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活流轉(zhuǎn)到華為云其他服務(wù)，幫助物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)用戶(hù)快速完成設(shè)備聯(lián)網(wǎng)及行業(yè)應(yīng)用集成。 快速體驗(yàn) 管理控制臺(tái) 了解設(shè)備接入 玩轉(zhuǎn)設(shè)備接入 設(shè)備接入開(kāi)發(fā)教程 了解設(shè)備接入 設(shè)備接入介紹 華為云 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) （IoT 設(shè)備接入云服務(wù)）提供海量設(shè)備的接入和管理能力，將物理設(shè)備聯(lián)接到云，支撐設(shè)備數(shù)據(jù)采集來(lái)自：專(zhuān)題uce作業(yè)的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： MapReduce服務(wù) （MapReduce Service）提供租戶(hù)完全可控的企業(yè)級(jí)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(hù)可以獨(dú)立申請(qǐng)和使用托管Hadoop、Spark、H來(lái)自：百科
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MRS 集群的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶(hù)完全可控的企業(yè)級(jí)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(hù)可以獨(dú)立申請(qǐng)和使用托管Hadoop、Spark、H來(lái)自：百科![]()
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操作，數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出操作等。 課程大綱 第1章 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)與鯤鵬大數(shù)據(jù) 第2章 HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper 第3章 Hive分布式 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 第4章 HBase技術(shù)原理 第5章 MapReduce和Yarn技術(shù)原理 第6章 Spark基于內(nèi)存的分布式計(jì)算 第7章 Flink流批一體分布式實(shí)時(shí)處理引擎來(lái)自：百科![]()
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析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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560 40/40 500 16 28 × 1800 KVM D3型彈性云服務(wù)器使用場(chǎng)景 應(yīng)用：大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，MapReduce和Hadoop分布式計(jì)算。 場(chǎng)景特點(diǎn)：適合處理海量數(shù)據(jù)、需要高I/O能力，要求快速數(shù)據(jù)交換和處理的場(chǎng)景。 使用場(chǎng)景：分布式文件系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)、日志或數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
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