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  • 大數(shù)據(jù)hadoop 內(nèi)容精選 換一換
  • b場景、IoT場景、AI場景、小程序場景等,支持18類產(chǎn)品服務(wù),搭載 華為云計(jì)算 、網(wǎng)絡(luò)、存儲、應(yīng)用服務(wù)、軟件開發(fā)服務(wù)、視頻、數(shù)據(jù)庫、EI智能等200+云產(chǎn)品,9100+API、16000+錯(cuò)誤碼及600+個(gè)SDK。 02 十功能特性,助力開發(fā)者玩轉(zhuǎn)API Explorer 1、API在線搜索華為云API
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    部門的高效協(xié)同。 每逢促,聰明的商家都會(huì)在商品名稱前加上“現(xiàn)貨秒發(fā)”幾個(gè)字,來強(qiáng)調(diào)現(xiàn)貨優(yōu)勢。的確,對于電商企業(yè)來說,備好充足的現(xiàn)貨,是迎戰(zhàn)促最基本的操作。 壓力來到采購部門這邊,促期間庫存數(shù)據(jù)變化,怎樣保證采購在做備貨計(jì)劃時(shí),參考的庫存數(shù)據(jù)是最新數(shù)據(jù)? 基于石墨文檔支持多
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    華為云計(jì)算 云知識 V講堂——開放環(huán)境下的自適應(yīng)視覺感知 V講堂——開放環(huán)境下的自適應(yīng)視覺感知 時(shí)間:2020-12-16 16:01:11 現(xiàn)有機(jī)器視覺學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的人工智能模型,在行業(yè)應(yīng)用場景變換時(shí),容易導(dǎo)致系統(tǒng)
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  • 大數(shù)據(jù)hadoop 更多內(nèi)容
  • 彈性云服務(wù)器 -數(shù)據(jù)分析 處理容量數(shù)據(jù),需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。例如MapReduce 、Hadoop計(jì)算密集型。 推薦使用磁盤增強(qiáng)型彈性云服務(wù)器,主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫訪問的工作負(fù)載,例如:Hadoop分布式計(jì)算,大規(guī)
    來自:專題
    什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)? 什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)? 時(shí)間:2021-05-25 16:02:57 存儲與備份 熱數(shù)據(jù)指頻繁訪問的在線類數(shù)據(jù),對存儲性能要求高。 冷數(shù)據(jù)指不經(jīng)常訪問的離線類數(shù)據(jù),比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。存儲性能要求相對低,要求容量存儲介質(zhì)。 溫數(shù)據(jù)的訪問頻
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    華為云服務(wù)器-數(shù)據(jù)分析 處理容量數(shù)據(jù),需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。例如MapReduce 、Hadoop計(jì)算密集型。 推薦使用磁盤增強(qiáng)型彈性云服務(wù)器,主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫訪問的工作負(fù)載,例如:Hadoop分布式計(jì)算,大規(guī)
    來自:專題
    彈性云服務(wù)器-數(shù)據(jù)分析 處理容量數(shù)據(jù),需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。例如MapReduce 、Hadoop計(jì)算密集型。 推薦使用磁盤增強(qiáng)型彈性云服務(wù)器,主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫訪問的工作負(fù)載,例如:Hadoop分布式計(jì)算,大規(guī)
    來自:專題
    全域Serverless+AI,華為云加速模型應(yīng)用開發(fā) 全域Serverless+AI,華為云加速模型應(yīng)用開發(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。華為云CTO張宇昕在大會(huì)上發(fā)布了基于Serverless技術(shù)的模型應(yīng)用開發(fā)框架,框架以面向
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    華為云計(jì)算 云知識 華為云Astro屏應(yīng)用(Astro Canvas)正式商業(yè)化上線 華為云Astro屏應(yīng)用(Astro Canvas)正式商業(yè)化上線 時(shí)間:2023-08-04 10:00:36 云計(jì)算 華為云Astro屏應(yīng)用(Astro Canvas)產(chǎn)品入口>> 尊敬的華為云Astro開發(fā)者:
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    加密云硬盤的備份數(shù)據(jù)會(huì)以加密方式存放。 云存儲 彈性文件服務(wù)SFS SFS服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫MySQL、云數(shù)據(jù)庫Postgre SQL、云數(shù)據(jù)庫SQL Server RDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS DDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 EI企業(yè)智能
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    除此之外還有兩更專業(yè)的應(yīng)用場景我們也需要了解: 3、 數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)分析場景下,處理容量數(shù)據(jù),需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。例如 MapReduce 、Hadoop計(jì)算密集型。 推薦使用磁盤增強(qiáng)型彈性云服務(wù)器,主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能
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    分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。 華為云提供了大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) MRS ),MRS是一個(gè)在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù),一鍵即可部署Hadoop集群。Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)構(gòu)架,提供了一系列的工具,可以用來進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加
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    ,而并不僅是特指Hadoop。用一句話來說,Ambari就是為了讓Hadoop以及相關(guān)的大數(shù)據(jù)軟件更容易使用的一個(gè)工具。 Ambari主要取得了以下成績: 通過一步一步的安裝向?qū)Ш喕思汗?yīng)。 預(yù)先配置好關(guān)鍵的運(yùn)維指標(biāo)(metrics),可以直接查看Hadoop Core(HD
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    華為云計(jì)算 云知識 華為云TechWave上新,三亮點(diǎn)劇透! 華為云TechWave上新,三亮點(diǎn)劇透! 時(shí)間:2022-05-23 17:33:00 人機(jī)搭配的混合型工作團(tuán)隊(duì)正在成為企業(yè)人力資源發(fā)展的新趨勢,未來的崗位設(shè)計(jì)會(huì)將人類和機(jī)器各自擅長之處結(jié)合起來,通過人機(jī)協(xié)作提升工作成效和業(yè)績。
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    Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(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。 用戶可以獨(dú)立申請和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive組件,用戶快速在主機(jī)上創(chuàng)建集群,提供海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲和計(jì)算能力。當(dāng)數(shù)據(jù)完成存儲
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    應(yīng)用升級、更新維護(hù)工作量大,對于大型系統(tǒng)不可接受。 而 DDM 實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)分片,能做到應(yīng)用0改動(dòng): 1. 表分片:支持按Hash等算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分片; 2. 自動(dòng)路由:根據(jù)分片規(guī)則,將SQL路由至真正的數(shù)據(jù)源; 3. 連接復(fù)用:通過MySQL實(shí)例的連接池復(fù)用,大幅提升數(shù)據(jù)庫并發(fā)訪問能力。 文中課程 更多精彩課程
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    圖像處理能力。 數(shù)據(jù)分析 處理容量數(shù)據(jù),需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。例如MapReduce、Hadoop計(jì)算密集型。 推薦使用磁盤增強(qiáng)型彈性云服務(wù)器,主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫訪問的工作負(fù)載,例如:Hadoop分布式計(jì)算,大規(guī)
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    對某個(gè)key-value的列表進(jìn)行降序顯示。當(dāng)操作和查詢并發(fā)的時(shí)候,使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫就會(huì)遇到性能瓶頸,造成較大的時(shí)延。 使用分布式緩存服務(wù)(D CS )的Redis版本,可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)商品熱銷排行榜的功能。它的優(yōu)勢在于: 數(shù)據(jù)保存在緩存中,讀寫速度非??臁?提供字符串(String)、
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    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 MapRe
    來自:專題
    MRS集群HDFS服務(wù)介紹 華為云提供了大數(shù)據(jù)MapReduce服務(wù)(MRS),MRS是一個(gè)在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù),一鍵即可部署Hadoop集群。HDFS是Hadoop的分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System),實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)可靠的分布式讀寫。
    來自:專題
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