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- hive規(guī)則引擎 內(nèi)容精選 換一換
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在數(shù)據(jù)分散的情況下，通過跨集群協(xié)同分析，支撐周期性業(yè)務(wù)分析，無需做全量數(shù)據(jù)搬移和轉(zhuǎn)化， 提升分析效率。 海量歷史數(shù)據(jù)分析查詢響應(yīng)時(shí)間：小時(shí)級(jí)? 分鐘級(jí)，性能較HiveQL性能提升10倍。 節(jié)省2/3報(bào)表開發(fā)人力，開發(fā)周期從每張1~2周減少至0.5小時(shí)。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在華為云學(xué)院來自：百科獲取“FREEC-11.5”源碼包。 cd/usr/local/src wget https://github.com/BoevaLab/FREEC/archive/v11.5.tar.gz-O FREEC-11.5.tar.gz 3.編譯和安裝 1）解壓并進(jìn)入源碼目錄。 tar-zxvf FREEC-11來自：百科
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/usr/local/src wget https://github.com/happyfish100/libfastcommon/archive/V1.0.38.tar.gz tar -zxvf V1.0.38.tar.gz cd libfastcommon-1.0.38/ ./make來自：百科MapReduce服務(wù) MRS 使用Kafka客戶端創(chuàng)建Topic MapReduce服務(wù) MRS 04:20 使用Hive客戶端創(chuàng)建外部表 MapReduce服務(wù) MRS 使用Hive客戶端創(chuàng)建外部表 MapReduce服務(wù) MRS 03:44 MapReduce服務(wù) MRS 安裝及使用MRS客戶端來自：專題
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關(guān)鍵通信的端到端最低應(yīng)用時(shí)延，保障業(yè)務(wù)連續(xù)性及可靠性。 IoT邊緣智能 云端分析模型，規(guī)則引擎推送下行到邊緣節(jié)點(diǎn)，邊緣執(zhí)行獲得最大限度實(shí)時(shí)智能響應(yīng)。邊緣數(shù)據(jù)緩存并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)空閑時(shí)間上行至云平臺(tái)，提供數(shù)據(jù)匯聚和優(yōu)化分析訓(xùn)練使用。 云端分析模型，規(guī)則引擎推送下行到邊緣節(jié)點(diǎn)，邊緣執(zhí)行獲得最大限度實(shí)時(shí)智能響應(yīng)。邊緣數(shù)來自：專題![]()
2.獲取源碼 1)下載Predixy源碼。 下載地址：https://github.com/joyieldInc/predixy/archive/1.0.5.tar.gz 2)復(fù)制至服務(wù)器“/usr/local/src”目錄。 ----結(jié)束 3.編譯和安裝 1)進(jìn)入Predixy來自：百科![]()
/usr/local/src wget https://github.com/open-source-parsers/jsoncpp/archive/1.8.4.tar.gz 3.編譯和安裝 1)解壓軟件包。 tar -zxvf 1.8.4.tar.gz 2)進(jìn)入JsonCpp的安裝目錄。來自：百科![]()
0-beta3”源碼包。 cd /usr/local/src wget https://github.com/LuaJIT/LuaJIT/archive/v2.1.0-beta3.tar.gz 說明：經(jīng)過測(cè)試，當(dāng)前v2.1.0版本是支持aarch64架構(gòu)的CPU的服務(wù)器/虛擬機(jī)執(zhí)行，其他的版本不支持。來自：百科![]()
行，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對(duì)Hive、HBase、MySQL、DWS（ 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 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。針對(duì)Hive、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)來自：專題![]()
通過結(jié)合硬件、數(shù)據(jù)組織、計(jì)算引擎、AI智能調(diào)優(yōu)四級(jí)垂直優(yōu)化，全棧式性能加速，同時(shí)具備百萬規(guī)模元數(shù)據(jù)毫秒級(jí)響應(yīng)，為用戶提供極致性能體驗(yàn) 領(lǐng)先開源技術(shù) 主流引擎Spark、Hive、Flink等深度改造，擁有索引、緩存、元數(shù)據(jù)等關(guān)鍵技術(shù)；自研CarbonData毫秒級(jí)點(diǎn)查，Superior調(diào)度突破單集群20000節(jié)點(diǎn)+來自：專題![]()
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cd /usr/local/src wget https://github.com/HewlettPackard/netperf/archive/netperf-2.7.0.tar.gz 3.編譯和安裝 1)解壓軟件包。 tar -zxvf netperf-2.7.0.tar.gz來自：百科![]()
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10:22:29 場(chǎng)景說明 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 支持設(shè)備數(shù)據(jù)上報(bào)和設(shè)備命令下發(fā)，但若要將兩者聯(lián)動(dòng)起來，一般需要由應(yīng)用服務(wù)器實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)邏輯。 設(shè)備接入服務(wù) 提供規(guī)則引擎功能，平臺(tái)上簡單幾步操作即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)上報(bào)特定數(shù)據(jù)時(shí)平臺(tái)自動(dòng)下發(fā)指定命令，減少應(yīng)用服務(wù)器開發(fā)工作量。 本示例為設(shè)備自帶的溫度傳感器上報(bào)的溫來自：百科
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