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銜接，高效協(xié)同，在一個(gè)平臺(tái)完成開發(fā)、測(cè)試、交付上線工作，徹底打通大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)的使用邊界，提升數(shù)智融合業(yè)務(wù)創(chuàng)新。AI4Data實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能化，數(shù)據(jù)治理提效數(shù)智融合平臺(tái)覆蓋主數(shù)據(jù)管理、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)模型管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查和數(shù)據(jù)安全，讓數(shù)據(jù)開發(fā)、治理全鏈路智能化。憑借著領(lǐng)先的技術(shù)
“大數(shù)據(jù)”的概念要從兩個(gè)層面去理解，一層是企業(yè)創(chuàng)造的海量規(guī)模的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，麥肯錫給這些數(shù)據(jù)定義了四大特征：具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低；另一層含義是指隨之產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)—云計(jì)算，只有依托于分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存
Spark平臺(tái)中通過OBSFileSystem組件與OBS進(jìn)行對(duì)接的操作步驟。對(duì)接OBS后，用戶的數(shù)據(jù)即可存儲(chǔ)在OBS平臺(tái)，通過Hadoop和Spark進(jìn)行大數(shù)據(jù)計(jì)算，實(shí)現(xiàn)計(jì)算存儲(chǔ)分離。 3 開源大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)接OBS操作步驟3.1 Hadoop平臺(tái)更新OBSFileSystem3
統(tǒng)一接入、靈活服務(wù)的數(shù)據(jù)資源共享體系，通過數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)解析、算法模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等相關(guān)數(shù)據(jù)治理服務(wù)，圍繞實(shí)現(xiàn)“智能監(jiān)控、智能服務(wù)、智能分析、智能預(yù)警、智輔決策”五大功能，打造成集“治理事項(xiàng)監(jiān)管中心、民安民生服務(wù)中心、數(shù)據(jù)分析研判中心、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估預(yù)警中心、
工業(yè)大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用開發(fā)，涵蓋互（物）聯(lián)網(wǎng)+產(chǎn)業(yè)鏈招商平臺(tái)、精準(zhǔn)招商平臺(tái)、精準(zhǔn)服務(wù)安商平臺(tái)、協(xié)同制造營商平臺(tái)的研發(fā)、建設(shè)及運(yùn)營。助推園區(qū)運(yùn)營聯(lián)盟化、工業(yè)管理平臺(tái)化、產(chǎn)業(yè)發(fā)展生態(tài)化。服務(wù)1.平臺(tái)運(yùn)維平臺(tái)運(yùn)維的服務(wù)模板是保障平臺(tái)正常、穩(wěn)定的運(yùn)行，需要從硬件、軟件和數(shù)據(jù)（平臺(tái)數(shù)據(jù)采集與更新服務(wù)）三個(gè)角度進(jìn)行保障。1
決策。通過對(duì)電梯運(yùn)行數(shù)據(jù)分析，提前獲取和判斷故障，并快速逐級(jí)上報(bào)，以此達(dá)到預(yù)判故障、預(yù)防事故、提升救援效率的目標(biāo)。為保險(xiǎn)公司提供電梯運(yùn)行大數(shù)據(jù)支撐，以此建立更合理的保險(xiǎn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型和模式。可為企業(yè)進(jìn)行平臺(tái)系統(tǒng)私有化部署，確保數(shù)據(jù)安全，并可直接接入監(jiān)管部門的平臺(tái)進(jìn)行上報(bào)和交互。通過
6大亮點(diǎn)助你全方位提升大數(shù)據(jù)開發(fā)技能 目標(biāo)全棧，向成長致敬 內(nèi)容由淺入深，涵蓋熱門大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，基于真實(shí)案例教學(xué)，全面提升大數(shù)據(jù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)能力！ 內(nèi)容由淺入深，涵蓋熱門大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，基于真實(shí)案例教學(xué)，全面提升大數(shù)據(jù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)能力！ 華為大數(shù)據(jù)專家親授 華為金牌講師授課，10+年大數(shù)據(jù)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，直播點(diǎn)評(píng)+論壇/社群答疑，專家引導(dǎo)少走彎路
JavaEdge 。 MapReduce簡化了大數(shù)據(jù)編程的難度，使得大數(shù)據(jù)計(jì)算不再是高不可攀的技術(shù)圣殿，普通工程師也能使用MapReduce開發(fā)大數(shù)據(jù)程序。但是對(duì)于經(jīng)常需要進(jìn)行大數(shù)據(jù)計(jì)算的人，比如從事研究商業(yè)智能（BI）的數(shù)據(jù)分析師來說，他們通常使用SQL進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)，Map
據(jù)的統(tǒng)一匯聚； ②通過數(shù)據(jù)共享交換子平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)政務(wù)數(shù)據(jù)內(nèi)部共享和對(duì)外開放； ③提供政務(wù)元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)規(guī)范建模、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、政務(wù)數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理等政務(wù)數(shù)據(jù)治理服務(wù)； ④利用組織關(guān)聯(lián)和知識(shí)圖譜技術(shù)，為政務(wù)部門提供業(yè)務(wù)畫像、時(shí)序圖譜等智能化應(yīng)用場(chǎng)景分析； ⑤憑借
智能監(jiān)控與數(shù)據(jù)分析：集成高精度傳感器網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時(shí)采集土壤濕度、養(yǎng)分、氣候等環(huán)境數(shù)據(jù)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)算法分析作物生長狀況，為用戶提供直觀的可視化報(bào)告，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)作物生長周期和產(chǎn)量。2. 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)決策支持：基于作物模型和歷史數(shù)據(jù)，平臺(tái)提供定制化施肥、灌溉、病蟲害防治建議，優(yōu)化投入產(chǎn)出比，減少資源浪費(fèi)，提升農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)和產(chǎn)量。3
業(yè)財(cái)一體化平臺(tái)，將集團(tuán)總部、各事業(yè)部、各業(yè)務(wù)條線的業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的處理和加工，形成集團(tuán)級(jí)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，深化數(shù)據(jù)服務(wù)能力，推進(jìn)集團(tuán)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。大型集團(tuán)的業(yè)財(cái)一體化大數(shù)據(jù)平臺(tái)，對(duì)平臺(tái)的性能、擴(kuò)展性要求高，還要考慮到技術(shù)的快速迭代和數(shù)據(jù)量的指數(shù)級(jí)增長。華為云EI 智能數(shù)據(jù)湖Fusi
大數(shù)據(jù)集群的數(shù)量和大數(shù)據(jù)集群功能劃分，分析平臺(tái)業(yè)務(wù)模型。 各個(gè)集群或各個(gè)組件分別負(fù)責(zé)什么業(yè)務(wù)，處理什么類型的數(shù)據(jù)。比如實(shí)時(shí)/離線數(shù)據(jù)分別使用什么組件處理、數(shù)據(jù)格式類型、壓縮算法等。 集群基本信息收集 表1 集群基本信息 參數(shù) 說明 集群名稱 - 集群版本 MRS、CDM等集群的版本信息。 節(jié)點(diǎn)數(shù)及規(guī)格
大數(shù)據(jù)平臺(tái)啟動(dòng) dlio_res_datalog_res 定時(shí)任務(wù)失敗
點(diǎn)領(lǐng)域提供數(shù)據(jù)治理10大功能：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)質(zhì)量、主數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)處理、智能可視化數(shù)倉工具、數(shù)據(jù)組織、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)運(yùn)維，滿足客戶對(duì)數(shù)據(jù)治理“精、準(zhǔn)、快”的訴求。保障數(shù)據(jù)的一致性、精確性、時(shí)效性、完整性，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，高效支撐上層業(yè)務(wù)。主數(shù)據(jù)管理：通過主
工具、數(shù)據(jù)組織、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)運(yùn)維，滿足客戶對(duì)數(shù)據(jù)治理“精、準(zhǔn)、快”的訴求。保障數(shù)據(jù)的一致性、精確性、時(shí)效性、完整性，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，高效支撐上層業(yè)務(wù)。 主數(shù)據(jù)管理：通過主數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系構(gòu)建、主數(shù)據(jù)模型管理、主數(shù)據(jù)清洗、主數(shù)據(jù)分發(fā)管理、主數(shù)據(jù)權(quán)限管理、數(shù)據(jù)運(yùn)維管理等功
12月12日，2020世界數(shù)字農(nóng)業(yè)大會(huì)、第十九屆廣東種業(yè)博覽會(huì)在廣州舉行，梅州市大埔縣的5G+農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)亮相大會(huì)?！ ∮浾吡私獾剑?G+農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)由大埔縣人民政府和中國移動(dòng)梅州分公司合作建設(shè)，該平臺(tái)充分發(fā)揮5G和大數(shù)據(jù)能力，引進(jìn)智能灌溉、智能采摘機(jī)器人、無人機(jī)、巡護(hù)機(jī)器人等智能化的設(shè)備，在“種
專屬的數(shù)據(jù)管理標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，用以支持數(shù)據(jù)治理建設(shè)以及后續(xù)其他應(yīng)用建設(shè)；基于數(shù)據(jù)集成成果及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，完成數(shù)據(jù)匯聚采集、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)錄入管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測(cè)、數(shù)據(jù)質(zhì)量報(bào)告輸出等工作；根據(jù)數(shù)據(jù)實(shí)際情況建設(shè)基礎(chǔ)庫、主題庫等數(shù)據(jù)資源庫；提供數(shù)據(jù)運(yùn)維服務(wù)，保障數(shù)據(jù)平臺(tái)順利平穩(wěn)運(yùn)行；提供平臺(tái)培訓(xùn)服務(wù)和定制開發(fā)服務(wù)質(zhì)量高
格：1.北明大數(shù)據(jù)商城：面向省級(jí)、市級(jí)、區(qū)縣級(jí)城市及單位提供以資源目錄管理和數(shù)據(jù)共享門戶為主的政務(wù)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品集。2.北明數(shù)據(jù)資源管理平臺(tái)：面向省級(jí)、市級(jí)、區(qū)縣級(jí)城市及單位提供包括資源目錄管理和數(shù)據(jù)共享交換平臺(tái)為主的政務(wù)大數(shù)據(jù)建設(shè)數(shù)據(jù)融合與治理通用產(chǎn)品集。2.推動(dòng)數(shù)據(jù)開放整合共享：
支持的大數(shù)據(jù)組件簡介 在華為云大數(shù)據(jù)存算分離方案中，OBS除了可以與大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)接外，還可以直接與開源的大數(shù)據(jù)組件對(duì)接。 當(dāng)前支持的大數(shù)據(jù)組件如下： Hadoop Hive Spark Flume DataX Druid Flink logstash 父主題： 對(duì)接大數(shù)據(jù)組件
用的群防群控上下級(jí)聯(lián)動(dòng)。數(shù)據(jù)可視化對(duì)移動(dòng)應(yīng)用資產(chǎn)進(jìn)行持續(xù)安全態(tài)勢(shì)分析、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,基于AI技術(shù)支持按照6大類，300+小類進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,建立10余種app特征庫，并基于特征庫樣本對(duì)移動(dòng)應(yīng)用進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,通過自有渠道發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)能夠?qū)?yīng)用商店、分發(fā)平臺(tái)、流量數(shù)據(jù)等，已收錄1800+渠道信息
