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附錄 名詞解釋 基本概念、云服務簡介、專有名詞解釋 彈性云服務器 ECS:是一種可隨時自助獲取、可彈性伸縮的云服務器,可幫助您打造可靠、安全、靈活、高效的應用環(huán)境,確保服務持久穩(wěn)定運行,提升運維效率。 虛擬私有云 VPC:為云服務器、云容器、云數(shù)據(jù)庫等云上資源構建隔離、私密的虛擬網(wǎng)
Hive常用配置參數(shù) Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫框架,提供大數(shù)據(jù)平臺批處理計算能力,能夠對結構化/半結構化數(shù)據(jù)進行批量分析匯總完成數(shù)據(jù)計算。 本章節(jié)主要介紹Hive常用參數(shù)。 操作步驟 登錄FusionInsight Manager,選擇“集群 > 服務 > Hive > 配置 >
勢。 華為大數(shù)據(jù)解決方案 本章介紹華為大數(shù)據(jù)MRS的解決方案,有關大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析處理的常用公有云服務,并介紹華為云MRS服務的優(yōu)勢及應用場景。 MRS服務開發(fā)與應用-MRS部署與開通 本章主要講述如何在華為云環(huán)境中開通MRS服務,介紹相關的配置參數(shù),以及如何部署MRS 客戶端。
至園區(qū)——數(shù)據(jù)不出園區(qū),本地閉環(huán)處理;MEC雙備份(美的集團總部+廚熱工廠MEC主備),高可靠保障;室內(nèi)1.2Gbps大上行通道。在整體應用布局方面,美的采用了基于一張網(wǎng)(5G無線網(wǎng)絡)+一朵云(MEC邊緣云)+三平臺(5G專網(wǎng)自服務平臺/切片管理平臺/AI智能分析平臺)+N應用
遷移前準備主要對當前現(xiàn)有大數(shù)據(jù)平臺做一個信息統(tǒng)計,以便更好地進行遷移決策。 離線大數(shù)據(jù)遷移范圍說明:針對離線大數(shù)據(jù)平臺遷移,涉及到數(shù)據(jù)部分主要有HDFS文件數(shù)據(jù)遷移、 Hive 數(shù)據(jù)(表數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù))遷移、HBase 數(shù)據(jù)遷移。當前以這三個組件的數(shù)據(jù)做重點介紹詳情請點擊博文鏈接:https://bbs
位置大數(shù)據(jù)可視化平臺(MineMap)是世紀高通面向企業(yè)級用戶打造的Web端位置大數(shù)據(jù)平臺,提供了高鮮度地圖數(shù)據(jù)、強大的二三維地圖可視化引擎、豐富的后臺服務能力及運營管理系統(tǒng)。世紀高通位置大數(shù)據(jù)可視化平臺(MineMap)作為位置大數(shù)據(jù)平臺MineData的核心組件之一,是該行業(yè)
Flink起源于一個名為Stratosphere的研究項目,目的是建立下一代大數(shù)據(jù)分析平臺,于2014年4月16日成為Apache孵化器項目。 Apache Flink是一個面向數(shù)據(jù)流處理和批量數(shù)據(jù)處理的可分布式的開源計算框架,它基于同一個Flink流式執(zhí)行模型(streaming
+智能,見未來 博士招聘 大數(shù)據(jù)性能優(yōu)化架構師 大數(shù)據(jù)性能優(yōu)化架構師 領域方向:智能運維 工作地點: 杭州、東莞、西安 大數(shù)據(jù)性能優(yōu)化架構師 智能運維 杭州、東莞、西安 崗位職責 從事云服務運維系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)處理設計開發(fā)工作,根據(jù)運維業(yè)務對不同運維數(shù)據(jù)的處理要求,通過數(shù)據(jù)建模,大數(shù)據(jù)并發(fā)處理技術
存儲的數(shù)據(jù)。 Hadoop數(shù)據(jù)遷移到華為云MRS服務:將線下Hadoop集群中的數(shù)據(jù)遷移到華為云MRS服務。 MySQL數(shù)據(jù)遷移到MRS集群Hive分區(qū)表:使用CDM云服務將MySQL數(shù)據(jù)導入到MRS集群內(nèi)的Hive分區(qū)表中。 HBase元數(shù)據(jù)備份恢復:介紹HBase數(shù)據(jù)導出、導入的操作。
OBS和MapReduce服務 MRS,幫助用戶在華為云上快速搭建大數(shù)據(jù)存算分離集群。MRS是一個在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務,通過為MRS集群綁定彈性云服務 ECS委托方式訪問OBS,實現(xiàn)用戶使用MRS集群作數(shù)據(jù)計算處理,而數(shù)據(jù)存儲在OBS服務中。大數(shù)據(jù)在人們的生
失敗。 約束與限制 創(chuàng)建EMR Delta Lake到MRS Delta Lake數(shù)據(jù)校驗任務存在以下約束與限制: 源端EMR環(huán)境的Spark版本為3.3.1時,支持Delta Lake(有元數(shù)據(jù))和Delta Lake(無元數(shù)據(jù))的數(shù)據(jù)校驗。 源端EMR環(huán)境的Spark版本為2
自定義購買集群。 MRS系統(tǒng)界面支持同一時間并發(fā)創(chuàng)建10個集群,且最多支持管理100個集群。 前提條件 已完成MRS云服務授權,請參見配置MRS云服務授權。 已了解MRS集群規(guī)劃,并確定集群的資源規(guī)模,請參見MRS集群規(guī)劃。 操作視頻 本視頻以自定義創(chuàng)建一個MRS集群為例,介紹如
數(shù)據(jù)治理方案設計 數(shù)據(jù)主題設計 R R 數(shù)據(jù)標準設計 R S 數(shù)據(jù)模型設計 S R 數(shù)據(jù)指標設計 R S 數(shù)據(jù)集成方案設計 R S 數(shù)據(jù)ETL腳本和任務設計 R S 數(shù)據(jù)質(zhì)量設計 R S 數(shù)據(jù)服務設計 R S 3 數(shù)據(jù)治理方案實施 數(shù)據(jù)架構導入實施 R R 數(shù)據(jù)集成入湖實施 R R 數(shù)據(jù)作業(yè)開發(fā)實施
大數(shù)據(jù)任務調(diào)度平臺設計 設計云上的大數(shù)據(jù)任務調(diào)度平臺部署架構時,建議參考原則如下: 優(yōu)先用大數(shù)據(jù)云服務:如果源端是自建的大數(shù)據(jù)任務調(diào)度平臺和組件,在目標云平臺上有對應的云服務,且功能、性能、兼容性都滿足,經(jīng)評估改造工作量很小,建議部署架構設計時,優(yōu)先采用大數(shù)據(jù)云服務。如果目標云平
華為云大數(shù)據(jù)組件 常用的華為云大數(shù)據(jù)服務組件如下,設計大數(shù)據(jù)部署架構時可參考: MapReduce服務(MapReduce Service,簡稱MRS) MRS是一個在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務,一鍵即可部署Hadoop集群,完全兼容開源接口,輕松運行Hadoop、
程,全面滿足大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)需求。大數(shù)據(jù)智慧實訓平臺內(nèi)容如下: 1、完善的實驗環(huán)境:提供獨立實驗環(huán)境集群,交互式的實驗任務、實驗指導、項目上機操作、教學視頻、考試評分、數(shù)據(jù)監(jiān)控等。 2、豐富的課程體系:大數(shù)據(jù)導論、python大數(shù)據(jù)應用實戰(zhàn)、大數(shù)據(jù)采集技術與應用、大數(shù)據(jù)存儲技術與應用、大數(shù)據(jù)計算分析技術與應用。
因此,它們對大數(shù)據(jù)處理的速度有極高的要求。 數(shù)據(jù)類型的多樣性(Variety) 大數(shù)據(jù)中的大還包括數(shù)據(jù)種類的多樣性。傳統(tǒng)的結構化數(shù)據(jù),例如數(shù)據(jù)庫中的表格數(shù)據(jù),在大數(shù)據(jù)場景中只是冰山一角?,F(xiàn)代大數(shù)據(jù)包含了文本、圖片、視頻、音頻、日志等多種形式的非結構化數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的多樣性使得處
大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio 數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB(DWS) MapReduce服務 MRS 云搜索服務 CSS 父主題: SCP授權參考
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