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- hadoop和大數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科制造企業(yè)如何解決數(shù)據(jù)分散和管理困難的問題，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型？ 制造企業(yè)如何解決數(shù)據(jù)分散和管理困難的問題，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型？ 時(shí)間：2023-11-02 10:23:58 隨著全球制造業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為制造業(yè)企業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。然而，面對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的技術(shù)難題、成本壓力和安全挑來自：百科
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分布式數(shù)據(jù)庫中間件創(chuàng)建邏輯庫和邏輯表 分布式數(shù)據(jù)庫中間件創(chuàng)建邏輯庫和邏輯表 時(shí)間：2020-11-23 14:50:43 本視頻主要為您介紹華為云分布式數(shù)據(jù)庫中間件創(chuàng)建邏輯庫和邏輯表的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： DDM 實(shí)例創(chuàng)建后，需要?jiǎng)?chuàng)建邏輯庫，以邏輯庫為單位管理分布式數(shù)據(jù)庫。來自：百科任何時(shí)間點(diǎn)的任務(wù)暫停和恢復(fù)。 Flink SQL Table API和SQL借助了Apache Calcite來進(jìn)行查詢的解析，校驗(yàn)以及優(yōu)化，可以與DataStream和DataSet API無縫集成，并支持用戶自定義的標(biāo)量函數(shù)，聚合函數(shù)以及表值函數(shù)。簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)分析、ETL等應(yīng)用的定義。來自：百科
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GaussDB應(yīng)用場(chǎng)景 大并發(fā)、大數(shù)據(jù)量、以聯(lián)機(jī)事務(wù)處理為主的交易型應(yīng)用和詳單查詢業(yè)務(wù) 快速 購買GaussDB 數(shù)據(jù)庫 在GaussDB數(shù)據(jù)庫的管理控制臺(tái)購買實(shí)例，目前，GaussDB數(shù)據(jù)庫支持“按需計(jì)費(fèi)”和“包年/包月”計(jì)費(fèi)方式購買。您可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要定制相應(yīng)計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間的GaussDB數(shù)據(jù)庫實(shí)例。來自：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分析和討論。。 課程目標(biāo)來自：百科![]()
知識(shí)圖譜與大模型結(jié)合方法概述 知識(shí)圖譜與大模型結(jié)合方法概述 時(shí)間：2024-05-15 10:20:11 作者 | 黃巍 《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》總結(jié)了大語言模型和知識(shí)圖譜融合來自：百科![]()
B技術(shù)課程，發(fā)布和更新GaussDB初級(jí)、中級(jí)培訓(xùn)認(rèn)證；和國(guó)內(nèi)10+數(shù)據(jù)庫以及開發(fā)者社區(qū)建立合作關(guān)系，積極支持和參與線上線下技術(shù)活動(dòng)，和業(yè)界共同繁榮數(shù)據(jù)庫社區(qū)，累計(jì)賦能15萬以上開發(fā)者。 6.合作伙伴生態(tài)： 數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開上下游生態(tài)伙伴的支持，經(jīng)過測(cè)試和認(rèn)證，華為云Gau來自：專題![]()
源解決方案。Hadoop是一個(gè)開源分布式計(jì)算平臺(tái)，可以充分利用集群的計(jì)算和存儲(chǔ)能力，完成海量數(shù)據(jù)的處理。企業(yè)自行部署Hadoop系統(tǒng)有成本高，周期長(zhǎng)，難運(yùn)維和不靈活等問題。 針對(duì)上述問題，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Hado來自：專題![]()
【云小課】不容錯(cuò)過！華為云新一代緩存“大咖”——云數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for Redis) 【云小課】不容錯(cuò)過！華為云新一代緩存“大咖”——云數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for Redis) 時(shí)間：2021-08-06 16:26:56 云小課 Redis 云數(shù)據(jù)庫 眾所周知，Redis是一來自：百科![]()
MRS具有開放的生態(tài)，支持無縫對(duì)接周邊服務(wù)，快速構(gòu)建統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺(tái)。 以全棧大數(shù)據(jù)MRS服務(wù)為基礎(chǔ)，企業(yè)可以一鍵式構(gòu)筑數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析和價(jià)值挖掘的統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺(tái)，并且與數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio 及數(shù)據(jù)可視化等服務(wù)對(duì)接，為客戶輕松解決數(shù)據(jù)通道上云、大數(shù)據(jù)作業(yè)開發(fā)調(diào)度和數(shù)據(jù)展現(xiàn)的困難，使客戶從來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 用戶實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在線管理面臨五大困擾 用戶實(shí)施物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在線管理面臨五大困擾 時(shí)間：2021-07-01 09:24:49 云服務(wù)器 1、周期長(zhǎng) （1）對(duì)接全球多家運(yùn)營(yíng)商CMP系統(tǒng) （2）和多家運(yùn)營(yíng)商商務(wù)談判 （3）企業(yè)自己構(gòu)建SIM管理監(jiān)控系統(tǒng) 2、管理難來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 5G三大場(chǎng)景的應(yīng)用介紹 5G三大場(chǎng)景的應(yīng)用介紹 時(shí)間：2022-12-09 17:10:10 物聯(lián)網(wǎng) 之前聊到5G在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中收到廣泛應(yīng)用，本文來聊一聊5G三大場(chǎng)景的應(yīng)用介紹。 eMBB 首先來說說eMBB的定義。eMBB即增強(qiáng)型移動(dòng)寬帶，eMBB能給5G帶來自：百科![]()
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：2022-11-08 11:30:55 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）、低來自：百科![]()
企業(yè)提供“信息管道”和“工作入口”的同時(shí)，支撐企業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新。 華為云作為全球領(lǐng)先的云計(jì)算和大數(shù)據(jù)服務(wù)商，始終堅(jiān)持以客戶為中心，通過技術(shù)創(chuàng)新為制造業(yè)企業(yè)提供穩(wěn)定可靠的云服務(wù)。 作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要環(huán)節(jié)之一，制造企業(yè)需要在了解自身業(yè)務(wù)和需求的基礎(chǔ)上，結(jié)合自身特點(diǎn)和實(shí)際情況選擇合適的數(shù)來自：百科![]()
對(duì)外提供大容量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析能力，可解決各大企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理需求。用戶可以獨(dú)立申請(qǐng)和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive服務(wù)，用于快速在主機(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(chǔ)和計(jì)算能力。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 企業(yè)級(jí) 一鍵式集群安裝部署和擴(kuò)容，用戶來自：百科![]()
模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應(yīng)用。主要的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是基于HDD的存儲(chǔ)實(shí)例，默認(rèn)配置最高10GE網(wǎng)絡(luò)能力，提供較高的PPS性能和網(wǎng)絡(luò)低延遲。最大可支持24個(gè)本地磁盤、48個(gè)vCPU和384GiB內(nèi)存。 處理大容量數(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(chǎng)景。例如MapReduce來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時(shí)間：2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 OLTP與OLAP主要從分析粒度、時(shí)效性、數(shù)據(jù)更新需求，驅(qū)動(dòng)方式等幾個(gè)內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院來自：百科![]()
景，構(gòu)建“先監(jiān)控再診斷后提升”的體驗(yàn)質(zhì)量體系；第二，基于“數(shù)據(jù)湖+數(shù)據(jù)服務(wù)”解決用戶差異性和市場(chǎng)不確定性的問題；第三，在實(shí)施過程中要平衡成本和體驗(yàn)的關(guān)系。 對(duì)未來音視頻業(yè)務(wù)體驗(yàn)我們有三點(diǎn)規(guī)劃方向：一是持續(xù)基于端、邊、云數(shù)據(jù)協(xié)同來驅(qū)動(dòng)QoE、QoS、QoC優(yōu)化；二是構(gòu)建音視頻內(nèi)容質(zhì)來自：百科
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