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- TB級數據處理 內容精選 換一換
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時間：2023-02-10 09:27:22 云計算 混合云 VPC 背景介紹 近年來，隨著各行業(yè)業(yè)務需求急速增加，數據量和并發(fā)訪問量呈指數級增長，原來只能依附于關系型數據庫的傳統“緩存”逐漸難以支撐上層業(yè)務，開源Redis也面臨著如“容量有限”、 “可靠性有限”、 “數據重復拷貝，成本高，效率低”來自：百科根據時序數據的特點，做好時序數據處理需具備以下幾個關鍵點： 高寫入性能，每天處理萬億級時間點寫入； 極低成本，具有針對時序數據的專用壓縮算法； 高查詢性能，能夠支撐多節(jié)點多線程并行查詢，具備向量化查詢引擎，同時，高效支持聚合、卷積等時序數據查詢模式； 海量時間線，最大可支持億級時間線； 邊云結來自：百科
- TB級數據處理 相關內容
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，封裝常用算子，比如數據接入，數據過濾，數據轉換等等 時序分析 專為物聯網時序數據處理優(yōu)化的服務，包括高壓縮比的時序數據存儲，高效的時序查詢效率，海量時間線能力； 海量接入：海量時間線能力，最大可達億級 時序存儲：列式存儲及專用壓縮算法，高壓縮率 高效查詢：基于時間多維度聚合，近實時分析查詢來自：百科華為云 MapReduce服務 （ MRS ）提供可控的企業(yè)級大數據集群云服務，可輕松運行Hadoop、Spark、HBase、Flume等大數據組件，具有企業(yè)級、易運維、高安全和低成本等產品優(yōu)勢。 華為云MapReduce服務（MRS）提供可控的企業(yè)級大數據集群云服務，可輕松運行Hadoop、S來自：專題
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Spark、Apache Flink生態(tài)和接口，線下應用可無縫平滑遷移上云，減少遷移工作量。采用批流融合高擴展性框架，為TB~EB級數據提供了更實時高效的多樣性算力，可支撐更豐富的大數據處理需求。產品內核及架構深度優(yōu)化，綜合性能是傳統MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99.95%可用性來自：百科![]()
圖所示。 時序分析 物聯網的數據具備時間序列特性，如下圖所示。 專為物聯網時序數據處理優(yōu)化的服務，包括高壓縮比的時序數據存儲，高效的時序查詢效率，海量時間線能力； 海量接入：海量時間線能力，最大可達億級。 時序存儲：列式存儲及專用壓縮算法，高壓縮率。 高效查詢：基于時間多維度聚合，近實時分析查詢。來自：百科![]()
通過結合硬件、數據組織、計算引擎、AI智能調優(yōu)四級垂直優(yōu)化，全棧式性能加速，同時具備百萬規(guī)模元數據毫秒級響應，為用戶提供極致性能體驗 領先開源技術 主流引擎Spark、Hive、Flink等深度改造，擁有索引、緩存、元數據等關鍵技術；自研CarbonData毫秒級點查，Superior調度突破單集群20000節(jié)點+來自：專題![]()
動生成清洗和標準化的質量規(guī)則，支持周期性的監(jiān)控和清洗。 圖5數據質量規(guī)則體系 數據資產管理：360度全鏈路數據資產可視化 DAYU提供企業(yè)級的元 數據管理 ，厘清信息資產。數據資產管理可視，支持鉆取、溯源等。通過數據地圖，實現數據資產的數據血緣和數據全景可視，提供數據智能搜索和運營監(jiān)控。來自：百科![]()
華為云數據工坊產品優(yōu)勢 數據處理方式對比 1、傳統線下處理方式：硬件為用戶自建IDC，軟件為自研或集成商的數據處理軟件，通過數據處理軟件完成數據處理。 2、傳統云上處理方式：使用云上存儲服務和數據處理服務，數據寫入存儲服務后，再調用數據處理服務接口實現數據處理。 3、云上近數據處理方式：使用云來自：專題![]()
在物聯網時代，數量龐大的“物”會產生PB級的海量數據，傳統的數據處理服務的處理速度已無法跟上數據產生的速度。如果沒法及時分析與利用這龐大的物聯網設備數據，就無法將數據的價值最大化，大數據分析能力的建設對物聯網企業(yè)來說又成為了一個新的挑戰(zhàn)。針對這種情況，大數據處理服務應運而生。服務提供商提供大數據處理平臺，為企來自：百科![]()
時延點查，響應時延一般為秒級或毫秒級，方便用戶對數據的實時分析。 表格存儲服務 CloudTable 表格存儲服務 (CloudTable)是基于Apache HBase提供的全托管NoSQL服務，集成時序、時空數據存儲特性，可提供千萬級TPS以及毫秒級隨機讀寫能力?？杀粡V泛應用于來自：百科![]()
Teleport是華為用于TB或PB級海量數據遷移的定制存儲設備，是數據快遞服務（DES，Data Express Service）的一種高效數據傳輸方式。 數據快遞服務 DES 數據快遞服務（Data Express Service）是一種海量數據傳輸解決方案，支持TB到數百TB級數據上云，來自：百科![]()
根據時序數據的特點，做好時序數據處理需具備以下幾個關鍵點： 高寫入性能，每天處理萬億級時間點寫入； 極低成本，具有針對時序數據的專用壓縮算法； 高查詢性能，能夠支撐多節(jié)點多線程并行查詢，具備向量化查詢引擎，同時，高效支持聚合、卷積等時序數據查詢模式； 海量時間線，最大可支持億級時間線； 邊云結來自：百科![]()
發(fā)網絡的基礎上，將華為多年技術積累和電信級運營和運維能力開放出來，構建了便捷接入、高清流暢、低延遲、高并發(fā)的一站式 視頻直播 解決方案。 高清視頻直播是在華為云提供的可信，開放，全球服務直播內容接入與分發(fā)網絡的基礎上，將華為多年技術積累和電信級運營和運維能力開放出來，構建了便捷接入、來自：專題![]()
分發(fā)網絡的基礎上，將華為多年技術積累和電信級運營和運維能力開放出來，構建了便捷接入、高清流暢、低延遲、高并發(fā)的一站式視頻直播解決方案。 直播服務是在華為云提供的可信，開放，全球服務直播內容接入與分發(fā)網絡的基礎上，將華為多年技術積累和電信級運營和運維能力開放出來，構建了便捷接入、高來自：專題![]()
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共享云硬盤是一種支持多個云服務器并發(fā)讀寫訪問的數據塊級存儲設備，具備多掛載點、高并發(fā)性、高性能、高可靠性等特點，多個云服務器可同時訪問一個云硬盤，主要應用于需要支持集群、HA能力的關鍵企業(yè)應用場景 共享云硬盤是一種支持多個云服務器并發(fā)讀寫訪問的數據塊級存儲設備，具備多掛載點、高并發(fā)性、高性能來自：專題![]()
適合IoT的高并發(fā)寫入的場景。 文檔數據庫服務 提供二級索引功能滿足動態(tài)查詢的需求，利用兼容MongoDB的map-reduce聚合框架進行多維度的數據分析。優(yōu)勢：1.寫性能：文檔數據庫的高性能寫入，基于分片構建的集群支持物聯網TB級的數據需求；2.高性能和擴展性：對高QPS應用有很來自：百科![]()
TaurusDB與華為云其他服務的關系 云數據庫 TaurusDB是華為自研的最新一代高性能企業(yè)級分布式關系型數據庫，完全兼容MySQL。基于華為最新一代DFV分布式存儲，采用計算存儲分離架構，最高支持128TB的海量存儲，可實現超百萬級QPS吞吐，支持跨AZ部署，既擁有商業(yè)數據庫的性能和可靠性，又具備開源數據庫的靈活性。來自：專題![]()
共享云硬盤是一種支持多個云服務器并發(fā)讀寫訪問的數據塊級存儲設備，具備多掛載點、高并發(fā)性、高性能、高可靠性等特點，多個云服務器可同時訪問一個云硬盤，主要應用于需要支持集群、HA能力的關鍵企業(yè)應用場景 共享云硬盤是一種支持多個云服務器并發(fā)讀寫訪問的數據塊級存儲設備，具備多掛載點、高并發(fā)性、高性能來自：專題
