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- 大數(shù)據(jù)kafka 內(nèi)容精選 換一換
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9月新動(dòng)態(tài)，RocketMQ 5.X專業(yè)版、kafka 監(jiān)控大屏、CloudPond部署等多項(xiàng)特性，一睹為快！ 了解更多產(chǎn)品詳情,可掃描以下二維碼 分布式消息服務(wù)產(chǎn)品介紹 分布式消息服務(wù)Kafka 資料文檔 分布式消息服務(wù)RocketMQ 資料文檔 最新文章 9000字干貨：從消息流平臺(tái)Serverle來自：百科為Topic設(shè)置合理的分區(qū)數(shù)，消息均勻地分布到所有分區(qū)中，能夠?qū)崿F(xiàn)負(fù)載均衡與水平擴(kuò)展。同時(shí)，不同的消費(fèi)者可以從一個(gè)或者多個(gè)分區(qū)中同時(shí)消費(fèi)消息，提升消息處理能力。 副本數(shù)越多，消息越可靠，但副本間的消息同步也會(huì)消耗帶寬與計(jì)算性能。 分布式消息服務(wù) DMS 華為云分布式消息服務(wù)DMS是完全托管的消息隊(duì)列服務(wù)來自：百科
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分布式消息中間件實(shí)戰(zhàn) 分布式消息中間件實(shí)戰(zhàn) 華為云分布式消息中間件提供分布式消息Kafka版、分布式消息RabbitMQ版和分布式消息RocketMQ版。我們分別來介紹下分布式消息Kafka、分布式消息RabbitMQ、分布式消息RocketMQ三個(gè)版本業(yè)務(wù)遷移實(shí)戰(zhàn)。助力開發(fā)者和企業(yè)快速高效完成業(yè)務(wù)遷移。來自：專題精選文章推薦 分布式消息服務(wù)Kafka版與分布式消息服務(wù)RocketMQ版的區(qū)別_Kafka與RocketMQ對(duì)比_Kafka與RocketMQ差異 RocketMQ是什么_RocketMQ介紹_分布式消息服務(wù)RocketMQ版 分布式消息中間件的作用_分布式消息中間件_分布式消息-華為云來自：專題
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分布式消息中間件的作用 分布式消息中間件的作用 華為云分布式消息中間件提供分布式消息Kafka版、分布式消息RabbitMQ版和分布式消息RocketMQ版。分布式消息中間件作用是為用戶應(yīng)用系統(tǒng)提供異步的、高可用的消息隊(duì)列服務(wù)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用解耦、突發(fā)流量處理以及與第三方應(yīng)用的集成。來自：專題![]()
電商大促用什么數(shù)據(jù)庫 電商大促用什么數(shù)據(jù)庫 該方案基于華為云GeminiDB數(shù)據(jù)庫 ，結(jié)合數(shù)據(jù)三副本存儲(chǔ)、高性能存儲(chǔ)池和數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等核心技術(shù)，為電商行業(yè)客戶提供高可靠、高性能和低成本的秒殺大促數(shù)據(jù)庫解決方案，解決大促期間海量用戶訪問造成業(yè)務(wù)的卡頓、系統(tǒng)崩潰以及數(shù)據(jù)不一致導(dǎo)致超賣等痛點(diǎn)問題。來自：專題![]()
hadoop三大組件是什么 hadoop三大組件是什么 時(shí)間：2020-09-21 09:15:14 hadoop三大組件mapreduce分布式運(yùn)算框架yarn任務(wù)調(diào)度平臺(tái)hdfs分布式文件系統(tǒng) 1.HDFS數(shù)據(jù)存放策略：分塊存儲(chǔ)+副本存放。 2.數(shù)據(jù)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（即數(shù)據(jù)備份）：默認(rèn)來自：百科![]()
1、快速了解Astro Canvas大屏 通過圖說和業(yè)務(wù)大屏簡介，快速了解什么是Astro大屏應(yīng)用，單擊初識(shí)Astro Canvas了解更多。 2、使用模板安裝一個(gè)業(yè)務(wù)大屏，體驗(yàn)Astro Canvas Astro Canvas中，預(yù)置了綜合態(tài)勢(shì)、資產(chǎn)統(tǒng)計(jì)、設(shè)備管理等典型場(chǎng)景的大屏模板，您可以基于模板，直接構(gòu)建業(yè)務(wù)大屏。來自：專題![]()
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安全云腦 _綜合態(tài)勢(shì)大屏 安全云腦_綜合態(tài)勢(shì)大屏 在現(xiàn)場(chǎng)講解匯報(bào)、實(shí)時(shí)監(jiān)控等場(chǎng)景下，為了獲得更好的演示效果，通常需要將安全云腦服務(wù)的分析結(jié)果展示在大型屏幕上。 安全云腦默認(rèn)提供一個(gè)綜合感知態(tài)勢(shì)大屏，可以還原攻擊歷史，感知攻擊現(xiàn)狀，預(yù)測(cè)攻擊態(tài)勢(shì)，為用戶提供強(qiáng)大的事前、事中、事后安全管理能力，實(shí)現(xiàn)一屏全面感知。來自：專題![]()
Redis開源社區(qū)持續(xù)壯大，華為云為Valkey項(xiàng)目注入新的活力 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，人才是關(guān)鍵。華為政企咨詢?nèi)绾钨x能客戶高效培養(yǎng)數(shù)字化人才？ “大模型驅(qū)動(dòng)的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級(jí) 軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts 3月新特性上線啦！ 華為云開發(fā)者桌面全新發(fā)布CodeArts IDE來自：百科![]()
html#/dms信息為準(zhǔn)。 分布式消息服務(wù) DMS 華為云分布式消息服務(wù)DMS是完全托管的消息隊(duì)列服務(wù)，可完全兼容業(yè)界主流的Kafka、RabbitMQ、RocketMQ，為應(yīng)用系統(tǒng)提供異步的、高可用的消息隊(duì)列服務(wù)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用解耦、突發(fā)流量處理以及與第三方應(yīng)用的集成 立即使用 免費(fèi)體驗(yàn) 1對(duì)1咨詢來自：百科![]()
什么是華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手？ 華為云Astro大屏應(yīng)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(yīng)用盤古助手都能為您提供準(zhǔn)確、邏輯性強(qiáng)且友好的回復(fù)。來自：百科![]()
使用 DLI 進(jìn)行電商BI報(bào)表分析 電商實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析 使用DLI幫助電商平臺(tái)統(tǒng)計(jì)實(shí)時(shí)訪問數(shù)據(jù)量、訂單數(shù)、人數(shù)等指標(biāo)，從而在顯示大屏上實(shí)時(shí)展示相關(guān)數(shù)據(jù)，及時(shí)了解數(shù)據(jù)變化，調(diào)整營銷策略。 使用DLI幫助電商平臺(tái)統(tǒng)計(jì)實(shí)時(shí)訪問數(shù)據(jù)量、訂單數(shù)、人數(shù)等指標(biāo)，從而在顯示大屏上實(shí)時(shí)展示相關(guān)數(shù)據(jù)，及時(shí)了解數(shù)據(jù)變化，調(diào)整營銷策略。來自：專題![]()
簡單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和大屏模板，實(shí)時(shí)預(yù)覽，輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運(yùn)營人員也可基于需求快速配置大屏。 簡單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和大屏模板，實(shí)時(shí)預(yù)覽，輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運(yùn)營人員也可基于需求快速配置大屏。 自定義大屏模板 大屏模板作為資產(chǎn)沉淀，可在項(xiàng)目中快速復(fù)用。 大屏模板作為資產(chǎn)沉淀，可在項(xiàng)目中快速復(fù)用。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語言模型 大V講堂——預(yù)訓(xùn)練語言模型 時(shí)間：2020-12-15 16:31:00 在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域中，使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)上都獲得了不錯(cuò)的提升，廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想，幾個(gè)代表性模型和它們之間的關(guān)系。來自：百科![]()
MRS 集群組件客戶端實(shí)踐 MRS-使用ClickHouse客戶端 ClickHouse是面向聯(lián)機(jī)分析處理的列式數(shù)據(jù)庫，支持SQL查詢，且查詢性能好，特別是基于大寬表的聚合分析查詢性能非常優(yōu)異，比其他分析型數(shù)據(jù)庫速度快一個(gè)數(shù)量級(jí)。 MRS-使用Flink客戶端 該操作提供一個(gè)使用Flink運(yùn)行wordcount作業(yè)的操作入門指導(dǎo)。來自：專題![]()
器資源，并且可用性很高。 Kafka是分布式的，具有一個(gè)數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，并且少數(shù)計(jì)算機(jī)宕機(jī)，不會(huì)數(shù)據(jù)將丟失或不可用。 分布式消息服務(wù)RocketMQ版 分布式消息服務(wù)RocketMQ版是一個(gè)低延遲、彈性高可靠、高吞吐、動(dòng)態(tài)擴(kuò)展、便捷多樣的消息中間件服務(wù)。兼容開源RocketMQ客來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科
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