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- 大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)+ETL 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 Kubernetes總體架構(gòu) Kubernetes總體架構(gòu) 時間：2021-06-30 19:18:39 Kubernetes的系統(tǒng)組件包括users、master、nodes，詳見下圖： 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在??????????????來自：百科
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Neutron的架構(gòu)原理 Neutron的架構(gòu)原理 時間：2021-02-08 21:05:01 云計算 2012年上半年，Neutron始于Essex版本，孵化項目，高級用戶選擇使用； 2012年下半年，Neutron在Folsom版本中成為核心項目，OpenStack云平臺對其提供正式支持。來自：百科華為云計算 云知識 Kubernetes架構(gòu)分層 Kubernetes架構(gòu)分層 時間：2021-06-30 18:58:41 Kubernetes具有分層的結(jié)構(gòu)，包括內(nèi)核層、應用層、治理層、接口層和生態(tài)系統(tǒng)。 各個分層包含的內(nèi)容如下圖： 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在來自：百科
- 大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)+ETL 更多內(nèi)容
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華為云計算 云知識 分布式數(shù)據(jù)庫中間件的產(chǎn)品架構(gòu) 分布式數(shù)據(jù)庫中間件的產(chǎn)品架構(gòu) 時間：2020-09-19 10:32:33 DDM 作為數(shù)據(jù)庫中間件，將底層數(shù)據(jù)庫存儲引擎以集群方式管理起來，用戶使用非常方便。 應用程序不需要關(guān)心具體有多少分片。類似操作單機數(shù)據(jù)庫，用戶通過DDM管理控來自：百科![]()
行、列存儲有如下優(yōu)缺點： 一般情況下，如果表的字段比較多（大寬表），查詢中涉及到的列不多的情況下，適合列存儲。如果表的字段個數(shù)比較少，查詢大部分字段，那么選擇行存儲比較好。 行存表 默認創(chuàng)建表的類型。數(shù)據(jù)按行進行存儲，即一行數(shù)據(jù)是連續(xù)存儲。適用于對數(shù)據(jù)需要經(jīng)常更新的場景。 postgres=# CREATE來自：專題![]()
打造高效、可靠的TaiShan大數(shù)據(jù)平臺 打造高效、可靠的TaiShan大數(shù)據(jù)平臺 時間：2020-12-11 15:53:36 本課程主要面向鯤鵬合作伙伴和開發(fā)者，介紹華為TaiShan大數(shù)據(jù)解決方案。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：大數(shù)據(jù)趨勢洞察；TaiShan大數(shù)據(jù)解決方案；解決方案案例。來自：百科![]()
同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)按照流程、業(yè)務邏輯串聯(lián)起來，形成清晰、全面、即時、可追溯的實時數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺，讓管理者可以及時了解各業(yè)務線、各部門、人員的實時狀態(tài)和數(shù)據(jù)分析，及時發(fā)現(xiàn)運營風險，拉近企業(yè)和消費者距離，提高企業(yè)管理水平。 道道全深知，在智能制造的宏觀背景下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)以及圍繞數(shù)據(jù)構(gòu)建的數(shù)據(jù)來自：云商店![]()
數(shù)據(jù)庫有哪些_開源數(shù)據(jù)庫_數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫的應用 連接 GaussDB 數(shù)據(jù)庫_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建數(shù)據(jù)庫_語法 GaussDB自建數(shù)據(jù)庫_GaussDB數(shù)據(jù)庫_華為高斯自建數(shù)據(jù)庫 免費云數(shù)據(jù)庫_免費mysql數(shù)據(jù)庫_rds數(shù)據(jù)庫 GaussDB數(shù)據(jù)庫案例_GaussDB數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建高斯數(shù)據(jù)庫來自：專題![]()
安全云腦 _綜合態(tài)勢大屏 安全云腦_綜合態(tài)勢大屏 在現(xiàn)場講解匯報、實時監(jiān)控等場景下，為了獲得更好的演示效果，通常需要將安全云腦服務的分析結(jié)果展示在大型屏幕上。 安全云腦默認提供一個綜合感知態(tài)勢大屏，可以還原攻擊歷史，感知攻擊現(xiàn)狀，預測攻擊態(tài)勢，為用戶提供強大的事前、事中、事后安全管理能力，實現(xiàn)一屏全面感知。來自：專題![]()
hadoop三大組件是什么 hadoop三大組件是什么 時間：2020-09-21 09:15:14 hadoop三大組件mapreduce分布式運算框架yarn任務調(diào)度平臺hdfs分布式文件系統(tǒng) 1.HDFS數(shù)據(jù)存放策略：分塊存儲+副本存放。 2.數(shù)據(jù)拓撲結(jié)構(gòu)（即數(shù)據(jù)備份）：默認來自：百科![]()
抽取轉(zhuǎn)換加載，即ETL（Extracting, Transferring, Loading），是一個面向大數(shù)據(jù)量處理的專業(yè)化數(shù)據(jù)整合工具。ETL主要是用于從源系統(tǒng)（數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng)）抽取數(shù)據(jù)集，然后對數(shù)據(jù)集進行維度轉(zhuǎn)換、連接、清洗和匯總處理，最后將結(jié)果數(shù)據(jù)集裝載或輸出到目標系統(tǒng)（數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng)）。來自：百科![]()
需要4U8G的硬件規(guī)格，視并發(fā)量、數(shù)據(jù)量的情況可以再疊加硬件規(guī)格。 IoT邊緣園區(qū)與城市子系統(tǒng)數(shù)采服務訂購說明 若需要園區(qū)與城市子系統(tǒng)數(shù)采，則需要單獨購買資源包，不包含硬件資源，需要客戶另購硬件作為邊緣節(jié)點。小規(guī)格至少需要4U8G的硬件規(guī)格，大規(guī)格至少需要8U16G的硬件規(guī)格。 IoT邊緣服務常見問題來自：專題![]()
高吞吐量： 能夠處理海量數(shù)據(jù)流，每秒可處理百萬級別的消息。 - 低延遲： 消息能夠?qū)崟r傳輸，幾乎沒有延遲。 - 可擴展性： 能夠輕松擴展集群規(guī)模，并支持橫向擴展。 - 可靠性： 每個分區(qū)都有多個副本，能夠保證數(shù)據(jù)的可靠性和容錯性。 - 靈活性： 支持多種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)消費方式。 Kafka中的生產(chǎn)者和消費者是如何實現(xiàn)的來自：專題![]()
好用的數(shù)據(jù)處理方案——數(shù)據(jù)工坊 DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案——數(shù)據(jù)工坊 DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。來自：專題![]()
。 什么是華為云Astro大屏應用盤古助手？ 華為云Astro大屏應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大屏應用盤古助手都能為您提供準確、邏輯性強且友好的回復。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu) GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu) 時間：2021-06-17 12:07:28 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu)如下圖。其中： CM： 集群管理模塊(Cluster Manager)； 管理和監(jiān)控分布式系統(tǒng)中各個來自：百科![]()
、業(yè)務管理、數(shù)據(jù)交換、業(yè)務監(jiān)管等功能，滿足教育管理與服務的需求。 （3）應用層——SAAS 層 建設(shè)一個服務于學校、教師、學生、教育管理工作者及社會公眾的智慧教育平臺，重點打造五大平臺：教育管理公共服務平臺、教育資源公共服務平臺、校園安全融合平臺、XX 學堂和大數(shù)據(jù)應用與輔助決策來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 云日志 服務架構(gòu) 云日志服務架構(gòu) 時間：2021-07-01 19:06:37 云日志服務具有豐富的日志接入方式、高性能日志數(shù)據(jù)存儲、日志數(shù)據(jù)投遞的優(yōu)勢。其架構(gòu)如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在???????????????????????來自：百科
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