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大數(shù)據(jù)處理與分布式系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

隨著數(shù)據(jù)量的爆炸性增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)處理和分布式系統(tǒng)設(shè)計(jì)變得越來越重要。本文將探討五個(gè)關(guān)鍵技術(shù)：大數(shù)據(jù)與流處理、流處理水位線、事件溯源聚合、圖計(jì)算 Pregel 模型以及分布式鍵值存儲(chǔ)。 一、大數(shù)據(jù)與流處理 大數(shù)據(jù)處理涉及大量數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、分析和可視化。流處理則是實(shí)時(shí)處理連續(xù)不斷的

試試用大數(shù)據(jù)“開掛”一下！

但問題是： 數(shù)據(jù)不實(shí)時(shí)，調(diào)度反應(yīng)慢 路徑規(guī)劃靠經(jīng)驗(yàn)，運(yùn)力分配不科學(xué) 訂單堆積時(shí)沒法動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)排序 無(wú)法預(yù)測(cè)高峰期，提前預(yù)判資源 說白了，就是沒有用好“數(shù)據(jù)”這張牌。而大數(shù)據(jù)分析，恰恰是幫我們從這些“物流瓶頸”里找到突破口的關(guān)鍵。 二、物流提速的“破局點(diǎn)”，大數(shù)據(jù)怎么幫上忙？ 1）訂單熱力分析：哪里下單多，重點(diǎn)布點(diǎn)！

數(shù)據(jù)中臺(tái)建設(shè)（三）：數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)介紹

這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和存儲(chǔ)平臺(tái)，通過數(shù)據(jù)匯集工具可以將這些數(shù)據(jù)匯集到數(shù)據(jù)中臺(tái)中。 數(shù)據(jù)開發(fā) 數(shù)據(jù)匯集到中臺(tái)之后，數(shù)據(jù)都是按照原始狀態(tài)堆砌在一起，業(yè)務(wù)無(wú)法使用，數(shù)據(jù)開發(fā)可以通過一整套數(shù)據(jù)加工及管理工具，將數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗處理。 數(shù)據(jù)體系 此部分主要是大數(shù)據(jù)平臺(tái)中數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建內(nèi)容。

【云小課】EI第1課 MRS和自建Hadoop相比，有哪些優(yōu)勢(shì)？

大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)要發(fā)展就必須進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，要完成轉(zhuǎn)型，企業(yè)需要利用大數(shù)據(jù)技術(shù)打破現(xiàn)有數(shù)據(jù)孤島，構(gòu)建數(shù)據(jù)分析和運(yùn)營(yíng)能力，才能達(dá)到降本增效。企業(yè)構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)時(shí)會(huì)面臨如下兩種選擇：一種是大量購(gòu)買機(jī)器及Hadoop發(fā)行商版本，本地自建Hadoop大數(shù)據(jù)集群；一種是按企業(yè)自身的需求，購(gòu)買

華為大數(shù)據(jù)解決方案介紹

在當(dāng)今社會(huì)，大數(shù)據(jù)已經(jīng)由過去的概念階段過渡到現(xiàn)在的應(yīng)用階段，那么各種大數(shù)據(jù)應(yīng)用與服務(wù)也越來越多，而所有的這些大數(shù)據(jù)。所應(yīng)用服務(wù)都離不開大數(shù)據(jù)的分析平臺(tái)。 華為的大數(shù)據(jù)平臺(tái)叫Fusionlnsight，就是一個(gè)集大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理與分析于一體的企業(yè)級(jí)統(tǒng)一化平臺(tái)。Fusionln

招聘別再靠拍腦袋，大數(shù)據(jù)教你用“數(shù)據(jù)眼”看人

理上最大的痛點(diǎn)是**“數(shù)據(jù)孤島”**。招聘系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、績(jī)效系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、培訓(xùn)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)都在不同平臺(tái)，導(dǎo)致 HR 做分析要東拼西湊，效率低還容易出錯(cuò)。 而真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) HR，不僅是會(huì)用工具篩人，而是要打通招聘 → 入職 → 培訓(xùn) → 績(jī)效 → 離職的全鏈路數(shù)據(jù)，讓每一次用人決策都能基于事實(shí)而不是拍腦袋。

MRS如何和開源大數(shù)據(jù)集群建立kerberos互信

在配置MRS與開源大數(shù)據(jù)集群互信時(shí)，分別在兩邊創(chuàng)建好用戶，配置對(duì)端的kerbserver和hdfs，配置mrs界面上的互信并重啟后，在兩個(gè)集群分別進(jìn)行互信訪問時(shí)都會(huì)報(bào)同樣的錯(cuò)：[root@bdtl-vm-1652 ~]# hdfs dfs -ls /2023-11-09 09:58:10

什么是“專門研發(fā)的企業(yè)級(jí)集群管理系統(tǒng)”？

<b> </b><b>易運(yùn)維</b><p>用戶無(wú)需關(guān)注硬件的購(gòu)買和維護(hù)，專門研發(fā)的企業(yè)級(jí)集群管理系統(tǒng)，可讓用戶更好的監(jiān)控和管理大數(shù)據(jù)平臺(tái)，并可通過短信/郵件的方式，提醒用戶平臺(tái)異常</p>

Spark大數(shù)據(jù)分析與實(shí)戰(zhàn)筆記（第二章 Spark基礎(chǔ)-06）

itcast 運(yùn)行結(jié)果如下所示： 2.6.2 集群模式執(zhí)行Spark程序 集群模式是指將Spark程序提交至Spark集群中執(zhí)行任務(wù)，由Spark集群負(fù)責(zé)資源的調(diào)度，程序會(huì)被框架分發(fā)到集群中的節(jié)點(diǎn)上并發(fā)地執(zhí)行。下面分步驟介紹如何在集群模式下執(zhí)行Spark程序。 添加打包插件 在實(shí)

DWS與數(shù)據(jù)庫(kù)RDS、大數(shù)據(jù)MRS的核心區(qū)別分享

RDS是OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)。RDS用于支撐日常的業(yè)務(wù)活動(dòng)，市場(chǎng)上典型產(chǎn)品是Mysql、Oracle，側(cè)重于高并發(fā)、數(shù)據(jù)頻繁增刪改，RDS不擅長(zhǎng)做數(shù)據(jù)分析。但由于使用習(xí)慣的原因，存在不少客戶還使用Mysql、Oracle進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，但其架構(gòu)限制，對(duì)海量數(shù)據(jù)加載、快速查詢分析性能較差，

再拔頭籌，F(xiàn)usionInsight為華為云大數(shù)據(jù)打造硬實(shí)力

sight為客戶提供一站式數(shù)據(jù)湖治理中心，助力企業(yè)快速構(gòu)建從數(shù)據(jù)接入到分析的E2E數(shù)據(jù)治理體系，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，加速數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。通過全域數(shù)據(jù)視圖統(tǒng)一信息架構(gòu)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)；通過一站式全棧平臺(tái)實(shí)現(xiàn)30+異構(gòu)數(shù)據(jù)源的高效數(shù)據(jù)集成；擁有開放完備的安全體系，數(shù)據(jù)分級(jí)分類，統(tǒng)一安全認(rèn)證。通過

分享大數(shù)據(jù)融合分析：GaussDB(DWS)輕松導(dǎo)入MRS-Hive數(shù)據(jù)源

大數(shù)據(jù)融合分析時(shí)代，GaussDB(DWS)如需訪問MRS數(shù)據(jù)源，該如何實(shí)現(xiàn)？本期云小課帶您開啟MRS數(shù)據(jù)源之門，通過遠(yuǎn)程讀取MRS集群Hive上的ORC數(shù)據(jù)表完成數(shù)據(jù)導(dǎo)入DWS。準(zhǔn)備環(huán)境需確保MRS和DWS集群在同一個(gè)區(qū)域、可用區(qū)、同一VPC子網(wǎng)內(nèi)，確保集群網(wǎng)絡(luò)互通?；玖鞒?

大數(shù)據(jù)在銀行金融科技創(chuàng)新應(yīng)用中占近70%，如何用好大數(shù)據(jù)？

工行的大數(shù)據(jù)體系建設(shè)包括底層的數(shù)據(jù)平臺(tái)、中間的數(shù)據(jù)分析、上層的大數(shù)據(jù)應(yīng)用多個(gè)方面。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)性工作，可以打造大數(shù)據(jù)分析挖掘服務(wù)體系，通過對(duì)海量結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的整合、挖掘、共享，為業(yè)務(wù)發(fā)展提供動(dòng)力。 目前，工行已經(jīng)建成了集團(tuán)數(shù)據(jù)中臺(tái)，構(gòu)建總體容量超過1

華為云TechWave大數(shù)據(jù)專題日，清華大學(xué)王建民院長(zhǎng)暢談大數(shù)據(jù)頂尖人才培養(yǎng)之道

    8月31日，華為云舉辦TechWave大數(shù)據(jù)專題日，圍繞“大數(shù)據(jù)技術(shù)普惠創(chuàng)新，釋放千行百業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值！” 主題，從金融、運(yùn)營(yíng)商等行業(yè)在大數(shù)據(jù)創(chuàng)新的實(shí)踐，頂級(jí)高校的大數(shù)據(jù)頂尖人才培養(yǎng)和科學(xué)研究，以及華為云FusionInsight智能數(shù)據(jù)湖系列大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的技術(shù)創(chuàng)新等方面，以產(chǎn)學(xué)研深度融

華為云FusionInsight引領(lǐng)全球大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展

方案。大集群：支持單集群2萬(wàn)節(jié)點(diǎn)，樹立行業(yè)新標(biāo)桿海量數(shù)據(jù)浪涌促成大數(shù)據(jù)集群不斷升級(jí)擴(kuò)容，為減少數(shù)據(jù)搬遷、避免跨集群用數(shù)，大集群出現(xiàn)是發(fā)展的必然，其需求主要表現(xiàn)在被動(dòng)、主動(dòng)、自我驅(qū)動(dòng)三個(gè)方面。被動(dòng)因數(shù)：數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長(zhǎng)，存儲(chǔ)空間需求急劇增長(zhǎng)；主動(dòng)因數(shù)：多數(shù)據(jù)融合在一個(gè)數(shù)據(jù)湖內(nèi)，消除

手機(jī)上了解大數(shù)據(jù)知識(shí)的利器：MRS知識(shí)速查工具

華為云AI+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)營(yíng)MRS服務(wù)高階課程

課程內(nèi)容：1、大數(shù)據(jù)流式集群+分析集群的創(chuàng)建2、基于大數(shù)據(jù)的水務(wù)數(shù)據(jù)的分析展示課程材料見附件華為云AI+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)營(yíng)MRS服務(wù)高階課程.rar

大數(shù)據(jù)測(cè)評(píng)（含數(shù)倉(cāng)GaussDB for DWS）一紙闡

3021杭州數(shù)夢(mèng)工場(chǎng)科技有限公司數(shù)夢(mèng)工場(chǎng)大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)[DThink EMR]<1002017.10.3022中國(guó)電信股份有限公司云計(jì)算分公司中國(guó)電信天翼大數(shù)據(jù)飛龍平臺(tái)<1002017.10.3023北京華宇信息技術(shù)有限公司大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)<1002017.10.3024北京經(jīng)緯信息技術(shù)公司鐵路數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)<1002017

大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)

大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)有沒有推薦的資料呀？適合小白的那種

【技術(shù)干貨】常見的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和框架

的一致性模型，通過流式數(shù)據(jù)訪問，提供高吞吐量應(yīng)用程序數(shù)據(jù)訪問功能，適合帶有大型數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序。HDFS提供一次寫入多次讀取的機(jī)制，數(shù)據(jù)以塊的形式，同時(shí)分布存儲(chǔ)在集群的不同物理機(jī)器上。MapReduce（分布式計(jì)算框架）源自于Google的MapReduce論文，發(fā)表于2004年