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- 大數(shù)據(jù)kafka 內(nèi)容精選 換一換
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MRS 基于華為云 彈性云服務(wù)器 E CS 構(gòu)建的大數(shù)據(jù)集群，充分利用了其虛擬化層的高可靠、高安全的能力。 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到MRS集群的能力，包括Flume（數(shù)據(jù)采集）、Loader（關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入）、Kafka（高可靠消息隊列），支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。使用云數(shù)據(jù)遷移云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群中。來自：專題端加入消息隊列。 可以控制活動的人數(shù) 可以緩解短時間內(nèi)高流量壓垮應(yīng)用。 日志處理 日志處理是指將消息隊列用在日志處理中，比如Kafka的應(yīng)用，解決大量日志傳輸?shù)膯栴}。 消息通訊 消息通訊是指，消息隊列一般都內(nèi)置了高效的通信機制，因此也可以用在純的消息通訊。比如實現(xiàn)點對點消息隊列，或者聊天室等。來自：百科
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L語句、Spark作業(yè)或者Flink作業(yè)訪問其他數(shù)據(jù)存儲服務(wù)并導(dǎo)入、查詢、分析處理其中的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)湖探索跨源連接的功能是打通數(shù)據(jù)源之間的網(wǎng)絡(luò)連接。 數(shù)據(jù)湖探索跨源連接的功能是打通數(shù)據(jù)源之間的網(wǎng)絡(luò)連接，目前 DLI 支持跨源連接訪問的數(shù)據(jù)源包括：CloudTable HBase，CloudTable來自：專題【云小課】不容錯過！華為云新一代緩存“大咖”——云數(shù)據(jù)庫 GaussDB (for Redis) 【云小課】不容錯過！華為云新一代緩存“大咖”——云數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for Redis) 時間：2021-08-06 16:26:56 云小課 Redis 云數(shù)據(jù)庫 眾所周知，Redis是一來自：百科
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dis。 分布式緩存服務(wù)教程視頻 分布式緩存服務(wù)DCS 04:53 創(chuàng)建緩存實例 分布式緩存服務(wù)DCS 創(chuàng)建緩存實例 分布式緩存服務(wù)DCS 03:40 訪問緩存實例 分布式緩存服務(wù)DCS 訪問緩存實例 分布式緩存服務(wù)DCS 04:16 緩存實例日常維護(hù) 分布式緩存服務(wù)DCS 緩存實例日常維護(hù)來自：專題![]()
訪問外部數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的操作步驟。 本例以SQL作業(yè)訪問RDS數(shù)據(jù)庫表為例，介紹DLI服務(wù)提交SQL作業(yè)訪問外部數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的操作步驟。 使用DLI提交SQL作業(yè)查詢RDS MySQL數(shù)據(jù) 常用的Spark SQL作業(yè)的語法 基礎(chǔ)的Spark SQL語法:數(shù)據(jù)庫相關(guān)語法、創(chuàng)建 OBS 表相來自：專題![]()
計算環(huán)境。 2、數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到MRS集群的能力，包括Flume（數(shù)據(jù)采集）、Loader（關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入）、Kafka（高可靠消息隊列），支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。使用云數(shù)據(jù)遷移云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群中。 3、數(shù)據(jù)存儲 MapRe來自：專題![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 時間：2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門的話題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)來自：百科![]()
Canvas開發(fā)可視化大屏、小屏頁面，具備如下優(yōu)勢。 輕松編排、靈活配置 Astro Canvas簡單拖拽，自由組合，預(yù)置豐富的樣式、組件和大屏模板，實時預(yù)覽，輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運營人員也可基于需求快速配置大屏。 自定義大屏模板 Astro Canvas大屏模板作為資產(chǎn)沉淀，可在項目中快速復(fù)用。來自：專題![]()
全域Serverless+AI，華為云加速大模型應(yīng)用開發(fā) 全域Serverless+AI，華為云加速大模型應(yīng)用開發(fā) 時間：2024-08-28 15:23:03 日前，華為全聯(lián)接大會2023在上海召開。華為云CTO張宇昕在大會上發(fā)布了基于Serverless技術(shù)的大模型應(yīng)用開發(fā)框架，框架以面向來自：百科![]()
上行消息保序 在需要上行消息保序的場景，可以參考如下圖的方案進(jìn)行設(shè)計： 圖1 設(shè)計方案 設(shè)備-平臺：設(shè)備側(cè)上報消息時，Qos值設(shè)置為1，上報消息A后，等收到消息A的Qos響應(yīng)后，再依次上報消息B和消息C，從而保證設(shè)備與平臺側(cè)的消息上行保序。 平臺-應(yīng)用：IoTDA配置數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)規(guī)來自：百科![]()
Connect包含4大集成能力：數(shù)據(jù)集成、服務(wù)集成、消息集成和設(shè)備集成。下面小課逐一為大家介紹一下，這幾大能力到底能做什么。 數(shù)據(jù)集成 ROMA Connect的數(shù)據(jù)集成（FDI），支持在多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間進(jìn)行快速、靈活、無侵入式的數(shù)據(jù)集成與轉(zhuǎn)換。 l 支持30+種數(shù)據(jù)源類型，還支持自來自：百科![]()
TaurusDB華為云對比同類其他產(chǎn)品，在同等規(guī)格，大并發(fā)場景下性能高30% 延遲降低 跨AZ部署時，TaurusDB非主可用區(qū)的應(yīng)用讀業(yè)務(wù)請求可就近訪問，訪問延遲低 查詢加速 TaurusDB結(jié)合算子下推+并行查詢，最大提升資源利用率，提高復(fù)雜查詢速度10倍+ 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB核心客戶群 金融行業(yè)高安全要求客戶來自：專題![]()
OBS、DIS、DAYU 圖3運營商大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的相關(guān)特征，數(shù)據(jù)體量巨大，例如，全球衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)量達(dá)到PB級。數(shù)據(jù)種類多，有結(jié)構(gòu)化的遙感影像柵格數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的空間位置數(shù)據(jù)、三維建模數(shù)據(jù)；在大體量的地理大數(shù)據(jù)中，通過高效的挖掘工具來自：百科![]()
云知識 知識圖譜與大模型結(jié)合方法概述 知識圖譜與大模型結(jié)合方法概述 時間：2024-05-15 10:20:11 作者 | 黃巍 《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》總結(jié)了大語言模型和知識圖來自：百科![]()
部門的高效協(xié)同。 每逢大促，聰明的商家都會在商品名稱前加上“現(xiàn)貨秒發(fā)”幾個字，來強調(diào)現(xiàn)貨優(yōu)勢。的確，對于電商企業(yè)來說，備好充足的現(xiàn)貨，是迎戰(zhàn)大促最基本的操作。 壓力來到采購部門這邊，大促期間庫存數(shù)據(jù)變化大，怎樣保證采購在做備貨計劃時，參考的庫存數(shù)據(jù)是最新數(shù)據(jù)？ 基于石墨文檔支持多來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 初探CTF三大題型（MISC+Reverse+Crypto） 初探CTF三大題型（MISC+Reverse+Crypto） 時間：2020-12-01 15:23:01 該實驗旨在讓用戶體驗到CTF奪旗賽中MISC、Reverse、Crypto類型題目的做法和技巧。來自：百科![]()
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