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- flink實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu) 內(nèi)容精選 換一換
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在近兩年的Gartner 數(shù)據(jù)管理 技術(shù)成熟曲線圖中，Lakehouse湖倉(cāng)一體技術(shù)已成為主流架構(gòu)，其主要觀點(diǎn)是結(jié)合 數(shù)據(jù)湖 和 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 的優(yōu)勢(shì)，旨在構(gòu)建高效、靈活、簡(jiǎn)潔的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺(tái)。 數(shù)據(jù)湖內(nèi)承載全量數(shù)據(jù)，根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活組合，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行批量、實(shí)時(shí)加工，讓企業(yè)用一份數(shù)據(jù)，按需建立AI、BI、數(shù)據(jù)科學(xué)等多工作負(fù)載來(lái)自：百科? 企業(yè)核心業(yè)務(wù)應(yīng)用架構(gòu)和集成架構(gòu)發(fā)展歷程 企業(yè)核心業(yè)務(wù)演進(jìn)我們將主要分成兩部分：應(yīng)用架構(gòu)發(fā)展歷程和集成架構(gòu)發(fā)展歷程。應(yīng)用架構(gòu)的演進(jìn)，將依次經(jīng)歷單體應(yīng)用架構(gòu)、垂直架構(gòu)、SOA架構(gòu)，最終發(fā)展至微服務(wù)架構(gòu)。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 容器相關(guān)基礎(chǔ)操作 Docker架構(gòu) Docker Engine介紹和Docker內(nèi)部構(gòu)建來(lái)自：百科
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運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì) 多種云服務(wù)作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對(duì)接所有華為云的數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù)，也支持對(duì)接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，比如Oracle、Greenplum等。 簡(jiǎn)單易用 圖形化編排，即開(kāi)即用，輕松上手。 圖1一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)治理平臺(tái) 云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建來(lái)自：百科了快速獲取數(shù)據(jù)價(jià)值，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，DWS的快速入庫(kù)和查詢能力可支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 優(yōu)勢(shì) 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫(kù)：IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)流計(jì)算及AI服務(wù)處理后，可實(shí)時(shí)寫入DWS。 實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)測(cè)：圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，對(duì)設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控，對(duì)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)控制和優(yōu)化。 AI融合來(lái)自：專題
- flink實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu) 更多內(nèi)容
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應(yīng)用場(chǎng)景:應(yīng)用異常診斷 修訂記錄 全站加速:必須配置 文件下載加速:必須配置 網(wǎng)站加速:必須配置 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS) ？ 點(diǎn)播加速:必須配置 Flink基本原理:Flink結(jié)構(gòu)來(lái)自：百科![]()
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 云原生應(yīng)用架構(gòu) 云原生應(yīng)用架構(gòu) 時(shí)間：2020-12-09 09:44:05 各行各業(yè)的研究者正在創(chuàng)造性地使用容器等云原生技術(shù)，推動(dòng)資源調(diào)度、邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI等各領(lǐng)域的發(fā)展。在IT工業(yè)界蓬勃發(fā)展的云原生技術(shù)浪潮中，探討云原生技術(shù)對(duì)于IT行業(yè)的重大來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 時(shí)間：2020-12-07 15:34:20 在做業(yè)務(wù)云遷移之前，從架構(gòu)設(shè)計(jì)的角度考慮高可用、高擴(kuò)展等問(wèn)題是必不可少的環(huán)節(jié)，也是影響業(yè)務(wù)遷移進(jìn)度和效果的重要因素，學(xué)習(xí)本課程，將學(xué)會(huì)如何在云端設(shè)計(jì)合適的架構(gòu)來(lái)承載業(yè)務(wù)，應(yīng)對(duì)后繼業(yè)務(wù)架構(gòu)的演進(jìn)。 課程簡(jiǎn)介來(lái)自：百科![]()
程師、高校學(xué)生以及ICT從業(yè)人員等 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，學(xué)員可以掌握實(shí)時(shí)檢索的應(yīng)用場(chǎng)景，實(shí)時(shí)檢索采用的技術(shù)方案，實(shí)時(shí)檢索的實(shí)際案例。 課程大綱 1. 實(shí)時(shí)檢索場(chǎng)景應(yīng)用 2. 實(shí)時(shí)檢索技術(shù)介紹 3. 實(shí)時(shí)檢索實(shí)際案例 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字來(lái)自：百科![]()
多數(shù)據(jù)源，高效批量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入。 高性能 PB級(jí)數(shù)據(jù)低成本的存儲(chǔ)與萬(wàn)億級(jí)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析秒級(jí)響應(yīng)。 實(shí)時(shí) 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)整合，及時(shí)對(duì)經(jīng)營(yíng)決策進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整。 圖3增強(qiáng)型ETL+實(shí)時(shí)BI分析 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、IoT場(chǎng)景下會(huì)產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為了快速獲取數(shù)據(jù)價(jià)值，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，D來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DAS 的系統(tǒng)架構(gòu) DAS的系統(tǒng)架構(gòu) 時(shí)間：2021-05-31 17:24:04 數(shù)據(jù)庫(kù) DAS的系統(tǒng)架構(gòu)如下圖所示。其中的功能組件解釋如下： Conn Consoles：DAS連接管理的控制臺(tái)； DAS Consoles：DAS Console是 數(shù)據(jù)管理服務(wù) 的統(tǒng)一入口，在Console來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Kubernetes總體架構(gòu) Kubernetes總體架構(gòu) 時(shí)間：2021-06-30 19:18:39 Kubernetes的系統(tǒng)組件包括users、master、nodes，詳見(jiàn)下圖： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在??????????????來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Kubernetes架構(gòu)分層 Kubernetes架構(gòu)分層 時(shí)間：2021-06-30 18:58:41 Kubernetes具有分層的結(jié)構(gòu)，包括內(nèi)核層、應(yīng)用層、治理層、接口層和生態(tài)系統(tǒng)。 各個(gè)分層包含的內(nèi)容如下圖： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Neutron的架構(gòu)原理 Neutron的架構(gòu)原理 時(shí)間：2021-02-08 21:05:01 云計(jì)算 2012年上半年，Neutron始于Essex版本，孵化項(xiàng)目，高級(jí)用戶選擇使用； 2012年下半年，Neutron在Folsom版本中成為核心項(xiàng)目，OpenStack云平臺(tái)對(duì)其提供正式支持。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可借助DWS Expr來(lái)自：百科![]()
傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢(shì) 時(shí)間：2021-03-03 16:46:24 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可借助DWS Express將查詢分析擴(kuò)展至數(shù)據(jù)湖?；谌A為GaussD來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 時(shí)間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過(guò)程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB來(lái)自：百科![]()
務(wù) 視頻云轉(zhuǎn)碼api_音視頻API_ 視頻直播 api 直播轉(zhuǎn)碼_高清低碼什么意思_H.264標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)碼包 視頻直播_免費(fèi)直播視頻_實(shí)時(shí)視頻監(jiān)控直播 直播和實(shí)時(shí)音視頻的區(qū)別_音視頻管理系統(tǒng) 華為云VOD_ 視頻點(diǎn)播 套餐包_ 視頻點(diǎn)播加速 視頻點(diǎn)播流量包_視頻點(diǎn)播網(wǎng)絡(luò)_ CDN 音視頻點(diǎn)播 視頻轉(zhuǎn)碼插件_視頻轉(zhuǎn)碼系統(tǒng)_網(wǎng)站視頻轉(zhuǎn)碼來(lái)自：專題![]()
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系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型： 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來(lái)自：百科![]()
DLI 完全兼容Apache Spark、Apache Flink生態(tài)和接口，線下應(yīng)用可無(wú)縫平滑遷移上云，減少遷移工作量。采用批流融合高擴(kuò)展性框架，為TB~EB級(jí)數(shù)據(jù)提供了更實(shí)時(shí)高效的多樣性算力，可支撐更豐富的大數(shù)據(jù)處理需求。產(chǎn)品內(nèi)核及架構(gòu)深度優(yōu)化，綜合性能是傳統(tǒng)MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99來(lái)自：百科
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