社區(qū)產(chǎn)出，想要了解更多內(nèi)容請(qǐng)前往：51CTO和華為官方戰(zhàn)略合作共建的鴻蒙技術(shù)社區(qū)https://harmonyos.51cto.com/#zz

2021-01-26 14:27:21

鴻蒙 HarmonyOS 應(yīng)用

數(shù)據(jù)分析工具篇——Spark計(jì)算原理

Hadoop的MR結(jié)構(gòu)和YARN結(jié)構(gòu)是大數(shù)據(jù)時(shí)代的第一代產(chǎn)品，滿足了大家在離線計(jì)算上的需求，但是針對(duì)實(shí)時(shí)運(yùn)算卻存在不足，為滿足這一需求，后來(lái)的大佬研發(fā)了spark計(jì)算方法，大大的提高了運(yùn)算效率。

2021-01-25 20:20:35

數(shù)據(jù)分析 Spark Hadoop

圖文理解 Spark 3.0 的動(dòng)態(tài)分區(qū)裁剪優(yōu)化

Spark 3.0 為我們帶來(lái)了許多令人期待的特性。動(dòng)態(tài)分區(qū)裁剪(dynamic partition pruning)就是其中之一。本文將通過(guò)圖文的形式來(lái)帶大家理解什么是動(dòng)態(tài)分區(qū)裁剪。

2021-01-08 05:22:47

Spark 動(dòng)態(tài)優(yōu)化

大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)：Spark工作原理及基礎(chǔ)概念

Apache Spark 是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用的計(jì)算引擎,能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce的算法,可用來(lái)構(gòu)建大型的、低延遲的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序.讓我們?cè)敿?xì)的了解Spark吧！

2020-12-04 14:31:45

大數(shù)據(jù)Spark

【鴻蒙HarmonyOS HiSpark IPC DIY Camera】hi3518-wifi的配置與使用

2020-11-20 13:53:40

hi3518

Spark刷爆磁盤(pán)與Java弱引用的關(guān)系

今天，給大家分享下。Java的引用在大數(shù)據(jù)框架下的引用案例。

2020-11-11 08:55:32

Spark Java 磁盤(pán)

【鴻蒙開(kāi)發(fā)板試用報(bào)告】HiSpark Wi-Fi IoT智能家居套件之云服務(wù)器篇

由于samba工具服務(wù)端口445繼勒索病毒“永恒之藍(lán)”被封，與WINDOWS遠(yuǎn)程共享文件受阻，但又想利用云服務(wù)器資源進(jìn)行代碼編譯，經(jīng)測(cè)試本方法穩(wěn)定高效。

2020-11-04 13:20:14

HiSpark

鴻蒙HiSpark Wi-Fi IoT開(kāi)發(fā)套件試用02（開(kāi)發(fā)環(huán)境）

文章由鴻蒙社區(qū)產(chǎn)出，想要了解更多內(nèi)容請(qǐng)前往：51CTO和華為官方戰(zhàn)略合作共建的鴻蒙技術(shù)社區(qū)https://harmonyos.51cto.com/#zz

2020-10-30 17:57:11

鴻蒙HiSpark

【開(kāi)發(fā)板試用報(bào)告】開(kāi)始試玩HiSpark Wi-Fi IoT開(kāi)發(fā)套件

試用報(bào)告，雖遲但到。陳放了一周多的套件，本人今天終于擠空出來(lái)，開(kāi)始研究~

2020-10-23 09:50:15

HiSpark Wi-開(kāi)發(fā)套件

【開(kāi)發(fā)板試用報(bào)告】HiSpark Wi-FiIoT智能家居套件開(kāi)箱試用報(bào)告

今天終于收到了開(kāi)發(fā)板，就是咱們大名鼎鼎的HiSpark Wi-Fi IoT智能家居套件，心里那個(gè)開(kāi)心啊，感謝51CTO組織這么棒的活動(dòng)。激動(dòng)的心顫抖的手，小心翼翼開(kāi)箱，盒子簡(jiǎn)潔又高端，滿滿的設(shè)計(jì)感。

2020-10-21 10:01:47

HiSpark Wi-智能家居套件

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