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nx服務(wù)的容器服務(wù)部署,并進(jìn)行驗(yàn)證。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本手冊(cè)用戶(hù)將了解到: 1)整個(gè)K8S系統(tǒng)的安裝和配置 2)通過(guò)管理計(jì)算節(jié)點(diǎn),創(chuàng)建特定功能的容服務(wù) 3)基本K8S命令,管理計(jì)算節(jié)點(diǎn)的容器服務(wù) 4)容器的網(wǎng)絡(luò)配置,完成服務(wù)功能性驗(yàn)證 實(shí)驗(yàn)摘要 1. 實(shí)驗(yàn)環(huán)境準(zhǔn)備 2. 配置開(kāi)發(fā)環(huán)境來(lái)自:百科來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于華為云IoT在線(xiàn)開(kāi)發(fā)MQTT協(xié)議的智慧路燈案例 基于華為云IoT在線(xiàn)開(kāi)發(fā)MQTT協(xié)議的智慧路燈案例 時(shí)間:2022-11-18 11:05:00 場(chǎng)景說(shuō)明 本文以“智慧路燈”為示例,通過(guò)MQTT.fx的設(shè)備模擬器替代真實(shí)的設(shè)備,帶您快速體驗(yàn)設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)到華來(lái)自:百科提供豐富的部署步驟,有助于用戶(hù)制定標(biāo)準(zhǔn)的部署流程,降低部署成本,提升發(fā)布效率。 了解更多 應(yīng)用場(chǎng)景 在您進(jìn)行新系統(tǒng)升級(jí)時(shí),會(huì)遇到停服部署或者無(wú)法灰度驗(yàn)證的情況,本實(shí)踐采用基于Nginx負(fù)載均衡機(jī)制,在不影響業(yè)務(wù)正常運(yùn)行的前提下,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的平滑升級(jí)。 方案架構(gòu) 基于Nginx實(shí)現(xiàn)灰度發(fā)布來(lái)自:專(zhuān)題
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物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型感知 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心的分析服務(wù),不同于公有云上的通用型大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)與資產(chǎn)模型深度整合,在相關(guān)數(shù)據(jù)分析作業(yè)的定義中,開(kāi)發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網(wǎng)的模型數(shù)據(jù),大大提升數(shù)據(jù)分析的效率。 一站式開(kāi)發(fā)體驗(yàn) 大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)門(mén)檻較高,而華為云物聯(lián)來(lái)自:百科
如何盡可能的使用各種分析手段,從海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息。 提升處理效率 面對(duì)IoT設(shè)備持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)注入,如何在數(shù)據(jù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)(接入,清洗,入庫(kù),分析,呈現(xiàn))實(shí)現(xiàn)最佳處性能。 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量 如何建立一套可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估體系,并對(duì)質(zhì)量差的數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理(糾偏,忽略等)。來(lái)自:百科
架、高效的優(yōu)化器,綜合性能是傳統(tǒng)MapReduce模型的百倍以上,幫助開(kāi)發(fā)者輕松完成物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)批分析 標(biāo)準(zhǔn)SQL作業(yè):提供標(biāo)準(zhǔn)的SQL接口,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者無(wú)需關(guān)心SQL處理引擎的部署和運(yùn)維,只需聚焦物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù),開(kāi)發(fā)分析作業(yè),并支持豐富的作業(yè)調(diào)度策略配置 實(shí)時(shí)分析 基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)來(lái)自:百科
成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無(wú)須擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析的典型場(chǎng)景:PB級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),批量數(shù)據(jù)分析,毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)詳單查詢(xún)等 歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢(xún)的典型場(chǎng)景:流水審計(jì),設(shè)備歷史能耗分析,軌跡回放,車(chē)輛駕駛行為分析,精細(xì)化監(jiān)控等 海量行為 日志分析 的典型場(chǎng)景:學(xué)習(xí)習(xí)慣分析,運(yùn)營(yíng)日志分析,系統(tǒng)操作日志分析查詢(xún)等來(lái)自:專(zhuān)題
FID tag的對(duì)應(yīng)關(guān)系,料箱和倉(cāng)庫(kù)門(mén)的對(duì)應(yīng)關(guān)系,貨物在進(jìn)出門(mén)的過(guò)程中,會(huì)產(chǎn)生大量的RFID數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)分析服務(wù)基于Flink技術(shù)的實(shí)時(shí)流計(jì)算能力,可秒級(jí)判斷出貨物在該門(mén)下的進(jìn)出方向,繼而可自動(dòng)與貨單進(jìn)行校對(duì),實(shí)時(shí)告知倉(cāng)庫(kù)管理人員進(jìn)出貨物的情況。 新能源車(chē)的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景 當(dāng)前新能源來(lái)自:百科
用戶(hù)駕駛行為的分析結(jié)果。 場(chǎng)景: 本次實(shí)戰(zhàn)的原始數(shù)據(jù)為車(chē)主的駕駛行為信息,包括車(chē)主在日常的駕駛行為中,是否急加速、急剎車(chē)、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等信息,通過(guò)Spark組件的強(qiáng)大的分析能力,分析統(tǒng)計(jì)指定時(shí)間段內(nèi),車(chē)主急加速、急剎車(chē)、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 MapReduce服務(wù)來(lái)自:百科
各個(gè)階段的能力。 基礎(chǔ)設(shè)施 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。 虛擬私有云(VPC)為每個(gè)租戶(hù)提供的虛擬內(nèi)部網(wǎng)絡(luò),默認(rèn)與其他網(wǎng)絡(luò)隔離。 云硬盤(pán)(EVS)提供高可靠、高性能的存儲(chǔ)。 彈性云服務(wù)器(ECS)提供的彈性可擴(kuò)展來(lái)自:百科
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