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別光喊“用戶至上”，電子商務(wù)體驗(yàn)要靠大數(shù)據(jù)來落地！ 今天咱聊個(gè)接地氣又有點(diǎn)“硬核”的話題：電商體驗(yàn)到底怎么靠大數(shù)據(jù)真正做出來？ 你可能經(jīng)常聽到一些電商平臺(tái)打著口號(hào)：用戶至上、體驗(yàn)第一?？涩F(xiàn)實(shí)是啥？
后記 RDD（彈性分布式數(shù)據(jù)集）是Spark中最基本的數(shù)據(jù)抽象。它將數(shù)據(jù)分布在集群的多個(gè)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行并行處理，具有容錯(cuò)性和高效性。 RDD的分區(qū)是將一個(gè)大的數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)小的數(shù)據(jù)塊，每個(gè)分區(qū)都存儲(chǔ)在集群的不同節(jié)點(diǎn)上，并行進(jìn)行處理。
云計(jì)算時(shí)代，數(shù)據(jù)倉庫的需求和技術(shù)架構(gòu)也在不斷地發(fā)生變化，從最初的數(shù)據(jù)庫演進(jìn)到數(shù)據(jù)倉庫，到MPP架構(gòu)，再到大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)倉庫。
6.掌握基于Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫分布式系統(tǒng)平臺(tái)應(yīng)用，以及商業(yè)和開源的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品加上Hadoop平臺(tái)形成大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的應(yīng)用剖析。 7.掌握常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
共享消息隊(duì)列介紹cid:link_2向共享消息隊(duì)列中寫入消息cid:link_3GaussDB(DWS)功能介紹cid:link_0IO框架原理cid:link_4GaussDB(DWS)行存框架cid:link_5列存的IO管理框架cid:link_6雙集群容災(zāi)設(shè)計(jì)cid:link
大數(shù)據(jù)分布式文件系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)中起到了什么作用
基礎(chǔ)課程作業(yè)一：（1）創(chuàng)建CDM集群，VPC，安全組，子網(wǎng)保持與數(shù)據(jù)源一致，既保證CDM集群與數(shù)據(jù)源網(wǎng)絡(luò)可以連通；熟悉CDM集群創(chuàng)建過程（2）進(jìn)入CDM集群作業(yè)管理界面，創(chuàng)建OBS與DWS連接器，并且測試連通性成功基礎(chǔ)課程作業(yè)二：利用給出的數(shù)據(jù)集（芝加哥酒店客房數(shù)據(jù)，先解壓chicago.zip
大數(shù)據(jù)入門學(xué)習(xí)指南 前情提要 大數(shù)據(jù)入門核心技術(shù)欄目是為初學(xué)者精心打造入門大數(shù)據(jù)必學(xué)知識(shí)整理，內(nèi)容十分豐富，集合將近200篇高質(zhì)文章帶你輕松學(xué)習(xí)。
并且大數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)方案不能使用大數(shù)據(jù)平臺(tái)自帶的多副本或者快照方式，而是應(yīng)該以更方便、更高效、更低成本的方式來構(gòu)建我們的備份和恢復(fù)解決方案，華為云的云服務(wù)器備份正好完美地解決了這幾個(gè)問題，一鍵式備份與恢復(fù)、永久增量、安全可靠，能幫助我們節(jié)省備份成本的同時(shí)保證我們數(shù)據(jù)的安全，為我們的大數(shù)據(jù)平臺(tái)保駕護(hù)航
bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0217170509284925120-1-1.htmlGaussDB的容災(zāi)方案https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0263170509617678149-1-1.html雙集群的問題分析
三、典型應(yīng)用場景 智能工廠生產(chǎn)監(jiān)控 流程： 傳感器采集設(shè)備狀態(tài)（轉(zhuǎn)速、溫度、能耗） 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流傳輸至云平臺(tái) 大數(shù)據(jù)分析識(shí)別設(shè)備異常（如振動(dòng)頻譜異常） 可視化面板顯示設(shè)備健康評(píng)分（0-100分）。
在這里，還有豐富的案例及技術(shù)文檔供你熟悉MRS大數(shù)據(jù)集群。還等什么，快來注冊并學(xué)習(xí)這免費(fèi)的MRS大數(shù)據(jù)集群及其案例，成為真正的大數(shù)據(jù)大神！ MRS服務(wù)是一個(gè)在云上打造的企業(yè)級(jí)Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)。
這讓Spark成為了一個(gè)高性能和可靠的大數(shù)據(jù)處理框架。 轉(zhuǎn)載自：https://blog.csdn.net/u014727709/article/details/132509716 歡迎 ??點(diǎn)贊?評(píng)論?收藏，歡迎指正
（2）MapReduce服務(wù)—新版本特惠嘗鮮華為云MapReduce，提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。
第3章 Spark RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集 章節(jié)概要 傳統(tǒng)的MapReduce雖然具有自動(dòng)容錯(cuò)、平衡負(fù)載和可拓展性的優(yōu)點(diǎn)，但是其最大缺點(diǎn)是采用非循環(huán)式的數(shù)據(jù)流模型，使得在迭代計(jì)算式要進(jìn)行大量的磁盤IO操作。Spark中的RDD可以很好的解決這一缺點(diǎn)。
智慧城市，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于城市建設(shè)，建立城市數(shù)據(jù)信息共享平臺(tái)，實(shí)時(shí)監(jiān)管交通狀況系統(tǒng)、智慧社區(qū)服務(wù)平臺(tái)、城市地下排水監(jiān)控系統(tǒng)等，推動(dòng)城市智能化管理。
傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)主要以支撐增值類業(yè)務(wù)為主，但隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，諸如像風(fēng)險(xiǎn)控制、損益預(yù)查詢、監(jiān)管報(bào)送、交互查詢（如交易明細(xì)查詢）等關(guān)鍵業(yè)務(wù)也開始接入到大數(shù)據(jù)平臺(tái)：在風(fēng)險(xiǎn)控制場景，工行通過FusionInsight MRS構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)湖的能力，結(jié)合工行專家規(guī)則的風(fēng)險(xiǎn)防控系統(tǒng)能力，實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)交易風(fēng)險(xiǎn)控制
#化鯤為鵬，我有話說#背景：隨著5G+云+AI時(shí)代來臨，數(shù)據(jù)變得更多、更復(fù)雜、更精細(xì)亟待我們解決的問題是：如何用一種更高效、更實(shí)用的解決方案，處理爆炸式增長的數(shù)據(jù)解決方案：2019年全聯(lián)接大會(huì)上，發(fā)布了鯤鵬大數(shù)據(jù)容器解決方案BigData Pro，BigData Pro是業(yè)界首個(gè)鯤鵬大數(shù)據(jù)解決方案
但是這也意味著不同應(yīng)用之間的SparkContext無法共享數(shù)據(jù)，除非借助擴(kuò)展的存儲(chǔ)媒介。Spark對(duì)底層集群管理不可知。只要能夠獲取到executor進(jìn)行，并且這些進(jìn)程之間可以通信，它就能比較容易的運(yùn)行在其他通用集群資源調(diào)度框架之上，如Mesos和YARN。
融合分析能力是云原生數(shù)據(jù)倉庫GaussDB(DWS)核心亮點(diǎn)之一。GaussDB(DWS)采用一套SQL引擎，支持Oracle、Mysql、HDFS等多源數(shù)據(jù)融合分析，并通過算子下推、加速集群等技術(shù)對(duì)分析性能進(jìn)行了大幅優(yōu)化，在數(shù)據(jù)免搬遷的前提下，實(shí)現(xiàn)了跨源數(shù)據(jù)免搬遷、高效分析。
