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[快速入門]云計算的核心技術(shù)
數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)核心技術(shù)介紹

基于Shared-nothing/MPP對等并行計算模型可以充分利用CPU/IO/Mem等資源,獲得極致運算性能和線性可擴展性,從而支持PB級數(shù)據(jù)規(guī)模。 分布式存儲 GaussDB(DWS)采用水平分表方式,將數(shù)據(jù)表格元組按照一定分布策略分散存儲到多個節(jié)點。查詢時候可以通過查詢條件過濾不必要數(shù)據(jù),

云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB

金融行業(yè)對于數(shù)據(jù)安全和可靠性有非常嚴(yán)格要求,RPO=0 和 RTO≈0 訴求一直以來都是商業(yè)數(shù)據(jù)庫領(lǐng)地。TaurusDB 既擁有商業(yè)數(shù)據(jù)庫穩(wěn)定可靠性,又擁有開源數(shù)據(jù)庫靈活性和低成本。 優(yōu)勢 100% 兼容 MySQL 完全兼容 MySQL,應(yīng)用無需改造,平滑上 保證存儲數(shù)據(jù)強一致性 RPO=0

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Flexus智能數(shù)據(jù)洞察 支撐業(yè)務(wù)實時高效決策bi服務(wù) Flexus會議 高性價比會議,高清、穩(wěn)定、安全 Flexus云桌面 按需彈性,更適合中小企業(yè)辦公 Flexus對象存儲 成本最優(yōu),極致安全可靠數(shù)據(jù)底座 計算 彈性云服務(wù)器 ECS 可隨時自動獲取、彈性伸縮云服務(wù)器 Flexus云服務(wù)

AI科學(xué)計算服務(wù)

滿足科學(xué)研究訴求:提供澎湃昇騰算力+鯤鵬算力;且通過優(yōu)化加速,使昇騰算力在針對科學(xué)計算領(lǐng)域運算上表現(xiàn)優(yōu)異。 豐富資產(chǎn) 集成豐富AI4S領(lǐng)域模型、工作流、工具:面向科學(xué)計算領(lǐng)域典型場景,提供針對6+領(lǐng)域(生物醫(yī)藥、計算化學(xué)、地球科學(xué)、電磁學(xué)、流體仿真、量子力學(xué))套件(模型/工具/工作流等), 集成80+ 開源

專屬計算集群

專屬企業(yè)存儲服務(wù) DESS 專屬分布式存儲服務(wù) DSS 功能描述 計算隔離 獨享計算資源,部署在獨立物理集群,確保云服務(wù)器資源運行在物理隔離專屬主機內(nèi) 獨享計算資源,部署在獨立物理集群,確保云服務(wù)器資源運行在物理隔離專屬主機內(nèi) 靈活創(chuàng)建 支持用戶自行指定主機規(guī)劃資源,合理部署業(yè)務(wù)

可信智能計算服務(wù)

主可控。 - 精細(xì)化數(shù)據(jù)隱私保護策略,確保分析結(jié)果中強制執(zhí)行隱私數(shù)據(jù)脫敏。 使能數(shù)據(jù)交易 使能數(shù)據(jù)交易 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)交易方式,交易是數(shù)據(jù)所有權(quán),交易完成后,數(shù)據(jù)被無限制拷貝和復(fù)制。采用可信交易方式,交易不是數(shù)據(jù),而是數(shù)據(jù)使用權(quán),賣家賣是對某個數(shù)據(jù)用法用量,不用擔(dān)心數(shù)據(jù)被拷貝和復(fù)制。

盤古科學(xué)計算大模型

打造高精度、高分辨率、定制化區(qū)域基礎(chǔ)大模型。 全球模型 提供高精度全球模型,無需定制和訓(xùn)練,直接訂閱即可推理 多種部署形態(tài) 支持公有、混合、邊緣多種形態(tài),滿足不同需求 文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古科學(xué)計算大模型能力與規(guī)格 盤古大模型用戶指南

實時流計算服務(wù)

長計費 高吞吐低時延 采用Apache FlinkDataflow模型,完全實時計算框架。采用高性能計算資源,從用戶自建Kafka、MRS-Kafka、DMS-Kafka消費數(shù)據(jù),單SPU每秒吞吐1千~2萬條消息,不同場景吞吐量有差異 主要功能 StreamingML 提

IoT邊緣計算

0倍增長。通過貨運車輛運行路線,獲取實時街景,完成動態(tài)地圖繪制,基于傳統(tǒng)貨運,打造新商業(yè)模式。 了解詳情 西南首個智能網(wǎng)聯(lián)車路協(xié)同測試場 基于華為IoT提供路網(wǎng)數(shù)字化服務(wù),都汶高速采用攝像頭、雷達(dá)等多維度數(shù)據(jù)采集,在不受雨霧遮擋影響、不新增路燈情況下,實現(xiàn)全天候?qū)崟r感

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共三節(jié)課程精髓入門級培訓(xùn) 培訓(xùn)內(nèi)容:基于公有計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、安全、部署等服務(wù)場景,通過對典型場景需求和實現(xiàn)解析,配合實操幫助掌握各個服務(wù)正確使用方式,幫助學(xué)員熟練掌握最核心服務(wù)正確用法和基礎(chǔ)操作,轉(zhuǎn)變到計算思維方式,是深入學(xué)習(xí)其他華為技術(shù)基礎(chǔ)。云原生入門級培訓(xùn)

華為云大賽服務(wù)(計算領(lǐng)域)

面向計算技術(shù)領(lǐng)域,提供平臺、賽題、專家、運營、營銷全流程辦賽服務(wù)。實現(xiàn)以賽促產(chǎn),以賽促學(xué),以賽促建,提升品牌影響力。大賽活動特點及優(yōu)勢:1.技術(shù)創(chuàng)新人才聚集:一場競賽可聚集領(lǐng)域眾多技術(shù)創(chuàng)新人才進行共創(chuàng)2.特定場景應(yīng)用領(lǐng)域:通過賽題,挖掘目標(biāo)領(lǐng)域優(yōu)秀創(chuàng)新人才及項目3.產(chǎn)業(yè)生態(tài)共建

景行仿真計算公有云平臺

景行銳創(chuàng)攜手全球合作伙伴基于計算、大數(shù)據(jù)、IoT等技術(shù)幫助制造行業(yè)客戶重塑制造行業(yè)價值鏈,創(chuàng)新商業(yè)模式,實現(xiàn)新價值創(chuàng)造。景行仿真計算平臺作為華為一項增值服務(wù),您只需支付華為基礎(chǔ)機器資源費用便可免費使用該增值服務(wù)平臺。 服務(wù)背景:為實現(xiàn)景行仿真計算平臺云端化,提供更高效便捷計算資源,

DASP半導(dǎo)體缺陷和雜質(zhì)性質(zhì)的第一性原理計算軟件

功能包括分子發(fā)光性能以及電荷輸運性能理論計算,廣泛應(yīng)用有機顯示材料、有機照明材料、有機半導(dǎo)體材料、有機太陽能電池材料、有機光檢測、生物傳感材料、有機光通訊材料、有機光催化等領(lǐng)域。載流子動力學(xué)計算模塊,缺陷(雜質(zhì))能量計算模塊,缺陷(雜質(zhì))濃度計算模塊,熱力學(xué)穩(wěn)定性計算模塊

邊緣計算盒子

備 上 , 用 來 采 集 客 戶 現(xiàn) 場 設(shè) 備 上 數(shù) 據(jù) 或 者 反 向 發(fā) 送 數(shù) 據(jù) , 一 般 用 來 實 現(xiàn) 數(shù) 據(jù) 匯 總 、 數(shù) 據(jù) 透 傳 、 無 線 對 傳 、 協(xié) 議 轉(zhuǎn) 換 、 設(shè) 備 上 等 功 能 。 【 通 信 方 式 】 B / C 系 列

軒轅AI科學(xué)計算平臺

。軒轅AI科學(xué)計算平臺是基于華為“鯤鵬+昇騰”算力底座,圍繞數(shù)據(jù)、算法,為科研團隊提供智能預(yù)測、決策推理、文獻共引分析、知識抽取、專利網(wǎng)絡(luò)分析等功能,借助深度學(xué)習(xí)和知識圖譜等AI分析技術(shù),加快科研產(chǎn)出。(基礎(chǔ)版含20賬號及云服務(wù)器)  提供專業(yè)數(shù)據(jù)治理服務(wù),資深AI專家團隊支持

天冕隱私計算平臺

據(jù)共享價值。2、多方安全計算:在不需要可信第三方情況下,多個參與方實現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)計算同時,不會泄漏自有數(shù)據(jù),也無法推斷出其他各參與方數(shù)據(jù)。3、可信執(zhí)行環(huán)境:通過軟硬件結(jié)合方法在CPU構(gòu)建安全物理區(qū)域,實現(xiàn)高效程序執(zhí)行與數(shù)據(jù)計算。二、天冕隱私計算平臺功能1、聯(lián)邦建模平臺聯(lián)

鯤鵬計算移植專家服務(wù)

植和數(shù)據(jù)遷移實戰(zhàn)經(jīng)驗賦能服務(wù)應(yīng)用數(shù)據(jù)遷移:通過一系列流程和方法,借助專業(yè)工具和手段,把支撐業(yè)務(wù)運營存儲及IT系統(tǒng)中數(shù)據(jù)文件從源平臺平滑遷移到目標(biāo)鯤鵬平臺。同時保證遷移過程對業(yè)務(wù)運行影響最小,遷移后業(yè)務(wù)穩(wěn)定運行數(shù)據(jù)庫遷移:完成鯤鵬遷移后,通過一系列流程和方法,借助專業(yè)

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據(jù)庫平滑遷移上。 華為數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)在線遷移特性,通過增量遷移技術(shù),能夠最大限度允許遷移過程中業(yè)務(wù)繼續(xù)對外提供使用,有效地將業(yè)務(wù)系統(tǒng)中斷時間和業(yè)務(wù)影響最小化,讓數(shù)據(jù)庫平滑遷移上上安全災(zāi)備 華為數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)可支持本地IDC作為業(yè)務(wù)中心,華為作為災(zāi)備中心數(shù)據(jù)同步。您可

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云計算的核心技術(shù)

組件介紹

Flink是一個批處理和流處理結(jié)合的統(tǒng)一計算框架,其核心是一個提供了數(shù)據(jù)分發(fā)以及并行化計算的流數(shù)據(jù)處理引擎。它的最大亮點是流處理,是業(yè)界最頂級的開源流處理引擎。

Flink最適合的應(yīng)用場景是低時延的數(shù)據(jù)處理(Data Processing)場景:高并發(fā)pipeline處理數(shù)據(jù),時延毫秒級,且兼具可靠性。

Flink技術(shù)棧如圖1所示。

圖1 Flink技術(shù)棧

Flink在當(dāng)前版本中重點構(gòu)建如下特性,其他特性繼承開源社區(qū),不做增強。

  • DataStream
  • Checkpoint
  • 窗口
  • Job Pipeline
  • 配置表

架構(gòu)

Flink架構(gòu)如圖2所示。

圖2 Flink架構(gòu)

Flink整個系統(tǒng)包含三個部分:

  • Client

    Flink Client主要給用戶提供向Flink系統(tǒng)提交用戶任務(wù)(流式作業(yè))的能力。

  • TaskManager

    Flink系統(tǒng)的業(yè)務(wù)執(zhí)行節(jié)點,執(zhí)行具體的用戶任務(wù)。TaskManager可以有多個,各個TaskManager都平等。

  • JobManager

    Flink系統(tǒng)的管理節(jié)點,管理所有的TaskManager,并決策用戶任務(wù)在哪些TaskManager執(zhí)行。JobManager在HA模式下可以有多個,但只有一個主JobManager。

Flink系統(tǒng)提供的關(guān)鍵能力:

  • 低時延

    提供ms級時延的處理能力。

  • Exactly Once

    提供異步快照機制,保證所有數(shù)據(jù)真正只處理一次。

  • HA

    JobManager支持主備模式,保證無單點故障。

  • 水平擴展能力

    TaskManager支持手動水平擴展。

Flink開發(fā)接口簡介

Flink DataStream API提供Scala和Java兩種語言的開發(fā)方式,如表1所示。

表1 Flink DataStream API接口

功能

說明

Scala API

提供Scala語言的API,提供過濾、join、窗口、聚合等數(shù)據(jù)處理能力。

Java API

提供Java語言的API,提供過濾、join、窗口、聚合等數(shù)據(jù)處理能力。

Flink基本概念

  • DataStream

    數(shù)據(jù)流,是指Flink系統(tǒng)處理的最小數(shù)據(jù)單元。該數(shù)據(jù)單元最初由外部系統(tǒng)導(dǎo)入,可以通過Socket、Kafka和文件等形式導(dǎo)入,在Flink系統(tǒng)處理后,通過Socket、Kafka和文件等輸出到外部系統(tǒng),這是Flink的核心概念。

  • Data Transformation

    數(shù)據(jù)處理單元,會將一或多個DataStream轉(zhuǎn)換成一個新的DataStream。

    具體可以細(xì)分如下幾類:

    • 一對一的轉(zhuǎn)換:如Map。
    • 一對0、1或多個的轉(zhuǎn)換:如FlatMap。
    • 一對0或1的轉(zhuǎn)換,如Filter。
    • 多對1轉(zhuǎn)換,如Union。
    • 多個聚合的轉(zhuǎn)換,如window、keyby。
  • CheckPoint

    CheckPoint是Flink數(shù)據(jù)處理高可靠、最重要的機制。該機制可以保證應(yīng)用在運行過程中出現(xiàn)失敗時,應(yīng)用的所有狀態(tài)能夠從某一個檢查點恢復(fù),保證數(shù)據(jù)僅被處理一次(Exactly Once)。

  • SavePoint

    Savepoint是指允許用戶在持久化存儲中保存某個checkpoint,以便用戶可以暫停自己的任務(wù)進行升級。升級完后將任務(wù)狀態(tài)設(shè)置為savepoint存儲的狀態(tài)開始恢復(fù)運行,保證數(shù)據(jù)處理的延續(xù)性。

Flink樣例工程介紹

MRS 樣例工程獲取地址為https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example,切換分支為與MRS集群相匹配的版本分支,然后下載壓縮包到本地后解壓,即可獲取各組件對應(yīng)的樣例代碼工程。

當(dāng)前MRS提供以下Flink相關(guān)樣例工程,安全模式路徑為“flink-examples/flink-examples-security”,普通模式路徑為“flink-examples/flink-examples-normal”:
表2 Flink相關(guān)樣例工程

樣例工程

描述

FlinkCheckpointJavaExample

異步Checkpoint機制程序的應(yīng)用開發(fā)示例。

假定用戶需要每隔1秒鐘統(tǒng)計4秒窗口中數(shù)據(jù)的量,并做到狀態(tài)嚴(yán)格一致性,即:當(dāng)應(yīng)用出現(xiàn)異常并恢復(fù)后,各個算子的狀態(tài)能夠處于統(tǒng)一的狀態(tài)。

相關(guān)業(yè)務(wù)場景介紹請參見Flink開啟Checkpoint樣例程序

FlinkCheckpointScalaExample

FlinkHBaseJavaExample

通過Flink API作業(yè)讀寫HBase數(shù)據(jù)的應(yīng)用開發(fā)示例。

相關(guān)業(yè)務(wù)場景介紹請參見Flink讀取HBase表樣例程序。

FlinkHudiJavaExample

通過Flink API作業(yè)讀寫Hudi數(shù)據(jù)的應(yīng)用開發(fā)示例。

相關(guān)業(yè)務(wù)場景介紹請參見Flink讀取Hudi表樣例程序。

FlinkKafkaJavaExample

向Kafka生產(chǎn)并消費數(shù)據(jù)程序的應(yīng)用開發(fā)示例。

通過調(diào)用flink-connector-kafka模塊的接口,生產(chǎn)并消費數(shù)據(jù)。

相關(guān)業(yè)務(wù)場景介紹請參見Flink Kafka樣例程序。

FlinkKafkaScalaExample

FlinkPipelineJavaExample

Job Pipeline程序的應(yīng)用開發(fā)示例。

相關(guān)業(yè)務(wù)場景介紹請參見Flink Job Pipeline樣例程序。

發(fā)布者Job自己每秒鐘產(chǎn)生10000條數(shù)據(jù),然后經(jīng)由該job的NettySink算子向下游發(fā)送。另外兩個Job作為訂閱者,分別訂閱一份數(shù)據(jù)并打印輸出。

FlinkPipelineScalaExample

FlinkRESTAPIJavaExample

調(diào)用FlinkServer的RestAPI創(chuàng)建租戶的應(yīng)用開發(fā)示例。

相關(guān)業(yè)務(wù)場景介紹請參見FlinkServer REST API樣例程序。

FlinkStreamJavaExample

DataStream程序的應(yīng)用開發(fā)示例。

相關(guān)業(yè)務(wù)場景介紹請參見Flink DataStream樣例程序。

假定用戶有某個網(wǎng)站周末網(wǎng)民網(wǎng)購?fù)A魰r間的日志文本,另有一張網(wǎng)民個人信息的csv格式表,可通過Flink應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)例如實時統(tǒng)計總計網(wǎng)購時間超過2個小時的女性網(wǎng)民信息,包含對應(yīng)的個人詳細(xì)信息的功能。

FlinkStreamScalaExample

FlinkStreamSqlJoinExample

Stream SQL Join程序的應(yīng)用開發(fā)示例。

相關(guān)業(yè)務(wù)場景介紹請參見Flink Join樣例程序

假定某個Flink業(yè)務(wù)1每秒就會收到1條消息記錄,消息記錄某個用戶的基本信息,包括名字、性別、年齡。另有一個Flink業(yè)務(wù)2會不定時收到1條消息記錄,消息記錄該用戶的名字、職業(yè)信息。實現(xiàn)實時的以根據(jù)業(yè)務(wù)2中消息記錄的用戶名字作為關(guān)鍵字,對兩個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行聯(lián)合查詢的功能。

FlinkStreamSqlJoinScalaExample

flink-sql

使用客戶端通過jar作業(yè)提交SQL作業(yè)的應(yīng)用開發(fā)示例。

相關(guān)業(yè)務(wù)場景介紹請參見Flink Jar作業(yè)提交SQL樣例程序。

pyflink-example

提供Python讀寫Kafka作業(yè)和Python提交SQL作業(yè)的樣例。

相關(guān)業(yè)務(wù)場景介紹請參見PyFlink樣例程序。

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