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- 大數(shù)據(jù)kafka 內(nèi)容精選 換一換
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hadoop三大組件是什么 hadoop三大組件是什么 時(shí)間：2020-09-21 09:15:14 hadoop三大組件mapreduce分布式運(yùn)算框架yarn任務(wù)調(diào)度平臺(tái)hdfs分布式文件系統(tǒng) 1.HDFS數(shù)據(jù)存放策略：分塊存儲(chǔ)+副本存放。 2.數(shù)據(jù)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（即數(shù)據(jù)備份）：默認(rèn)來(lái)自：百科1、快速了解Astro Canvas大屏 通過(guò)圖說(shuō)和業(yè)務(wù)大屏簡(jiǎn)介，快速了解什么是Astro大屏應(yīng)用，單擊初識(shí)Astro Canvas了解更多。 2、使用模板安裝一個(gè)業(yè)務(wù)大屏，體驗(yàn)Astro Canvas Astro Canvas中，預(yù)置了綜合態(tài)勢(shì)、資產(chǎn)統(tǒng)計(jì)、設(shè)備管理等典型場(chǎng)景的大屏模板，您可以基于模板，直接構(gòu)建業(yè)務(wù)大屏。來(lái)自：專(zhuān)題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 這6大圖表，幫你輕松入門(mén)數(shù)據(jù)可視化 這6大圖表，幫你輕松入門(mén)數(shù)據(jù)可視化 時(shí)間：2022-11-16 16:38:48 協(xié)同辦公 文檔協(xié)同管理 文檔存儲(chǔ)管理 數(shù)字化辦公 越來(lái)越多的公司開(kāi)始強(qiáng)調(diào)「數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)」，用數(shù)據(jù)說(shuō)話。這是因?yàn)?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)是真實(shí)、客觀的，可以承載量化過(guò)的工作指標(biāo)。來(lái)自：云商店html#/dms信息為準(zhǔn)。 分布式消息服務(wù) DMS 華為云分布式消息服務(wù)DMS是完全托管的消息隊(duì)列服務(wù)，可完全兼容業(yè)界主流的Kafka、RabbitMQ、RocketMQ，為應(yīng)用系統(tǒng)提供異步的、高可用的消息隊(duì)列服務(wù)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用解耦、突發(fā)流量處理以及與第三方應(yīng)用的集成 立即使用 免費(fèi)體驗(yàn) 1對(duì)1咨詢來(lái)自：百科
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安全云腦 _綜合態(tài)勢(shì)大屏 安全云腦_綜合態(tài)勢(shì)大屏 在現(xiàn)場(chǎng)講解匯報(bào)、實(shí)時(shí)監(jiān)控等場(chǎng)景下，為了獲得更好的演示效果，通常需要將安全云腦服務(wù)的分析結(jié)果展示在大型屏幕上。 安全云腦默認(rèn)提供一個(gè)綜合感知態(tài)勢(shì)大屏，可以還原攻擊歷史，感知攻擊現(xiàn)狀，預(yù)測(cè)攻擊態(tài)勢(shì)，為用戶提供強(qiáng)大的事前、事中、事后安全管理能力，實(shí)現(xiàn)一屏全面感知。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
署完成一整套Kafka實(shí)例。 兼容開(kāi)源，業(yè)務(wù)零改動(dòng)遷移上云 兼容社區(qū)版Kafka的API，具備原生Kafka的所有消息處理特性。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)基于開(kāi)源的Kafka進(jìn)行開(kāi)發(fā)，只需加入少量認(rèn)證安全配置，即可使用華為云分布式消息服務(wù)Kafka，做到無(wú)縫遷移。 說(shuō)明： Kafka專(zhuān)享版兼容開(kāi)源社區(qū)Kafka來(lái)自：百科![]()
。 什么是華為云Astro大屏應(yīng)用盤(pán)古助手？ 華為云Astro大屏應(yīng)用盤(pán)古助手是由華為研發(fā)的基于盤(pán)古大模型的AI助手，它能夠快速生成轉(zhuǎn)換器代碼，幫助您將數(shù)據(jù)接入大屏，并擅長(zhǎng)回答各類(lèi)通用問(wèn)題。無(wú)論是編程、技術(shù)咨詢還是其他領(lǐng)域的問(wèn)題，華為云Astro大屏應(yīng)用盤(pán)古助手都能為您提供準(zhǔn)確、邏輯性強(qiáng)且友好的回復(fù)。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) AR四大核心能力 AR四大核心能力 時(shí)間：2021-08-02 16:27:18 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 企業(yè)應(yīng)用 協(xié)同辦公 商品介紹 將數(shù)字內(nèi)容疊加到現(xiàn)實(shí)世界中，對(duì)現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行“增強(qiáng)”，簡(jiǎn)稱(chēng)為“AR”。AR 四大核心能力：1. 環(huán)境理解2.數(shù)據(jù)可視3.遠(yuǎn)程協(xié)作4.數(shù)據(jù)智能。 1.來(lái)自：云商店![]()
步、最終一致性等能力。 DMS新增Kafka隊(duì)列類(lèi)型，完全兼容開(kāi)源Kafka，應(yīng)用程序直接使用原生Kafka客戶端。 分布式消息服務(wù) Kafka 分布式消息服務(wù) Kafka 是一個(gè)高吞吐、高可用的消息中間件服務(wù)，適用于構(gòu)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管道、流式數(shù)據(jù)處理、第三方解耦、流量削峰去谷等場(chǎng)景來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 時(shí)間：2020-12-15 16:31:00 在自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域中，使用語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)上都獲得了不錯(cuò)的提升，廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡(jiǎn)單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想，幾個(gè)代表性模型和它們之間的關(guān)系。來(lái)自：百科![]()
簡(jiǎn)單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和大屏模板，實(shí)時(shí)預(yù)覽，輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運(yùn)營(yíng)人員也可基于需求快速配置大屏。 簡(jiǎn)單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和大屏模板，實(shí)時(shí)預(yù)覽，輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運(yùn)營(yíng)人員也可基于需求快速配置大屏。 自定義大屏模板 大屏模板作為資產(chǎn)沉淀，可在項(xiàng)目中快速?gòu)?fù)用。 大屏模板作為資產(chǎn)沉淀，可在項(xiàng)目中快速?gòu)?fù)用。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
MRS 集群組件客戶端實(shí)踐 MRS-使用ClickHouse客戶端 ClickHouse是面向聯(lián)機(jī)分析處理的列式數(shù)據(jù)庫(kù)，支持SQL查詢，且查詢性能好，特別是基于大寬表的聚合分析查詢性能非常優(yōu)異，比其他分析型數(shù)據(jù)庫(kù)速度快一個(gè)數(shù)量級(jí)。 MRS-使用Flink客戶端 該操作提供一個(gè)使用Flink運(yùn)行wordcount作業(yè)的操作入門(mén)指導(dǎo)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
使用 DLI 進(jìn)行電商BI報(bào)表分析 電商實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析 使用DLI幫助電商平臺(tái)統(tǒng)計(jì)實(shí)時(shí)訪問(wèn)數(shù)據(jù)量、訂單數(shù)、人數(shù)等指標(biāo)，從而在顯示大屏上實(shí)時(shí)展示相關(guān)數(shù)據(jù)，及時(shí)了解數(shù)據(jù)變化，調(diào)整營(yíng)銷(xiāo)策略。 使用DLI幫助電商平臺(tái)統(tǒng)計(jì)實(shí)時(shí)訪問(wèn)數(shù)據(jù)量、訂單數(shù)、人數(shù)等指標(biāo)，從而在顯示大屏上實(shí)時(shí)展示相關(guān)數(shù)據(jù)，及時(shí)了解數(shù)據(jù)變化，調(diào)整營(yíng)銷(xiāo)策略。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
SQL作業(yè)的開(kāi)發(fā)指南 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫(xiě)入到DWS 汽車(chē)駕駛的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息為數(shù)據(jù)源發(fā)送到Kafka中，再將Kafka數(shù)據(jù)的分析結(jié)果輸出到DWS中。 汽車(chē)駕駛的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息為數(shù)據(jù)源發(fā)送到Kafka中，再將Kafka數(shù)據(jù)的分析結(jié)果輸出到DWS中 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫(xiě)入到DWS PostgreSQL來(lái)自：專(zhuān)題![]()
16000 16000 分布式消息隊(duì)列RabbitMQ基本能力 消息特性豐富 分布式消息隊(duì)列支持 AMQP協(xié)議，支持普通消息、廣播消息、死信、延遲消息等特性 分布式消息隊(duì)列支持 AMQP協(xié)議，支持普通消息、廣播消息、死信、延遲消息等特性 靈活路由 分布式消息隊(duì)列提供direct，topic，headers來(lái)自：專(zhuān)題![]()
為鞏固專(zhuān)項(xiàng)活動(dòng)成果，中國(guó)信通院開(kāi)展了云服務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行能力標(biāo)準(zhǔn)體系的建設(shè)工作，聯(lián)合了四十余家企業(yè)共同參與標(biāo)準(zhǔn)編制，歷時(shí)6個(gè)月，推出“云服務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行能力標(biāo)準(zhǔn)體系”，覆蓋8大類(lèi)云服務(wù)，提供了多維度、多場(chǎng)景、多層次的云服務(wù)穩(wěn)定性考察方案，助力企業(yè)打造穩(wěn)定可信云服務(wù)品牌！ 在此背景下，中國(guó)信通院牽頭制定了《分布式緩存穩(wěn)定來(lái)自：百科![]()
華為云杯2020深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測(cè) 華為云杯2020深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測(cè) 時(shí)間：2020-12-10 16:40:07 “華為云杯”2020深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽 ·粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測(cè)大賽以“數(shù)聚粵港澳，智匯大灣區(qū)”為主題來(lái)自：百科![]()
Flume是一個(gè)高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)，F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類(lèi)數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；同時(shí)，F(xiàn)lume提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理，并寫(xiě)到各種數(shù)據(jù)接受方的能力。 用戶使用Flume系統(tǒng)采集日志，并且通過(guò) LTS 側(cè)提供的KAFKA協(xié)議方式上報(bào)日志。以下是部分常用數(shù)據(jù)采集場(chǎng)景示例：來(lái)自：百科![]()
華為云盤(pán)古大模型 華為云盤(pán)古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 盤(pán)古大模型致力于深耕行業(yè)，打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集，將行業(yè)知識(shí)know-how與大模型能力相結(jié)來(lái)自：專(zhuān)題
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