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- 大數(shù)據(jù)kafka 內(nèi)容精選 換一換
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能力存在差異，處理能力高的上游系統(tǒng)的突發(fā)流量可能會(huì)對(duì)處理能力低的某些下游系統(tǒng)造成沖擊，需要提高系統(tǒng)的可用性的同時(shí)降低系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜性。電商大促銷等流量洪流突然來(lái)襲時(shí)，可以通過(guò)隊(duì)列服務(wù)堆積緩存訂單等信息，在下游系統(tǒng)有能力處理消息的時(shí)候再處理，避免下游訂閱系統(tǒng)因突發(fā)流量崩潰。消息隊(duì)列來(lái)自：專題Redis開(kāi)源社區(qū)持續(xù)壯大，華為云為Valkey項(xiàng)目注入新的活力 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，人才是關(guān)鍵。華為政企咨詢?nèi)绾钨x能客戶高效培養(yǎng)數(shù)字化人才？ “大模型驅(qū)動(dòng)的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級(jí) 軟件開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線CodeArts 3月新特性上線啦！ 華為云開(kāi)發(fā)者桌面全新發(fā)布CodeArts IDE來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 云市場(chǎng)八大應(yīng)用市場(chǎng) 云市場(chǎng)八大應(yīng)用市場(chǎng) 時(shí)間：2021-02-23 11:50:53 云市場(chǎng) 華為云云市場(chǎng)搭建了包括基礎(chǔ)軟件市場(chǎng)、企業(yè)應(yīng)用市場(chǎng)、建站市場(chǎng)、安全市場(chǎng)、服務(wù)市場(chǎng)、解決方案市場(chǎng)、人工智能市場(chǎng)、物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)8大子市場(chǎng)，種類豐富，產(chǎn)品眾多，用戶可以在華為云云市場(chǎng)找到適合自己業(yè)務(wù)的軟件/服務(wù)。來(lái)自：云商店華為云計(jì)算 云知識(shí) 機(jī)器視覺(jué)十大創(chuàng)新方案高效應(yīng)對(duì)智慧交管十大挑戰(zhàn) 機(jī)器視覺(jué)十大創(chuàng)新方案高效應(yīng)對(duì)智慧交管十大挑戰(zhàn) 時(shí)間：2021-02-19 17:53:39 云計(jì)算 商品鏈接：交通事件檢測(cè)；前端科技 華為好望商城 【9月17日，天津】以“智匯津門(mén)，路暢行安”為主題的首屆全國(guó)智慧交來(lái)自：云商店
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3、觀察各消費(fèi)組在原Kafka的消費(fèi)進(jìn)度，直到原Kafka中數(shù)據(jù)都已經(jīng)被消費(fèi)完畢。 4、將消費(fèi)客戶端的Kafka連接地址修改為新Kafka實(shí)例的連接地址。 5、重啟消費(fèi)業(yè)務(wù)，使得消費(fèi)者從新Kafka實(shí)例中消費(fèi)消息。 6、觀察消費(fèi)者是否能正常從新Kafka實(shí)例中獲取數(shù)據(jù)。 7、遷移結(jié)束。 本方案為業(yè)界來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鼎捷MES系統(tǒng)車間配置九大模塊簡(jiǎn)介 鼎捷MES系統(tǒng)車間配置九大模塊簡(jiǎn)介 時(shí)間：2021-03-30 10:36:24 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 商品介紹 服務(wù) 咨詢與培訓(xùn) 制造執(zhí)行MES MES 系統(tǒng)分為兩大功能區(qū)塊，再細(xì)分不同模塊或功能，兩大區(qū)塊為車間配置中心與現(xiàn)場(chǎng)來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 漫談Huawei LiteOS五大內(nèi)核模塊 漫談Huawei LiteOS五大內(nèi)核模塊 時(shí)間：2022-10-26 16:08:56 物聯(lián)網(wǎng) Huawei LiteOS是華為面向IoT領(lǐng)域，構(gòu)建的“統(tǒng)一物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)和中間件軟件平臺(tái)”，以輕量級(jí)（內(nèi)核小于10k來(lái)自：百科![]()
Flink和Spark API 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)主要具有以下優(yōu)勢(shì)。 分布式實(shí)時(shí)流計(jì)算 支持大規(guī)模分布式集群，集群彈性伸縮，按作業(yè)使用的資源擴(kuò)容和縮容集群，最大化節(jié)省成本。 簡(jiǎn)單易用 在線SQL編輯平臺(tái)編寫(xiě)Stream SQL，定義數(shù)據(jù)流入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)流出，快捷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯；用戶無(wú)需關(guān)心計(jì)算集群來(lái)自：百科![]()
禁、報(bào)警和監(jiān)控三大部分。安防是物聯(lián)網(wǎng)的一大應(yīng)用市場(chǎng)，傳統(tǒng)安防對(duì)人員的依賴性比較大，非常耗費(fèi)人力，而智能安防能夠通過(guò)設(shè)備實(shí)現(xiàn)智能判斷。目前，智能安防最核心的部分在于智能安防系統(tǒng)，該系統(tǒng)是對(duì)拍攝的圖像進(jìn)行傳輸與存儲(chǔ)，并對(duì)其分析與處理。一個(gè)完整的智能安防系統(tǒng)主要包括三大部分，門(mén)禁、報(bào)警來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 時(shí)習(xí)知 | 我邀請(qǐng)來(lái)了華為大咖 時(shí)習(xí)知 | 我邀請(qǐng)來(lái)了華為大咖 時(shí)間：2024-08-09 18:46:18 華為云時(shí)習(xí)知咨詢?nèi)肟?gt;> 大家好！今天邀請(qǐng)到華為商城培訓(xùn)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人，給咱們講講華為商城是如何賦能商家的。 華為商城通過(guò)搭建線上學(xué)習(xí)平臺(tái)——商家學(xué)習(xí)中心來(lái)自：百科![]()
MRS 基于華為云 彈性云服務(wù)器 E CS 構(gòu)建的大數(shù)據(jù)集群，充分利用了其虛擬化層的高可靠、高安全的能力。 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到MRS集群的能力，包括Flume（數(shù)據(jù)采集）、Loader（關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入）、Kafka（高可靠消息隊(duì)列），支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。使用云數(shù)據(jù)遷移云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群中。來(lái)自：專題![]()
dis。 分布式緩存服務(wù)教程視頻 分布式緩存服務(wù)DCS 04:53 創(chuàng)建緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù)DCS 創(chuàng)建緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù)DCS 03:40 訪問(wèn)緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù)DCS 訪問(wèn)緩存實(shí)例 分布式緩存服務(wù)DCS 04:16 緩存實(shí)例日常維護(hù) 分布式緩存服務(wù)DCS 緩存實(shí)例日常維護(hù)來(lái)自：專題![]()
L語(yǔ)句、Spark作業(yè)或者Flink作業(yè)訪問(wèn)其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)并導(dǎo)入、查詢、分析處理其中的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)湖探索跨源連接的功能是打通數(shù)據(jù)源之間的網(wǎng)絡(luò)連接。 數(shù)據(jù)湖探索跨源連接的功能是打通數(shù)據(jù)源之間的網(wǎng)絡(luò)連接，目前 DLI 支持跨源連接訪問(wèn)的數(shù)據(jù)源包括：CloudTable HBase，CloudTable來(lái)自：專題![]()
種角色。 數(shù)據(jù)集成集群：一個(gè)數(shù)據(jù)集成集群運(yùn)行在一個(gè)彈性云服務(wù)器之上，用戶可以在集群中創(chuàng)建數(shù)據(jù)遷移作業(yè)，在云上和云下的同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量遷移數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)源：即數(shù)據(jù)的來(lái)源，本質(zhì)是講存儲(chǔ)或處理數(shù)據(jù)的媒介，比如：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖等。每一種數(shù)據(jù)源不同，其數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、傳輸來(lái)自：專題![]()
計(jì)算環(huán)境。 2、數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到MRS集群的能力，包括Flume（數(shù)據(jù)采集）、Loader（關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入）、Kafka（高可靠消息隊(duì)列），支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。使用云數(shù)據(jù)遷移云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群中。 3、數(shù)據(jù)存儲(chǔ) MapRe來(lái)自：專題![]()
高性能：?jiǎn)侮?duì)列10萬(wàn)TPS 數(shù)據(jù)安全租：戶管理、審計(jì) 了解詳情 分布式消息服務(wù) Kafka版 分布式消息服務(wù)Kafka版適用于構(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，大規(guī)模、高可靠、高并發(fā)訪問(wèn)、可擴(kuò)展且完全托管。 優(yōu)勢(shì) 即開(kāi)即用：兼容開(kāi)源Kafka 全托管服務(wù)：專業(yè)、可靠來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——人工智能的能與不能 大V講堂——人工智能的能與不能 時(shí)間：2020-12-15 11:39:38 通過(guò)本課程你將了解到人工智能能做什么，當(dāng)前AI應(yīng)用場(chǎng)景及技術(shù)如何落地。 課程簡(jiǎn)介 本課程將從算法和算力兩個(gè)維度對(duì)人工智能的能與不能展開(kāi)分析和討論。。 課程目標(biāo)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) FusionInsight 大數(shù)據(jù) FusionInsight大數(shù)據(jù) 時(shí)間：2020-10-30 15:49:29 華為FusionInsight MRS是一個(gè)分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，對(duì)外提供大容量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢和分析能力。MRS是一個(gè)在華為云上部署和管理Hado來(lái)自：百科![]()
常高，源代碼是JAVA。 Kafka：?jiǎn)螜C(jī)吞吐量為100,000級(jí)。 這是Kafka的最大優(yōu)勢(shì)，即高吞吐量。 通常與大數(shù)據(jù)系統(tǒng)配合執(zhí)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算，日志收集等場(chǎng)景。 當(dāng)topic從數(shù)十個(gè)變?yōu)閿?shù)百個(gè)時(shí)，吞吐量將大大下降 因此，在同一臺(tái)計(jì)算機(jī)上，Kafka嘗試確保topic數(shù)量不會(huì)過(guò)多。來(lái)自：百科![]()
全域Serverless+AI，華為云加速大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā) 全域Serverless+AI，華為云加速大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2024-08-28 15:23:03 日前，華為全聯(lián)接大會(huì)2023在上海召開(kāi)。華為云CTO張宇昕在大會(huì)上發(fā)布了基于Serverless技術(shù)的大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)框架，框架以面向來(lái)自：百科![]()
TaurusDB華為云對(duì)比同類其他產(chǎn)品，在同等規(guī)格，大并發(fā)場(chǎng)景下性能高30% 延遲降低 跨AZ部署時(shí)，TaurusDB非主可用區(qū)的應(yīng)用讀業(yè)務(wù)請(qǐng)求可就近訪問(wèn)，訪問(wèn)延遲低 查詢加速 TaurusDB結(jié)合算子下推+并行查詢，最大提升資源利用率，提高復(fù)雜查詢速度10倍+ 云數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB核心客戶群 金融行業(yè)高安全要求客戶來(lái)自：專題
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