Flexus L實例
即開即用,輕松運(yùn)維,開啟簡單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索,滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費(fèi)體驗中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索,滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用,輕松運(yùn)維,開啟簡單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用,輕松運(yùn)維,開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索,滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- 流式數(shù)據(jù)處理平臺 內(nèi)容精選 換一換
-
好用的數(shù)據(jù)處理方案——數(shù)據(jù)工坊 DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案——數(shù)據(jù)工坊 DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場,能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場,能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。來自:專題恢復(fù)等)、需要詳細(xì)監(jiān)控任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)的場景、流式處理( 日志分析 ,圖片 / 視頻處理等) 當(dāng)前大部分 Serverless Workflow 平臺更多關(guān)注控制流程的編排,忽視了工作流中數(shù)據(jù)流的編排和高效傳輸,上述場景 1-4 中,由于數(shù)據(jù)流相對簡單,所以各大平臺支持都比較好,但是對于文件轉(zhuǎn)碼等來自:百科
- 流式數(shù)據(jù)處理平臺 相關(guān)內(nèi)容
-
MQP、STOMP等,適用于企業(yè)級應(yīng)用;而Kafka則是更適合大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的分布式流處理平臺,它的分區(qū)和副本機(jī)制在高吞吐量和數(shù)據(jù)可靠性上表現(xiàn)優(yōu)秀。 總的來說,Kafka適用于數(shù)據(jù)處理和流式數(shù)據(jù)處理,具有高吞吐量和數(shù)據(jù)可靠性;其他消息隊列如ActiveMQ、RabbitMQ和Rock來自:專題)執(zhí)行引擎提升數(shù)據(jù)處理能力,比MapReduce性能高10倍到100倍。 提供多種語言開發(fā)接口(Scala/Java/Python),并且提供幾十種高度抽象算子,可以很方便構(gòu)建分布式的數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。 結(jié)合SQL、Streaming等形成數(shù)據(jù)處理棧,提供一站式數(shù)據(jù)處理能力。 支持契來自:專題
- 流式數(shù)據(jù)處理平臺 更多內(nèi)容
-
分布式數(shù)據(jù)查詢:利用Spark實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的分析查詢。 實時數(shù)據(jù)處理 實時數(shù)據(jù)處理通常用于異常檢測、欺詐識別、基于規(guī)則告警、業(yè)務(wù)流程監(jiān)控等場景,在數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)的過程中,對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。 例如在梯聯(lián)網(wǎng)行業(yè),智能電梯的數(shù)據(jù),實時傳入到 MRS 的流式集群中進(jìn)行實時告警。 圖3梯聯(lián)網(wǎng)行業(yè)低時延流式處理場景 該場景下MRS的優(yōu)勢如下所示。來自:百科
,讓您可以使用最新版本的常用大數(shù)據(jù)處理框架(如Spark、Hadoop、Hbase)在可定制的群集上處理和分析大數(shù)據(jù)集。借助公有云MRS,您可以為機(jī)器學(xué)習(xí)、圖形分析、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、流式處理數(shù)據(jù)以及您可以編寫代碼的幾乎任何應(yīng)用程序運(yùn)行各種橫向擴(kuò)展的數(shù)據(jù)處理任務(wù)。您還可以將 GaussDB (DWS)SQL來自:百科
FunctionGraph精選推薦 低代碼平臺Astro 低代碼開發(fā)平臺 低代碼平臺Astro 低代碼開發(fā)平臺好用嗎 微服務(wù)引擎CSE Nacos引擎 微服務(wù)平臺 Nacos注冊配置中心 云應(yīng)用引擎CAE 免運(yùn)維開發(fā) Web應(yīng)用托管 微服務(wù)應(yīng)用托管 區(qū)塊鏈服務(wù)BCS 數(shù)字營銷技術(shù)平臺 區(qū)塊鏈 典型技術(shù)架構(gòu)來自:專題
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至 函數(shù)工作流 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至函數(shù)工作流 對于設(shè)備上報到平臺的數(shù)據(jù),使用函數(shù)工作流(FunctionGraph)處理實時流數(shù)據(jù)。通過函數(shù)服務(wù),用戶只需編寫業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行的條件,無需配置和管理服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施,即可跟蹤設(shè)備的設(shè)備屬性、消息上報,狀態(tài)變更,分析、整理和計量數(shù)來自:專題
fka客戶端。 分布式消息服務(wù) Kafka 分布式消息服務(wù) Kafka 是一個高吞吐、高可用的消息中間件服務(wù),適用于構(gòu)建實時數(shù)據(jù)管道、流式數(shù)據(jù)處理、第三方解耦、流量削峰去谷等場景,具有大規(guī)模、高可靠、高并發(fā)訪問、可擴(kuò)展且完全托管的特點,是分布式應(yīng)用上云必不可少的重要組件 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面來自:百科
看了本文的人還看了
- Java流式編程:開啟高效數(shù)據(jù)處理之旅!
- 《Spark Streaming實時流式大數(shù)據(jù)處理實戰(zhàn)》
- 《Spark Streaming實時流式大數(shù)據(jù)處理實戰(zhàn)》 ——1.2 流式處理與Spark Streaming
- Java流式API:簡化復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的秘訣
- Pandas高級數(shù)據(jù)處理:數(shù)據(jù)流式計算
- Pandas高級數(shù)據(jù)處理:數(shù)據(jù)流式計算
- 《Spark Streaming實時流式大數(shù)據(jù)處理實戰(zhàn)》 ——1 初識Spark
- 《Spark Streaming實時流式大數(shù)據(jù)處理實戰(zhàn)》 ——2.3.2 啟動集群
- 《Spark Streaming實時流式大數(shù)據(jù)處理實戰(zhàn)》 ——2.3.3 IDE配置
- 《Spark Streaming實時流式大數(shù)據(jù)處理實戰(zhàn)》 ——2.2.3 Standalone模式