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- 大數(shù)據(jù)分析及展現(xiàn) 內(nèi)容精選 換一換
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華為云上大數(shù)據(jù)處理與分析 華為云上大數(shù)據(jù)處理與分析 時(shí)間：2020-12-08 14:39:37 什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，華為云EI的發(fā)展歷程，華為云有哪些大數(shù)據(jù)服務(wù)，及大數(shù)據(jù)處理解決方案架構(gòu)與應(yīng)用，帶著這些問題開啟課程的學(xué)習(xí)吧！ 課程簡(jiǎn)介 本課程主要講述華為云大數(shù)據(jù)解決來自：百科來自：云商店
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主優(yōu)化能力，使用華為自研的操作系統(tǒng)EulerOS、華為JDK及數(shù)據(jù)加速層，充分釋放硬件算力，為大數(shù)據(jù)計(jì)算提供高算力輸出。在性能相當(dāng)情況下，端到端的大數(shù)據(jù)解決方案成本下降30%。 6. MRS 支持多種隔離模式及企業(yè)級(jí)的大數(shù)據(jù)多租戶權(quán)限管理能力，安全性更高。 · MRS服務(wù)支持資源專來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 大數(shù)據(jù)1.0的關(guān)鍵技術(shù)是什么 大數(shù)據(jù)1.0的關(guān)鍵技術(shù)是什么 時(shí)間：2021-05-24 09:20:33 大數(shù)據(jù) 在大數(shù)據(jù)1.0時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展需要對(duì)海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ)、并行計(jì)算，所以用到的關(guān)鍵技術(shù)有： 1. 批處理計(jì)算框架MapReduce；來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢(shì) 傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢(shì) 時(shí)間：2021-03-03 16:46:24 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可借助DWS Expr來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 時(shí)間：2020-09-24 14:45:50 廣義上來說，Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特征，也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可來自：百科![]()
云知識(shí) 大數(shù)據(jù)的發(fā)展可以分為哪些階段 大數(shù)據(jù)的發(fā)展可以分為哪些階段 時(shí)間：2021-05-24 09:10:47 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展可以按照其特點(diǎn)，分為大數(shù)據(jù)1.0、大數(shù)據(jù)2.0、大數(shù)據(jù)3.0階段，目前我們正處于大數(shù)據(jù)3.0階段。 大數(shù)據(jù)1.0：?jiǎn)我坏呐?jì)算 大數(shù)據(jù)2.0：融合計(jì)算來自：百科![]()
主優(yōu)化能力，使用華為自研的操作系統(tǒng)EulerOS、華為JDK及數(shù)據(jù)加速層，充分釋放硬件算力，為大數(shù)據(jù)計(jì)算提供高算力輸出。在性能相當(dāng)情況下，端到端的大數(shù)據(jù)解決方案成本下降30%。 6.MRS支持多種隔離模式及企業(yè)級(jí)的大數(shù)據(jù)多租戶權(quán)限管理能力，安全性更高。 MRS服務(wù)支持資源專屬區(qū)內(nèi)來自：百科![]()
原因是那些通用的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品并未是專門針對(duì)IoT數(shù)據(jù)分析所提供的。 如何才能做好一個(gè)針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分析服務(wù)呢？個(gè)人覺得有如下幾個(gè)要點(diǎn)： 構(gòu)建資產(chǎn)模型是充分“理解”物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ) 將IoT設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)有效組織起來，并按照業(yè)務(wù)所需構(gòu)建模型，將是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析中的重要一環(huán)，特別是復(fù)雜的場(chǎng)景更是如此。來自：百科![]()
自主優(yōu)化能力，使用華為自研的操作系統(tǒng)EulerOS、華為JDK及數(shù)據(jù)加速層，充分釋放硬件算力，為大數(shù)據(jù)計(jì)算提供高算力輸出。在性能相當(dāng)情況下，端到端的大數(shù)據(jù)解決方案成本下降30%。 MRS支持多種隔離模式及企業(yè)級(jí)的大數(shù)據(jù)多租戶權(quán)限管理能力，安全性更高。 MRS服務(wù)支持資源專屬區(qū)內(nèi)部來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析架構(gòu)一覽 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析架構(gòu)一覽 時(shí)間：2021-03-12 15:05:56 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析從物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā)，提供行業(yè)大數(shù)據(jù)分析最佳實(shí)踐，降低企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開發(fā)門檻。 文中課程 ????????來自：百科![]()
云知識(shí) 為什么說大數(shù)據(jù)的發(fā)展是需求驅(qū)動(dòng)的 為什么說大數(shù)據(jù)的發(fā)展是需求驅(qū)動(dòng)的 時(shí)間：2021-05-24 09:15:11 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)的技術(shù)發(fā)展是由社會(huì)進(jìn)步過程中，不斷變化的需求而驅(qū)動(dòng)的。 互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，讓人們需要對(duì)海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ)，并行計(jì)算。所以大數(shù)據(jù)進(jìn)入了1.0時(shí)代。來自：百科![]()
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隱私數(shù)據(jù)本地自閉環(huán)管理，所有數(shù)據(jù)采集、處理及存儲(chǔ)都在本地節(jié)點(diǎn)閉環(huán)； · 數(shù)據(jù)清洗，機(jī)器學(xué)習(xí)，非隱私數(shù)據(jù)清洗匯總后，上傳云端機(jī)器學(xué)習(xí)，持續(xù)優(yōu)化本地智能算法； · 接口多樣化，支持園區(qū)各類子系統(tǒng)/設(shè)備完成對(duì)接管理； · 攝像頭管理、視頻分析、入侵智能檢測(cè)能力，除了滿足園區(qū)安防需求，還能做到業(yè)·務(wù)聯(lián)動(dòng)及編排，多樣化管理。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-大數(shù)據(jù)融合分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-大數(shù)據(jù)融合分析 時(shí)間：2021-06-17 12:52:17 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在大數(shù)據(jù)融合分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點(diǎn)： 統(tǒng)一分析入口：以Gaus來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉(cāng)場(chǎng)景化解決方案 大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉(cāng)場(chǎng)景化解決方案 時(shí)間：2020-12-08 15:13:04 HCIP-Big Data Developer系列課程。大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉(cāng)的場(chǎng)景解決方案，從方案架構(gòu)到技術(shù)實(shí)現(xiàn)框架，包括數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、華為GaussDB解決方案等。來自：百科![]()
GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 時(shí)間：2021-06-17 14:58:31 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點(diǎn)： 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫(kù)：IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計(jì)算及AI服務(wù)處理后，可實(shí)時(shí)寫入GaussDB(DWS)。來自：百科![]()
據(jù)容易出現(xiàn)丟失，異常，重復(fù)等問題。了解了物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的這些特點(diǎn)以后，接下來又應(yīng)該怎么做呢？ 降低存儲(chǔ)成本：通過數(shù)據(jù)的冷熱分級(jí)，選擇不同的存儲(chǔ)及壓縮策略，在保證一定查詢效率條件下，降低綜合存儲(chǔ)成本 充分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘：盡可能的使用各種分析手段，從海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息 提升處理來自：百科![]()
正式報(bào)名：6月19日-7月18日 初賽作品提交時(shí)間：6月19日-7月25日 初賽作品及決賽入圍評(píng)審時(shí)間：7月25-7月31日 決賽時(shí)間：8月1日-9月3日 總決賽頒獎(jiǎng)時(shí)間：9月8日 【面向?qū)ο蟆?全國(guó)（包含港澳）高等院校、專業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司等專業(yè)對(duì)象 【組隊(duì)要求】 選手可組隊(duì)參賽，賽隊(duì)人數(shù)1-1來自：百科![]()
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時(shí)流案例分析及實(shí)戰(zhàn)。 目標(biāo)學(xué)員 主要面向使用華為產(chǎn)品的用戶、合作伙伴工程師、ISV工程師、內(nèi)部工程師、高校學(xué)生以及ICT從業(yè)人員等 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，學(xué)員可以了解大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流處理技術(shù)，掌握5種實(shí)時(shí)處理技術(shù)框架，以及相應(yīng)的項(xiàng)目場(chǎng)景。 課程大綱 1. 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流處理概述 2.來自：百科
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