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華為云大數(shù)據(jù)上云與實施服務(wù)優(yōu)勢？ 高效的遷移工具保障客戶業(yè)務(wù)連續(xù)性：云數(shù)據(jù)遷移CDM服務(wù)支持，圍繞大數(shù)據(jù)遷移上云和智能數(shù)據(jù)湖解決方案，提供了簡單易用的遷移能力和多種數(shù)據(jù)源到數(shù)據(jù)湖的集成能力。數(shù)據(jù)遷移工具實現(xiàn)Hive、HBase、HDFS（全量、增量數(shù)據(jù)）遷移到MRS、DLI，數(shù)據(jù)校驗
例如在車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，某車企將數(shù)據(jù)儲存在HBase中，以支持PB級別的數(shù)據(jù)存儲和毫秒級的數(shù)據(jù)詳單查詢。 圖2 車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)海量數(shù)據(jù)存儲場景 該場景下MRS的優(yōu)勢如下所示。 實時：利用Kafka實現(xiàn)海量汽車的消息實時接入。 海量數(shù)據(jù)存儲：利用HBase實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)存儲，并實現(xiàn)毫秒級數(shù)據(jù)查詢。 分布式數(shù)據(jù)查詢：利用Spark實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的分析查詢。
我們，又一步步把廣告推得那么精準？ 一、大數(shù)據(jù)：廣告界的“神算子” 傳統(tǒng)廣告靠啥？地段、曝光、人流量。 而互聯(lián)網(wǎng)廣告靠啥？數(shù)據(jù)、算法、畫像、預(yù)測。 大數(shù)據(jù)徹底改變了廣告投放的底層邏輯：從“廣撒網(wǎng)”變成“釣大魚”。 在大數(shù)據(jù)加持下，廣告平臺可以做到： 你是誰（用戶畫像） 你想啥（興趣預(yù)測）
比如： 房價數(shù)據(jù)：鏈家、安居客、貝殼找房等網(wǎng)站； 交通數(shù)據(jù)：高德地圖 API； 人口和企業(yè)數(shù)據(jù)：政府統(tǒng)計局、企查查； 租金回報：租房平臺的掛牌價。 這就是大數(shù)據(jù)的價值——讓投資從感性走向理性。 三、上點干貨：用Python分析租售比 下面我給大家來一段 Python 小例子，模擬一下“租售比分析”。
摘要：<正>隨著社會網(wǎng)絡(luò)普及,大數(shù)據(jù)資源越來越豐富,解決大數(shù)據(jù)時代的信息安全問題迫在眉睫。本文先分析大數(shù)據(jù)時代的安全風險,然后通過架構(gòu)云安全平臺來實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的處理、存儲和應(yīng)用的安全保障。1.大數(shù)據(jù)時代的安全風險在當今信息化時代,人們的工作生活離不開電腦、IPAD、智能手機,而這些電子產(chǎn)品的使用離不開有線或無線網(wǎng)絡(luò)
欺詐手段層出不窮：洗錢、假賬戶、羊毛黨，套路更新得比系統(tǒng)快。 這些問題傳統(tǒng)風控手段搞不定，但數(shù)據(jù)能——因為數(shù)據(jù)能看到更多、算得更快、比人更冷靜。 二、大數(shù)據(jù)在金融風控中的“三板斧” 1. 信用風險評估 比如銀行要放貸款，以前主要看征信報告，現(xiàn)在直接把大數(shù)據(jù)模型搬上去，能分析幾十上百個維度：用戶的交易記錄、消費習(xí)慣、社交行為，甚至電商購物頻率。
數(shù)據(jù)服務(wù) 創(chuàng)建專享版集群 設(shè)置 API 分配配額 新建審核人 開發(fā) API 調(diào)用API 父主題： 實施步驟
大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路徑 在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫原理和應(yīng)用的基礎(chǔ)上，進一步學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的架構(gòu)和治理等原理 第一階段：基礎(chǔ)課程 3門課程 HDIC-Gauss數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)與應(yīng)用 面向數(shù)據(jù)庫初學(xué)者，培訓(xùn)理論知識和實操能力，掌握基于GaussDB數(shù)據(jù)庫的Java編程實操。 立即學(xué)習(xí) HDIC-非關(guān)系型數(shù)據(jù)量MongoDB入門
MongoDB連接適用于第三方云MongoDB服務(wù)，以及用戶在本地數(shù)據(jù)中心或ECS上自建的MongoDB，常用于從MongoDB同步數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)平臺。 連接本地MongoDB數(shù)據(jù)庫時，相關(guān)參數(shù)如表1所示。 暫不支持開啟SSL的MongoDB數(shù)據(jù)源。 作業(yè)運行中禁止修改密碼或者更換用戶。在作業(yè)運行
了解華為云 新聞報道 “云服務(wù)助力生物醫(yī)療大數(shù)據(jù)，掘金新商業(yè)之路”沙龍活動在滬成功舉辦 新聞報道 “云服務(wù)助力生物醫(yī)療大數(shù)據(jù)，掘金新商業(yè)之路”沙龍活動在滬成功舉辦 2014-07-10 2014年7月3日下午，由華為云服務(wù)業(yè)務(wù)部、生物谷聯(lián)合舉辦的“云服務(wù)助力生物醫(yī)療大數(shù)據(jù)--掘金新商業(yè)之
提供一站式全場景的云原生數(shù)據(jù)湖，圍繞政企客戶在采存算管用等數(shù)據(jù)全生命周期提供領(lǐng)先的整體解決方案，方案主要包含MRS云原生數(shù)據(jù)湖、DWS數(shù)據(jù)倉庫、一站式數(shù)據(jù)治理中心等云服務(wù)，助力政企客戶釋放海量數(shù)據(jù)價值！其架構(gòu)如下：華為云FusionInsight智能數(shù)據(jù)湖架構(gòu)圖 上
對于沒有了解過大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘概念的同學(xué)可能還是無法順利完成搭建，因為你去百度查的時候會發(fā)現(xiàn)太多的東西，和架構(gòu)，你不知道如何去選擇。今天給大家分享下大數(shù)據(jù)平臺是怎么玩的。 架構(gòu)總覽 通常大數(shù)據(jù)平臺的架構(gòu)如上，從外部采集數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)顯現(xiàn)，應(yīng)用等模塊。
合各類合作伙伴，為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)落地提供全面的支持。廊坊是華為云的第一個數(shù)據(jù)中心節(jié)點，華為愿意通過云服務(wù)這個平臺聚合各類資源，服務(wù)廊坊大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的建設(shè)。 在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，華為具有全球領(lǐng)先的技術(shù)研發(fā)實力、完善的海量數(shù)據(jù)處理與存儲產(chǎn)品線和承載大數(shù)據(jù)分析與交易平臺的數(shù)據(jù)中心解決方案。截至
使用CDM服務(wù)遷移Hadoop數(shù)據(jù)至MRS集群 應(yīng)用場景 云數(shù)據(jù)遷移（Cloud Data Migration，簡稱CDM），是一種高效、易用的批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù)。 CDM圍繞大數(shù)據(jù)遷移上云和智能數(shù)據(jù)湖解決方案，提供了簡單易用的遷移能力和多種數(shù)據(jù)源到數(shù)據(jù)湖的集成能力，降低了客戶數(shù)據(jù)源遷移和集成的復(fù)
ook，使其擁有很好地擴展性。 MapReduce服務(wù)提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，可輕松運行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。Airflow對接MapReduce服務(wù)后，可依靠Airflow平臺提供的命令行界面和一個基于Web
使用CDM服務(wù)遷移HBase數(shù)據(jù)至MRS集群 應(yīng)用場景 云數(shù)據(jù)遷移（Cloud Data Migration，簡稱CDM），是一種高效、易用的批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù)。 CDM圍繞大數(shù)據(jù)遷移上云和智能數(shù)據(jù)湖解決方案，提供了簡單易用的遷移能力和多種數(shù)據(jù)源到數(shù)據(jù)湖的集成能力，降低了客戶數(shù)據(jù)源遷移和集成的復(fù)
集群狀態(tài)消息通知 特性簡介 大數(shù)據(jù)集群運行過程中經(jīng)常會進行如下操作： 大數(shù)據(jù)集群變更，比如擴容、縮容集群。 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量突然變化，集群觸發(fā)彈性伸縮。 相關(guān)業(yè)務(wù)結(jié)束，需要終止大數(shù)據(jù)集群等。 用戶想要及時得知這些操作是否執(zhí)行成功，以及當集群出現(xiàn)大數(shù)據(jù)服務(wù)不可用，或節(jié)點故障時，用戶希望不
華為云 | +智能，見未來 博士招聘 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)內(nèi)核開發(fā)工程師 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)內(nèi)核開發(fā)工程師 領(lǐng)域方向：大數(shù)據(jù) 工作地點： 深圳、杭州、西安、北京 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)內(nèi)核開發(fā)工程師 大數(shù)據(jù) 深圳、杭州、西安、北京 崗位職責 研究方向： 1、參與超大規(guī)模實時/離線數(shù)據(jù)計算框架，存儲、查詢、可視化解決方案的設(shè)計，研發(fā)；
良好的基礎(chǔ)。讓我們開始吧！ 章節(jié)概要 Spark是一個快速、通用、可擴展的大數(shù)據(jù)處理引擎，具有高效的內(nèi)存計算能力和豐富的數(shù)據(jù)處理功能。在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中，Spark已經(jīng)成為一個重要的工具和平臺，被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)、圖計算等多個領(lǐng)域。 了解Spark的運行架構(gòu)和原理，對于高
車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)零丟失搬遷入湖 車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)搬遷入湖簡介場景介紹 遷移準備 CDM遷移近一個月的數(shù)據(jù) DES遷移一個月前的歷史數(shù)據(jù) MRS中恢復(fù)HBase表
