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- 大數(shù)據(jù)spark 內(nèi)容精選 換一換
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業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，可輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Hue等大數(shù)據(jù)組件，具有企業(yè)級(jí)、易運(yùn)維、高安全和低成本等產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)。 華為云 MapReduce服務(wù) （ MRS ）提供可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，可輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Hue等大數(shù)據(jù)組件，具來自：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(shí)間：2024-08-28 15:23:03 日前，華為全聯(lián)接大會(huì)2023在上海召開。華為云CTO張宇昕在大會(huì)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
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的活動(dòng)，有利于分析工具快速訪問數(shù)據(jù)，為用戶生成推薦。 優(yōu)勢(shì)： 超強(qiáng)寫入：相比于其他NoSQL服務(wù)，擁有超強(qiáng)寫入性能。 大數(shù)據(jù)分析：結(jié)合Spark等工具，可以用于實(shí)時(shí)推薦等大數(shù)據(jù)場景。 金融行業(yè) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB NoSQL結(jié)合Spark等大數(shù)據(jù)分析工具，可應(yīng)用于金融行業(yè)的風(fēng)控體系，構(gòu)建反欺詐系統(tǒng)。來自：百科來自：百科
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加密云硬盤的備份數(shù)據(jù)會(huì)以加密方式存放。 云存儲(chǔ) 彈性文件服務(wù)SFS SFS服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫MySQL、云數(shù)據(jù)庫Postgre SQL、云數(shù)據(jù)庫SQL Server RDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS DDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 EI企業(yè)智能來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云TechWave上新，三大亮點(diǎn)劇透！ 華為云TechWave上新，三大亮點(diǎn)劇透！ 時(shí)間：2022-05-23 17:33:00 人機(jī)搭配的混合型工作團(tuán)隊(duì)正在成為企業(yè)人力資源發(fā)展的新趨勢(shì)，未來的崗位設(shè)計(jì)會(huì)將人類和機(jī)器各自擅長之處結(jié)合起來，通過人機(jī)協(xié)作提升工作成效和業(yè)績。來自：百科![]()
本地Windows主機(jī)使用 OBS 上傳文件到Windows云服務(wù)器:操作流程 教程：從OBS導(dǎo)入數(shù)據(jù)到集群:上傳數(shù)據(jù)到OBS 創(chuàng)建并提交Spark SQL作業(yè):步驟1：上傳數(shù)據(jù)至OBS 創(chuàng)建并提交Spark Jar作業(yè):步驟1：上傳數(shù)據(jù)至OBS 使用備份文件遷移不同Region/Redis版本的實(shí)例:步驟2：創(chuàng)建OBS桶并上傳備份文件來自：百科![]()
使用 DLI 進(jìn)行電商BI報(bào)表分析:步驟1：上傳數(shù)據(jù) 本地Windows主機(jī)使用OBS上傳文件到Windows云服務(wù)器:操作流程 創(chuàng)建并提交Spark Jar作業(yè):步驟1：上傳數(shù)據(jù)至OBS 本地Windows主機(jī)使用OBS上傳文件到Windows云服務(wù)器:操作流程 創(chuàng)建并提交Spark SQL作業(yè):步驟1：上傳數(shù)據(jù)至OBS來自：百科![]()
RDS等。 不上傳數(shù)據(jù)到OBS，如何使用DLI?當(dāng)前DLI只支持對(duì)云上數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)還是要傳到云上；但是用戶可以折中處理：將待分析的數(shù)據(jù)脫敏后上傳到OBS臨時(shí)存放，分析完之后將結(jié)果導(dǎo)出使用，同時(shí)將OBS臨時(shí)存放數(shù)據(jù)刪除；該方法主要適用于定期（如每天）對(duì)增量數(shù)據(jù)一次性分析統(tǒng)計(jì)，然后來自：百科![]()
應(yīng)用升級(jí)、更新維護(hù)工作量大，對(duì)于大型系統(tǒng)不可接受。 而 DDM 實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)分片，能做到應(yīng)用0改動(dòng)： 1. 大表分片：支持按Hash等算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分片； 2. 自動(dòng)路由：根據(jù)分片規(guī)則，將SQL路由至真正的數(shù)據(jù)源； 3. 連接復(fù)用：通過MySQL實(shí)例的連接池復(fù)用，大幅提升數(shù)據(jù)庫并發(fā)訪問能力。 文中課程 更多精彩課程來自：百科![]()
時(shí)間：2020-09-23 11:18:41 大數(shù)據(jù)是人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來面臨的一個(gè)巨大問題：社會(huì)生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，數(shù)據(jù)種類越來越多，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比如說單機(jī)存儲(chǔ)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法解決這些新的大數(shù)據(jù)問題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問題，Apache基金會(huì)推出來自：百科![]()
對(duì)某個(gè)key-value的列表進(jìn)行降序顯示。當(dāng)操作和查詢并發(fā)大的時(shí)候，使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫就會(huì)遇到性能瓶頸，造成較大的時(shí)延。 使用分布式緩存服務(wù)（D CS ）的Redis版本，可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)商品熱銷排行榜的功能。它的優(yōu)勢(shì)在于： 數(shù)據(jù)保存在緩存中，讀寫速度非?？臁?提供字符串（String）、來自：專題![]()
ResourceManager、Spark JobHistoryServer、Hue、Storm等組件的Web站點(diǎn)。 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、來自：百科![]()
MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)一站式大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。本課程為大家介紹MRS基本概念、MRS集群部署以及大數(shù)據(jù)遷移組件的基礎(chǔ)知識(shí)。 課程簡介 本課程主要介紹MRS服務(wù)的基本概來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云 區(qū)塊鏈 三大核心技術(shù)國際標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)通過 華為云區(qū)塊鏈三大核心技術(shù)國際標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)通過 時(shí)間：2022-11-24 09:57:20 近日，國際電信聯(lián)盟第十六研究組（ITU-T SG16）召開全體會(huì)議，由華為云區(qū)塊鏈團(tuán)隊(duì)牽頭的三個(gè)區(qū)塊鏈國際標(biāo)準(zhǔn)順利通過立項(xiàng)，分別是：來自：百科![]()
立即體驗(yàn)MRS 了解詳情 什么是MRS 大數(shù)據(jù)是人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來面臨的一個(gè)巨大問題：社會(huì)生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，數(shù)據(jù)種類越來越多，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比如說單機(jī)存儲(chǔ)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法解決這些新的大數(shù)據(jù)問題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問題，Apache基金會(huì)推出來自：專題![]()
快速提升數(shù)據(jù)運(yùn)營能力。 優(yōu)勢(shì) 多行業(yè)支持 覆蓋政務(wù)/稅務(wù)/城市/交通/園區(qū)等各行業(yè)。 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范支持 支持分層結(jié)構(gòu)的行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。 領(lǐng)域模型豐富 支持包含人員/組織/事件/時(shí)空/車輛/資產(chǎn)/設(shè)備/資源等八大類數(shù)據(jù)以及相互之間關(guān)系的行業(yè)領(lǐng)域模型。 快速應(yīng)用行業(yè)庫 支持快速應(yīng)用的行業(yè)主題庫、行業(yè)算法庫、行業(yè)指標(biāo)庫。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺(tái)） 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺(tái)） 時(shí)間：2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺(tái)）對(duì)數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對(duì)象/主體進(jìn)行聯(lián)接和規(guī)則計(jì)算等處理，形成面向數(shù)據(jù)消費(fèi)的主題數(shù)據(jù)，具有多角度、多層次、多粒度等特征，支撐業(yè)務(wù)分析、決策與執(zhí)行。來自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 時(shí)間：2020-12-04 11:23:11 數(shù)據(jù)湖探索（DLI）中數(shù)據(jù)庫的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫基本相同，它還是DLI管理權(quán)限的基礎(chǔ)單元，賦權(quán)以數(shù)據(jù)庫為單位。 在DLI中，表和數(shù)據(jù)庫是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI來自：百科![]()
GaussDB(DWS)中單表查詢性能與哪些因素有關(guān)？ API概覽 表分區(qū)定義:分區(qū)策略選擇 API概述 數(shù)據(jù)庫使用規(guī)范:數(shù)據(jù)庫索引設(shè)計(jì)規(guī)范 Spark 2.4.5版本說明:Spark 2.4.5 版本說明 表分區(qū)定義:分區(qū)策略選擇來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) LiteOS大揭秘【01】：5分鐘帶你了解LiteOS傳感框架 LiteOS大揭秘【01】：5分鐘帶你了解LiteOS傳感框架 時(shí)間：2022-11-15 15:56:25 物聯(lián)網(wǎng) LiteOS傳感框架是什么 LiteOS傳感框架即Sensor Hub，是一個(gè)基于Huawei來自：百科
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