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- 大數(shù)據(jù)hadoop數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
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KVM D2型 彈性云服務(wù)器 使用場(chǎng)景 應(yīng)用：MapReduce和Hadoop計(jì)算、數(shù)據(jù)密集型計(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。 適用場(chǎng)景：大數(shù)據(jù)計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之來自：百科效、可靠、安全的計(jì)算環(huán)境。 數(shù)據(jù)集成 數(shù)據(jù)集成層提供了數(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。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) MRS支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在集群中的存儲(chǔ)，并且支持多種高效的格式來滿足不同計(jì)算引擎的要求。來自：百科
- 大數(shù)據(jù)hadoop數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 相關(guān)內(nèi)容
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安全云腦 _綜合態(tài)勢(shì)大屏 安全云腦_綜合態(tài)勢(shì)大屏 在現(xiàn)場(chǎng)講解匯報(bào)、實(shí)時(shí)監(jiān)控等場(chǎng)景下，為了獲得更好的演示效果，通常需要將安全云腦服務(wù)的分析結(jié)果展示在大型屏幕上。 安全云腦默認(rèn)提供一個(gè)綜合感知態(tài)勢(shì)大屏，可以還原攻擊歷史，感知攻擊現(xiàn)狀，預(yù)測(cè)攻擊態(tài)勢(shì)，為用戶提供強(qiáng)大的事前、事中、事后安全管理能力，實(shí)現(xiàn)一屏全面感知。來自：專題Hive是建立在Hadoop上的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具，可以用來進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載（ETL），這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive定義了簡(jiǎn)單的類SQL查詢語言，稱為HiveQL，它允許熟悉SQL的用戶查詢數(shù)據(jù)。Hive的數(shù)據(jù)計(jì)算依賴來自：百科
- 大數(shù)據(jù)hadoop數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 更多內(nèi)容
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。 什么是華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手？ 華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手是由華為研發(fā)的基于盤古大模型的AI助手，它能夠快速生成轉(zhuǎn)換器代碼，幫助您將數(shù)據(jù)接入大屏，并擅長(zhǎng)回答各類通用問題。無論是編程、技術(shù)咨詢還是其他領(lǐng)域的問題，華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手都能為您提供準(zhǔn)確、邏輯性強(qiáng)且友好的回復(fù)。來自：百科![]()
API接口 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)所提供的接口為自研接口，您可以使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的可用區(qū)、集群管理、快照管理、事件管理、數(shù)據(jù)源、審計(jì)日志、資源管理、告警管理、連接管理、標(biāo)簽管理、配額管理、容災(zāi)管理、任務(wù)管理以及主機(jī)監(jiān)控等功能。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)所提供的接口為自研接口，您可以使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的可用來自：專題![]()
，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。 CDM 任務(wù)基于分布式計(jì)算框架，自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。 多種數(shù)據(jù)源支持 支持數(shù)據(jù)庫(kù)、Hadoop、NoSQL、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文件等多種類型的數(shù)據(jù)源。 支持數(shù)據(jù)庫(kù)、Hadoop、NoSQL、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文件等多種類型的數(shù)據(jù)源。來自：專題![]()
OBS 中的數(shù)據(jù)運(yùn)行查詢，但它并不適合企業(yè)通常需要使用MRS之類的處理框架進(jìn)行處理的使用場(chǎng)景。 MRS的功能不止于運(yùn)行SQL查詢。公有云MRS是一種托管服務(wù)，讓您可以使用最新版本的常用大數(shù)據(jù)處理框架(如Spark、Hadoop、Hbase)在可定制的群集上處理和分析大數(shù)據(jù)集。借助公來自：百科![]()
09:36:18 云小課 MapReduce Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架，提供大數(shù)據(jù)平臺(tái)批處理計(jì)算能力，能夠?qū)Y(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行批量分析匯總完成數(shù)據(jù)計(jì)算。提供類似SQL的Hive Query Language語言操作結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其基本原理是將HQL語言自動(dòng)轉(zhuǎn)換成MapRe來自：百科![]()
5、監(jiān)控系統(tǒng) 6、大寬表，單表聚合查詢 1、網(wǎng)絡(luò)/APP流量分析 2、用戶行為記錄分析 3、人群預(yù)估、人群畫像 4、商業(yè)智能（BI） 5、監(jiān)控系統(tǒng) 6、大寬表，單表聚合查詢 不適用場(chǎng)景 1、OLTP 2、key-value高頻訪問 3、文檔存儲(chǔ) 4、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 5、稀疏索引使得不適合通過其鍵檢索單行的點(diǎn)查詢來自：專題![]()
1、快速了解Astro Canvas大屏 通過圖說和業(yè)務(wù)大屏簡(jiǎn)介，快速了解什么是Astro大屏應(yīng)用，單擊初識(shí)Astro Canvas了解更多。 2、使用模板安裝一個(gè)業(yè)務(wù)大屏，體驗(yàn)Astro Canvas Astro Canvas中，預(yù)置了綜合態(tài)勢(shì)、資產(chǎn)統(tǒng)計(jì)、設(shè)備管理等典型場(chǎng)景的大屏模板，您可以基于模板，直接構(gòu)建業(yè)務(wù)大屏。來自：專題![]()
本課程主要介紹了大數(shù)據(jù)開源技術(shù)，業(yè)界常用且重要大數(shù)據(jù)組件技術(shù)原理，華為大數(shù)據(jù) FusionInsight HD解決方案以及大數(shù)據(jù)組件的基礎(chǔ)操作和應(yīng)用場(chǎng)景綜合實(shí)踐。 目標(biāo)學(xué)員 ICT行業(yè)人才及希望學(xué)習(xí)ICT行業(yè)知識(shí)的學(xué)員 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，學(xué)員能夠掌握常用且重要的大數(shù)據(jù)組件技術(shù)原理與架構(gòu)；來自：百科![]()
簡(jiǎn)單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和大屏模板，實(shí)時(shí)預(yù)覽，輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運(yùn)營(yíng)人員也可基于需求快速配置大屏。 簡(jiǎn)單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和大屏模板，實(shí)時(shí)預(yù)覽，輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運(yùn)營(yíng)人員也可基于需求快速配置大屏。 自定義大屏模板 大屏模板作為資產(chǎn)沉淀，可在項(xiàng)目中快速?gòu)?fù)用。 大屏模板作為資產(chǎn)沉淀，可在項(xiàng)目中快速?gòu)?fù)用。來自：專題![]()
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。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
HetuEngine計(jì)算實(shí)例的工作節(jié)點(diǎn)，提供數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)并行拉取，分布式SQL計(jì)算等能力。 HetuEngine跨源功能 功能簡(jiǎn)介 出于管理和信息收集的需要，企業(yè)內(nèi)部會(huì)存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，包括數(shù)目眾多的各種數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等，此時(shí)會(huì)面臨數(shù)據(jù)源種類繁多、數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)化混合、相關(guān)數(shù)據(jù)存放分散等困境，導(dǎo)致跨源查詢開發(fā)成本高，跨源復(fù)雜查詢耗時(shí)長(zhǎng)。來自：專題![]()
華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測(cè) 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測(cè) 時(shí)間：2020-12-10 16:40:07 “華為云杯”2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽 ·粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測(cè)大賽以“數(shù)聚粵港澳，智匯大灣區(qū)”為主題來自：百科![]()
華為云盤古大模型 華為云盤古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 盤古大模型致力于深耕行業(yè)，打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集，將行業(yè)知識(shí)know-how與大模型能力相結(jié)來自：專題![]()
統(tǒng)一分析決策平臺(tái)：多維分析企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，有效支撐企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策。 多場(chǎng)景展現(xiàn)：搭配BI工具多終端數(shù)據(jù)展現(xiàn)PC端/移動(dòng)端/大屏，滿足業(yè)務(wù)部門各種報(bào)表訴求。 數(shù)據(jù)湖分析 整合數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)的新趨勢(shì)和迫切訴求。DWS Express可直接對(duì)存儲(chǔ)在 對(duì)象存儲(chǔ)OBS 上的大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成、處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云市場(chǎng)八大應(yīng)用市場(chǎng) 云市場(chǎng)八大應(yīng)用市場(chǎng) 時(shí)間：2021-02-23 11:50:53 云市場(chǎng) 華為云云市場(chǎng)搭建了包括基礎(chǔ)軟件市場(chǎng)、企業(yè)應(yīng)用市場(chǎng)、建站市場(chǎng)、安全市場(chǎng)、服務(wù)市場(chǎng)、解決方案市場(chǎng)、人工智能市場(chǎng)、物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)8大子市場(chǎng)，種類豐富，產(chǎn)品眾多，用戶可以在華為云云市場(chǎng)找到適合自己業(yè)務(wù)的軟件/服務(wù)。來自：云商店
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