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- 流式數(shù)據(jù)處理 內(nèi)容精選 換一換
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0需要對(duì)海量，多樣化，高并發(fā)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，交互式查詢(xún)。包含的關(guān)鍵技術(shù)有： 1. MR批處理；Spark內(nèi)存計(jì)算；Elk/Solr交互式分析；Storm流式計(jì)算； 2. YARN統(tǒng)一資源管理； 3. 統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)HDFS/HBase/MPP。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在????來(lái)自：百科儲(chǔ)、查詢(xún)和分析的統(tǒng)一平臺(tái)，幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)，可解決各大企業(yè)的以下需求： 海量數(shù)據(jù)的分析與計(jì)算 海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ) 海量數(shù)據(jù)流式處理 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶(hù)完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)來(lái)自：百科
- 流式數(shù)據(jù)處理 相關(guān)內(nèi)容
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批量刪除彈性公網(wǎng)IPBatchDeletePublicIp 批量創(chuàng)建彈性公網(wǎng)IPBatchCreatePublicips 相關(guān)推薦 流式文件處理:技術(shù)原理 約束與限制:函數(shù)運(yùn)行資源限制 函數(shù)流簡(jiǎn)介:組件說(shuō)明 修訂記錄 流式文件處理:操作步驟 函數(shù)工作流 :同步執(zhí)行函數(shù) API概覽 創(chuàng)建ERP單據(jù)審批同步流 創(chuàng)建采購(gòu)申請(qǐng)審批同步流來(lái)自：百科時(shí)間：2020-11-25 15:13:31 本視頻主要為您介紹 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) 入門(mén)的教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： CS 服務(wù)是運(yùn)行在公有云上的實(shí)時(shí)流式大數(shù)據(jù)分析服務(wù)，全托管的方式用戶(hù)無(wú)需感知計(jì)算集群，只需聚焦于Stream SQL業(yè)務(wù)，即時(shí)執(zhí)行作業(yè)，完全兼容Apache Flink API和Apache來(lái)自：百科
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0時(shí)代。 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，需要對(duì)海量，多樣化，高并發(fā)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，交互式查詢(xún)。使大數(shù)據(jù)進(jìn)入了2.0時(shí)代。 當(dāng)前，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，需要對(duì)海量流式數(shù)據(jù)，人工智能分析等提供毫秒級(jí)的低時(shí)延處理能力，所以我們正處在大數(shù)據(jù)3.0時(shí)代，需要更先進(jìn)的認(rèn)知計(jì)算。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)來(lái)自：百科![]()
析 時(shí)間：2021-06-17 14:58:31 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB (DWS)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過(guò)程有如下的特點(diǎn)： 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫(kù)：IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)流計(jì)算及AI服務(wù)處理后，可實(shí)時(shí)寫(xiě)入GaussDB(DWS)。 實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)測(cè)：圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱(chēng)DWS）是一種基于華為云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線(xiàn)數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)??庫(kù)服務(wù)。DWS具備免運(yùn)維、在線(xiàn)擴(kuò)展、高效的多源數(shù)據(jù)加載能力，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL來(lái)自：專(zhuān)題![]()
在線(xiàn)遷移是在業(yè)務(wù)不停機(jī)的情況下，完整地把對(duì)方數(shù)據(jù)庫(kù)搬過(guò)來(lái)； 2. 實(shí)時(shí)同步是在以毫秒時(shí)延，將需要的數(shù)據(jù)一直同步，業(yè)務(wù)間共享； 3. 數(shù)據(jù)訂閱是把變化的數(shù)據(jù)，流式地推送給下游業(yè)務(wù)讀取和消費(fèi)； 4. 異地災(zāi)備是在異地做一份完整數(shù)據(jù)的保護(hù)，以備災(zāi)難時(shí)恢復(fù)業(yè)務(wù)； 5. 云上備份是將外部備份定期保存在云上，非實(shí)時(shí)，成本低。來(lái)自：百科![]()
RocketMQ主要應(yīng)用場(chǎng)景有：分布式系統(tǒng)中的異步解耦、大規(guī)模分布式消息系統(tǒng)、流式處理平臺(tái)、日志采集系統(tǒng)、推送消息系統(tǒng)和在線(xiàn)事務(wù)處理等。 RocketMQ主要應(yīng)用場(chǎng)景有：分布式系統(tǒng)中的異步解耦、大規(guī)模分布式消息系統(tǒng)、流式處理平臺(tái)、日志采集系統(tǒng)、推送消息系統(tǒng)和在線(xiàn)事務(wù)處理等。 立即使用 服務(wù)咨詢(xún)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
平臺(tái)能夠彈性管理資源分配，并能規(guī)格化分配資源： 結(jié)合”多租戶(hù)機(jī)制”，進(jìn)行差異化的服務(wù)治理及運(yùn)營(yíng)，滿(mǎn)足不同個(gè)體的個(gè)性化需求有效實(shí)現(xiàn)： 使用”流式日志”的實(shí)現(xiàn)方式，來(lái)保證容器化及服務(wù)化后多點(diǎn)日志的高效保存、遷移和提?。?通過(guò)全鏈路跟蹤將平臺(tái)各層進(jìn)行監(jiān)控告警處理，能更加科學(xué)的進(jìn)行運(yùn)維。來(lái)自：云商店![]()
一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化，大幅提升解碼速度，使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處領(lǐng)先地位。 多種識(shí)別模式：支持多種實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)模式，如流式識(shí)別、連續(xù)識(shí)別和實(shí)時(shí)識(shí)別模式，靈活適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景。 定制化服務(wù)可定制特定垂直領(lǐng)域的語(yǔ)言層模型，可識(shí)別更多專(zhuān)有詞匯和行業(yè)術(shù)語(yǔ)，進(jìn)一步提高識(shí)別準(zhǔn)確率。來(lái)自：百科![]()
IES與中心云之間的網(wǎng)絡(luò)中斷了怎么辦？數(shù)據(jù)是否會(huì)發(fā)生丟失？ 可靠性增強(qiáng):系統(tǒng)可靠性 云上容災(zāi)涉及到的主要云服務(wù)與軟件 恢復(fù)圖 常用概念:即時(shí)恢復(fù) 流式文件處理:背景與價(jià)值 約束與限制:公共 步驟一：準(zhǔn)備工作:獲取資源權(quán)限 配置跨區(qū)域容災(zāi): 購(gòu)買(mǎi)云服務(wù)器 備份存儲(chǔ)庫(kù)并綁定至備份策略來(lái)自：百科![]()
語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字 接口說(shuō)明： 實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別 接口基于Websocket協(xié)議實(shí)現(xiàn)。分別提供了“流式一句話(huà)”、“實(shí)時(shí) 語(yǔ)音識(shí)別 連續(xù)模式”、“實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別單句模式”三種模式。 語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字接口說(shuō)明：實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別接口基于Websocket協(xié)議實(shí)現(xiàn)。分別提供了“流式一句話(huà)”、“實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別連續(xù)模式”、“實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別單句模式”三種模式。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
BGP高速接入，站點(diǎn)內(nèi)容動(dòng)靜分離，實(shí)現(xiàn)流暢的網(wǎng)站體驗(yàn) 泰國(guó)曼谷云服務(wù)器-圖形渲染 對(duì)圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存，大量數(shù)據(jù)處理，I/O并發(fā)能力?？梢酝瓿煽焖俚?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計(jì)算能力的場(chǎng)景。例如圖形渲染、工程制圖。 推薦使用GPU圖形加速型 彈性云服務(wù)器 ，G1型彈性云服務(wù)器基于NVIDIA來(lái)自：專(zhuān)題![]()
行業(yè)。 訪(fǎng)問(wèn)店鋪 TDengine時(shí)序大數(shù)據(jù)處理引擎(HCS版) TDengine 是一款高性能、分布式、支持 SQL 的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，帶有內(nèi)建的緩存、流式計(jì)算、數(shù)據(jù)訂閱等系統(tǒng)功能。能大幅減少研發(fā)和運(yùn)維復(fù)雜度，可廣泛應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景。 訪(fǎng)問(wèn)店鋪 九彩云iBPM云平臺(tái)軟件來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Canvas大屏 具有日常監(jiān)測(cè)、分析判斷、應(yīng)急指揮、展示匯報(bào)等多種功能，可廣泛應(yīng)用于商業(yè)、金融、制造等行業(yè)。 Astro Canvas小屏 提供流式布局（即向下排列）畫(huà)布的組件布局能力，適用于開(kāi)發(fā)復(fù)雜的移動(dòng)端頁(yè)面。 Astro Canvas能做什么? 制作可視化頁(yè)面，在傳統(tǒng)方式下，通常來(lái)自：專(zhuān)題![]()
推薦使用內(nèi)存優(yōu)化型彈性云服務(wù)器，主要提供高內(nèi)存實(shí)例，同時(shí)可以配置超高IO的云硬盤(pán)和合適的帶寬。 圖形渲染 對(duì)圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存，大量數(shù)據(jù)處理，I/O并發(fā)能力?？梢酝瓿煽焖俚?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計(jì)算能力的場(chǎng)景。例如圖形渲染、工程制圖。 推薦使用GPU加速型彈性云服務(wù)器，基于NVIDIA Tesla來(lái)自：專(zhuān)題![]()
劃。 實(shí)時(shí)了解質(zhì)檢結(jié)果，支持走動(dòng)式質(zhì)檢。 訪(fǎng)問(wèn)店鋪 TDengine時(shí)序大數(shù)據(jù)處理引擎 專(zhuān)為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序大數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)和優(yōu)化的存儲(chǔ)計(jì)算引擎。TDengine核心為超高性能的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流式計(jì)算等功能，最大程度減少研發(fā)和運(yùn)維復(fù)雜度。 訪(fǎng)問(wèn)店鋪 ORBIT MES Ai-MES來(lái)自：專(zhuān)題![]()
實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) CS 簡(jiǎn)單易用、獨(dú)享集群、按需計(jì)費(fèi)、高吞吐低時(shí)延 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)（Cloud Stream Service, 簡(jiǎn)稱(chēng)CS）提供實(shí)時(shí)處理流式大數(shù)據(jù)的全棧能力, 簡(jiǎn)單易用, 即時(shí)執(zhí)行Stream SQL或自定義作業(yè)。無(wú)需關(guān)心計(jì)算集群, 無(wú)需學(xué)習(xí)編程技能。完全兼容Apache Flink和Spark來(lái)自：專(zhuān)題![]()
移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、IoT場(chǎng)景下會(huì)產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為了快速獲取數(shù)據(jù)價(jià)值，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，DWS的快速入庫(kù)和查詢(xún)能力可支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。 圖4實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 優(yōu)勢(shì) 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫(kù) IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)流計(jì)算及AI服務(wù)處理后，可實(shí)時(shí)寫(xiě)入DWS。 實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)測(cè) 圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，對(duì)設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控，對(duì)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)控制和優(yōu)化。來(lái)自：百科![]()
、CEP函數(shù)等，用SQL表達(dá)業(yè)務(wù)邏輯，簡(jiǎn)便快捷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)。詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)參見(jiàn)《實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)SQL語(yǔ)法參考》。 StreamingML 提供多種流式機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析與預(yù)測(cè)，用戶(hù)僅需編寫(xiě)SQL調(diào)用相關(guān)函數(shù)便可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，異常檢測(cè)，實(shí)時(shí)聚類(lèi)，時(shí)間序列分析等場(chǎng)景。詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)參見(jiàn)StreamingML。來(lái)自：百科
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