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  • mrs-hdfs 內(nèi)容精選 換一換
  • 本課程通過分析大數(shù)據(jù)決策類應用的特點,整體設計大數(shù)據(jù)決策類應用上過程中所涉及的整體設計方法和關鍵設計要點。
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    本課程通過一套企業(yè)典型大數(shù)據(jù)類應用上的方法架構(gòu),整體展示一個企業(yè)大數(shù)據(jù)運營類應用上過程中所涉及的應用設計步驟和方法的建議,并通過一個典型企業(yè)大數(shù)據(jù)運營類應用上方案講解方案設計要點。
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  • mrs-hdfs 相關內(nèi)容
  • 金、鉆石、王者三個階段,幫助廣大技術愛好者快速掌握云原生相關技能。本課程為黃金課程的第四課,由華為Kubernetes容器平臺技術專家Alan主講,詳細介紹Kubernetes集群和Kubernetes節(jié)點的生命周期管理。
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    本課程在華為10年+數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐基礎,結(jié)合各行業(yè)數(shù)據(jù)集成實際項目經(jīng)驗,介紹數(shù)據(jù)調(diào)研與數(shù)據(jù)集成設計的方法論及實操要點,幫助大家更好地完成數(shù)據(jù)集成項目。
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  • mrs-hdfs 更多內(nèi)容
  • 實驗基于Node.js在鯤鵬云服務安裝和部署,借助彈性負載均衡ELB和彈性伸縮AS服務來實現(xiàn)鯤鵬云服務器的高可用性。
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    對華為鯤鵬彈性云服務器感興趣的人員,社會大眾和高校師生 華為鯤鵬彈性云服務器理論結(jié)合AS和ELB進行實踐 通過華為鯤鵬彈性云服務器高可用架構(gòu)學習,掌握架構(gòu)實現(xiàn)的原理 了解華為鯤鵬彈性云服務器的相關概念,通過實踐提升高可用架構(gòu)部署的能力 華為鯤鵬彈性云服務器的高可用性架構(gòu)實踐
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    路網(wǎng)數(shù)字化(DRIS):基于車路協(xié)同能力,包含邊緣感知服務和車路協(xié)同平臺,擁有“感-聯(lián)-算-控”4大核心能力,涵蓋城市、高速、示范區(qū)三大應用場景,使能智慧交通管理和自動駕駛。本課程主要介紹什么是路網(wǎng)數(shù)字化、智能交通產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢及華為車路協(xié)同解決方案架構(gòu)和主要價值及應用場景。
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    0系列課程。華為EI是企業(yè)智能的使能者,基于AI和大數(shù)據(jù)技術,通過云服務的方式(公有、專屬等模式),提供一個開放的、 可信的、智能的平臺,結(jié)合產(chǎn)業(yè)場景,使能企業(yè)應用系統(tǒng)能看、能聽、能說,具備分析和理解圖片、視頻、語言、文本等 能力,讓更多的企業(yè)便捷的使用AI和大數(shù)據(jù)服務,加速業(yè)務發(fā)展,造福社會。
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    面向?qū)?span style='color:#C7000B'>云網(wǎng)絡感興趣的人員,計劃上企業(yè)運維人員、架構(gòu)師和社會大眾 華為網(wǎng)絡相關服務的介紹和實踐 通過實踐企業(yè)網(wǎng)絡設計提升對華為網(wǎng)絡規(guī)劃設計能力 了解華為網(wǎng)絡服務,提升企業(yè)業(yè)務服務的安全性、可控性 上網(wǎng)絡的優(yōu)勢 上網(wǎng)絡服務介紹 上網(wǎng)絡設計原則 上網(wǎng)絡規(guī)劃實踐
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    本課主要講述大數(shù)據(jù)領域中最著名的批處理與離線處理計算框架——MapReduce,以及Hadoop集群中負責統(tǒng)一的資源管理與調(diào)度的組件——Yarn,以及華為為這些組件所提供的增強特性。
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    想了解企業(yè)實際工作中的JAVA編程規(guī)范要求,并對華為教育平臺感興趣的人員 在線學習企業(yè)級JAVA編程規(guī)范,應用華為平臺做實訓演練 學習企業(yè)級JAVA編程規(guī)范,了解華為對JAVA編程規(guī)范的要求 了解企業(yè)級JAVA編程規(guī)范,并體驗華為實訓項目為教育行業(yè)應用帶來的價值 "類的使用"編程規(guī)范
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    Data-Data Mining系列課程。本課程通過對銀行客戶精準畫像、提升信用卡安全和城市環(huán)境質(zhì)量分析挖掘三個案例的解析,加深對數(shù)據(jù)挖掘理論的理解,并對其在商業(yè)的應用有一定的認識。
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    本課程通過實操演示,介紹數(shù)倉集群高可用設計及監(jiān)控告警。幫助您更好地了解和使用數(shù)倉。
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    MapReduce服務 MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級一站式大數(shù)據(jù)集群云服務,輕松運行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。本課程通過深入介紹 MRS 服務H CS 環(huán)境的搭建,以及大數(shù)據(jù)分層遷移上云方案和案例的介紹,助您掌握MRS大數(shù)據(jù)服務的進階技能。
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    通過MapReduce組件統(tǒng)計出用戶選課表中各省份各科的選課數(shù)量,最終計算出每個省份各個科目的平均選課數(shù)量。
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    本章主要講述內(nèi)存計算引擎Flink,聯(lián)機分析處理中的三種常用組件(ClickHouse、Kudu、Impala)。通過各組件架構(gòu)原理、關鍵特性等介紹,結(jié)合實驗操作幫助大家了解以上高級組件使用方法。
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    通過MapReduce組件統(tǒng)計出用戶選課表中各省份各科的選課數(shù)量,最終計算出每個省份各個科目的平均選課數(shù)量。
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    本實驗模擬電力換流站巡檢提醒場景。APIC組件生成定時巡檢提醒消息,并進一步通過FDI組件把消息上傳到MQS的消息隊列。
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    本實驗基于華為Classroom平臺的教學授課能力,由教師角色的用戶在華為Classroom平臺創(chuàng)建教學課程、添加課件資源、添加作業(yè)并發(fā)布,再通過作業(yè)導出的方式檢查學生學習成果。讓教師通過這一套教學授課流程的實踐,來體驗并掌握通過華為Classroom教學平臺搭建教學課程的基本能力。
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    使用導入導出數(shù)據(jù)文件的形式將數(shù)據(jù)從自建ClickHouse遷移至MRS ClickHouse
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    本章主要圍繞華為云MRS服務中的Sqoop,Kafka和Flume這三大數(shù)據(jù)接入組件,講述相關組件的基本架構(gòu)和應用開發(fā)之道。
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總條數(shù):105