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  • mapreduce多輸出的mos 內(nèi)容精選 換一換
  • 【初級(jí)】基于流計(jì)算雙十一大屏開(kāi)發(fā)案例 面對(duì)每天大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),及時(shí)、高效處理這些數(shù)據(jù)顯得十分必要。本課程主要介紹如何搭建一個(gè)可視化大屏,為企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效支持。 基于流計(jì)算可視化大屏,為企業(yè)、政府帶來(lái)全新視覺(jué)體驗(yàn) 適合人群:面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣從業(yè)人員,社會(huì)大眾和高校師生
    來(lái)自:專題
    創(chuàng)建源表支持主流各種源表,結(jié)果表也支持主流結(jié)果表,創(chuàng)建維表同樣也支持主流各種維表。 Flink OpenSource SQL作業(yè)開(kāi)發(fā)指南 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫(xiě)入到DWS 汽車駕駛實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息為數(shù)據(jù)源發(fā)送到Kafka中,再將Kafka數(shù)據(jù)分析結(jié)果輸出到DWS中。 汽車
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  • 指標(biāo)和告警恢復(fù)詳細(xì)方法,進(jìn)行快速排障。 統(tǒng)一用戶權(quán)限管理 Manager提供系統(tǒng)中各組件權(quán)限集中管理功能。 Manager引入角色概念,采用RBAC方式對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行權(quán)限管理,集中呈現(xiàn)和管理系統(tǒng)中各組件零散權(quán)限功能,并且將各個(gè)組件權(quán)限以權(quán)限集合(即角色)形式組織,形成統(tǒng)
    來(lái)自:專題
    成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無(wú)須擴(kuò)容解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析典型場(chǎng)景:PB級(jí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ),批量數(shù)據(jù)分析,毫秒級(jí)數(shù)據(jù)詳單查詢等 歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢典型場(chǎng)景:流水審計(jì),設(shè)備歷史能耗分析,軌跡回放,車輛駕駛行為分析,精細(xì)化監(jiān)控等 海量行為 日志分析 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)操作日志分析查詢等
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  • MRS 服務(wù)支持Kerberos安全認(rèn)證,實(shí)現(xiàn)了基于角色安全控制及完善審計(jì)功能。MRS支持在華為云公共資源區(qū),資源專屬區(qū)、客戶機(jī)房H CS Online上為客戶不同物理隔離方式一站式大數(shù)據(jù)平臺(tái)。集群內(nèi)支持邏輯租戶,通過(guò)權(quán)限隔離,對(duì)集群計(jì)算、存儲(chǔ)、表格等資源按租戶劃分。 易運(yùn)維 M
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    限 四、以模型驅(qū)動(dòng)IoTA架構(gòu) 云邊協(xié)同,模型驅(qū)動(dòng)分析架構(gòu): 1.貫穿整體業(yè)務(wù)始終數(shù)據(jù)模型,一致體驗(yàn),去ETL化 2.邊緣計(jì)算SDK,邊緣側(cè)可部署數(shù)據(jù)分析邏輯,增強(qiáng)時(shí)效性 關(guān)鍵問(wèn)題: 1.期望構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)模型,達(dá)到去ETL化效果,可能需要較長(zhǎng)時(shí)間演化2.并未完全解決流批分離處理架構(gòu)下分析結(jié)果可能不一。
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    場(chǎng)景,檢測(cè)道路上人和車位置。 使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)實(shí)現(xiàn)和Python中類魔法方法使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法 語(yǔ)音識(shí)別 利用新型的人工
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    OBS 數(shù)據(jù)。此外,OBS支持SDK和OBS API接口,可使用戶方便管理自己存儲(chǔ)在OBS上數(shù)據(jù),以及開(kāi)發(fā)多種類型上層業(yè)務(wù)應(yīng)用。 華為云在全球區(qū)域部署了OBS基礎(chǔ)設(shè)施,具備高度可擴(kuò)展性和可靠性,用戶可根據(jù)自身需要指定區(qū)域使用OBS,由此獲得更快訪問(wèn)速度和實(shí)惠服務(wù)價(jià)格。
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    可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換。離線模型生成器收到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成中間圖并對(duì)中間圖中每一節(jié)點(diǎn)進(jìn)行描述,逐個(gè)解析每個(gè)算子輸入和輸出。離線模型生成器分析當(dāng)前算子輸入數(shù)據(jù)來(lái)源,獲取上一層中與當(dāng)前算子直接進(jìn)行銜接算子類型,通過(guò)TBE算子加速庫(kù)接口進(jìn)入算子庫(kù)中尋找來(lái)源算子輸出數(shù)據(jù)描述,然后
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    場(chǎng)景,檢測(cè)道路上人和車位置。 使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)實(shí)現(xiàn)和Python中類魔法方法使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法語(yǔ)音識(shí)別 利用新型的人工
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    Maven倉(cāng)庫(kù)jar版本與MRS集群版本對(duì)應(yīng)關(guān)系:MRS 3.1.2- LTS .3版本集群組件與Maven倉(cāng)庫(kù)jar版本對(duì)應(yīng)關(guān)系 Classroom入門(mén)視頻指導(dǎo)有哪些? Maven倉(cāng)庫(kù)jar版本與MRS集群版本對(duì)應(yīng)關(guān)系:MRS 3.1.5版本集群組件與Maven倉(cāng)庫(kù)jar版本對(duì)應(yīng)關(guān)系
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    本課程主要介紹MRS服務(wù)基本概念,MRS集群部署過(guò)程中重要參數(shù)解析、注意事項(xiàng),以及大數(shù)據(jù)遷移組件基礎(chǔ)知識(shí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解MRS服務(wù)基本概念以及組件基礎(chǔ)知識(shí)及使用場(chǎng)景。 2、掌握MRS集群部署,深入理解部署過(guò)程中各項(xiàng)參數(shù)選擇和配置對(duì)集群影響。 3、
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    大數(shù)據(jù)是集收集,處理,存儲(chǔ)為一體技術(shù)總稱。在海量數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景,大數(shù)據(jù)對(duì)計(jì)算及存儲(chǔ)要求較高,普遍以集群形式存在。不同組件有不同功能體現(xiàn)。如圖,這些就是一些大數(shù)據(jù)生態(tài)中常用組件以及對(duì)應(yīng)功能體現(xiàn)。 大數(shù)據(jù)普遍是以集群形式存在,但有任務(wù)需要處理海量數(shù)據(jù)時(shí),一般會(huì)把任務(wù)先分解成更小規(guī)模任務(wù),
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    Kafka是一個(gè)分布式、分區(qū)、副本消息發(fā)布-訂閱系統(tǒng),它提供了類似于JMS特性,但在設(shè)計(jì)上完全不同,它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客戶端支持、實(shí)時(shí)等特性,適用于離線和在線消息消費(fèi),如常規(guī)消息收集、網(wǎng)站活性跟蹤、聚合統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)(監(jiān)控?cái)?shù)據(jù))、日志收集等大量數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的數(shù)據(jù)收集場(chǎng)景。
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    Logs確保端到端完全一次性容錯(cuò)保證。 Structured Streaming核心是將流式數(shù)據(jù)看成一張不斷增加數(shù)據(jù)庫(kù)表,這種流式數(shù)據(jù)處理模型類似于數(shù)據(jù)塊處理模型,可以把靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)表一些查詢操作應(yīng)用在流式計(jì)算中,Spark執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢,從不斷增加無(wú)邊界表中獲取數(shù)據(jù)。
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    Hudi服務(wù)介紹 MRS Hudi是一種 數(shù)據(jù)湖 存儲(chǔ)格式,在Hadoop文件系統(tǒng)之上提供了更新數(shù)據(jù)和刪除數(shù)據(jù)能力以及消費(fèi)變化數(shù)據(jù)能力。支持多種計(jì)算引擎,提供IUD接口,在HDFS數(shù)據(jù)集上提供了插入更新和增量拉取流原語(yǔ)。 MRS Hudi是一種數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)格式,在Hadoop文件系統(tǒng)之
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    式底層細(xì)節(jié)情況下,開(kāi)發(fā)分布式程序,充分利用了集群高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。 Hadoop能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)以可靠、高效、可伸縮方式進(jìn)行分布式處理。Hadoop是可靠,因?yàn)樗僭O(shè)計(jì)算單元和存儲(chǔ)會(huì)失敗,因此維護(hù)多個(gè)工作數(shù)據(jù)副本,確保對(duì)失敗節(jié)點(diǎn)重新分布處理;Hadoop是高效,因?yàn)樗?
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    Segmentation)基于深度學(xué)習(xí)模態(tài)信息分析技術(shù),快速精確地把長(zhǎng)視頻分割成不同主題片段,提高視頻識(shí)別、剪輯、檢索等處理效率。 視頻封面 基于互聯(lián)網(wǎng)在線視頻內(nèi)容理解,快速輸出具有代表性和吸引力精彩封面。 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行
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    設(shè)備接入服務(wù) (IoT Device Access)是華為云 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) ,提供海量設(shè)備連接上云、設(shè)備和云端雙向消息,通信、批量設(shè)備管理、遠(yuǎn)程控制和監(jiān)控、OTA升級(jí)、設(shè)備聯(lián)動(dòng)規(guī)則等能力 設(shè)備連接 支持網(wǎng)絡(luò)、協(xié)議接入,提供場(chǎng)景多語(yǔ)言IoT Device SDK,屏蔽物聯(lián)網(wǎng)碎片化,實(shí)現(xiàn)設(shè)備快速接入
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    據(jù)存儲(chǔ)、查詢和分析統(tǒng)一平臺(tái),幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),可解決各大企業(yè)以下需求: 海量數(shù)據(jù)分析與計(jì)算 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 海量數(shù)據(jù)流式處理 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)(MapReduce Service)提供租戶完全可控企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云
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    登錄 MetaStudio 控制臺(tái)。 在“工作臺(tái)”界面,單擊“分身 視頻直播 ”下方“開(kāi)始創(chuàng)建”,進(jìn)入分身數(shù)字人直播首頁(yè)面。 單擊“互動(dòng)管理”,進(jìn)入 在左側(cè)“互動(dòng)庫(kù)”區(qū)域,單擊下方“新增互動(dòng)庫(kù)”,上方新增一條橫線。 輸入互動(dòng)庫(kù)名稱。 選中左側(cè)互動(dòng)庫(kù),單擊界面右側(cè)“新建”,彈出“互動(dòng)編輯”對(duì)話框。 可以給當(dāng)前互動(dòng)庫(kù),新增1條互動(dòng)規(guī)則。
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