- 流式數(shù)據(jù)處理平臺(tái) 內(nèi)容精選 換一換
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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(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。來(lái)自:專(zhuān)題恢復(fù)等)、需要詳細(xì)監(jiān)控任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)的場(chǎng)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(tái)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(chǎng)景 1-4 中,由于數(shù)據(jù)流相對(duì)簡(jiǎn)單,所以各大平臺(tái)支持都比較好,但是對(duì)于文件轉(zhuǎn)碼等來(lái)自:百科
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MQP、STOMP等,適用于企業(yè)級(jí)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(tái),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(lái)說(shuō),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(duì)列如ActiveMQ、RabbitMQ和Rock來(lái)自:專(zhuān)題來(lái)自:百科
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分布式數(shù)據(jù)查詢:利用Spark實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的分析查詢。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理通常用于異常檢測(cè)、欺詐識(shí)別、基于規(guī)則告警、業(yè)務(wù)流程監(jiān)控等場(chǎng)景,在數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)的過(guò)程中,對(duì)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(shí)時(shí)傳入到 MRS 的流式集群中進(jìn)行實(shí)時(shí)告警。 圖3梯聯(lián)網(wǎng)行業(yè)低時(shí)延流式處理場(chǎng)景 該場(chǎng)景下MRS的優(yōu)勢(shì)如下所示。來(lái)自:百科Flink是一個(gè)批處理和流處理結(jié)合的統(tǒng)一計(jì)算框架,其核心是一個(gè)提供了數(shù)據(jù)分發(fā)以及并行化計(jì)算的流數(shù)據(jù)處理引擎。它的最大亮點(diǎn)是流處理,是業(yè)界常見(jiàn)的開(kāi)源流處理引擎。 Flink應(yīng)用場(chǎng)景 Flink適合的應(yīng)用場(chǎng)景是低時(shí)延的數(shù)據(jù)處理(Data Processing),高并發(fā)pipeline處理數(shù)據(jù),時(shí)延毫秒級(jí),且兼具可靠性。來(lái)自:專(zhuān)題數(shù)據(jù)源一旦變化,適配工作量巨大。 二、一種改良的大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)Kappa 一條數(shù)據(jù)流統(tǒng)一處理: 1.改進(jìn)流計(jì)算來(lái)解決批量數(shù)據(jù)處理的問(wèn)題,統(tǒng)一業(yè)務(wù)處理邏輯 2.如需重新計(jì)算,需重啟一個(gè)流計(jì)算實(shí)例 關(guān)鍵問(wèn)題: 1.流式處理對(duì)于高吞吐的歷史數(shù)據(jù)處理存在瓶頸,很難適合IoT數(shù)據(jù)量 2.開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)來(lái)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(xiě)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(lái)自:百科用戶訂閱指定主題獲取到轉(zhuǎn)碼相關(guān)信息。 多媒體數(shù)據(jù)處理服務(wù)常見(jiàn)問(wèn)題解答 多媒體數(shù)據(jù)處理服務(wù)常見(jiàn)問(wèn)題解答 多媒體數(shù)據(jù)處理服務(wù)支持哪些區(qū)域? 多媒體數(shù)據(jù)處理服務(wù)暫支持“華北-北京一”、“華北-北京四”、“華東-上海二”和“華東-上海一”區(qū)域。您可以在控制臺(tái)左上角切換區(qū)域。 圖1 切換區(qū)域 多媒體數(shù)據(jù)處理服務(wù)是否支持添加背景音樂(lè)?來(lái)自:專(zhuān)題FunctionGraph精選推薦 低代碼平臺(tái)Astro 低代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái) 低代碼平臺(tái)Astro 低代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)好用嗎 微服務(wù)引擎CSE Nacos引擎 微服務(wù)平臺(tái) Nacos注冊(cè)配置中心 云應(yīng)用引擎CAE 免運(yùn)維開(kāi)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(yíng)銷(xiāo)技術(shù)平臺(tái) 區(qū)塊鏈 典型技術(shù)架構(gòu)來(lái)自:專(zhuān)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(duì)于設(shè)備上報(bào)到平臺(tái)的數(shù)據(jù),使用函數(shù)工作流(FunctionGraph)處理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)。通過(guò)函數(shù)服務(wù),用戶只需編寫(xiě)業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行的條件,無(wú)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(bào),狀態(tài)變更,分析、整理和計(jì)量數(shù)來(lái)自:專(zhuān)題優(yōu)化的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。快10倍以上的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)功能,提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流式計(jì)算等功能,最大程度減少研發(fā)和運(yùn)維的復(fù)雜度。 如何十分鐘快速上手時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)?主流時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)在線獲取。核心代碼,包括集群功能全部開(kāi)源。針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、IT運(yùn)維等設(shè)計(jì)和優(yōu)化的大數(shù)據(jù)平臺(tái)???0倍以來(lái)自:專(zhuān)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(gè)高吞吐、高可用的消息中間件服務(wù),適用于構(gòu)建實(shí)時(shí)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(chǎng)景,具有大規(guī)模、高可靠、高并發(fā)訪問(wèn)、可擴(kuò)展且完全托管的特點(diǎn),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(cè)一元域名華為 云桌面來(lái)自:百科
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