Flexus L實(shí)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(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)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(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實(shí)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(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購買
- 流式數(shù)據(jù)處理平臺(tái) 內(nèi)容精選 換一換
-
優(yōu)化的大數(shù)據(jù)平臺(tái)?？?0倍以上的時(shí)序數(shù)據(jù)庫功能，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？主流時(shí)序數(shù)據(jù)庫在線獲取。核心代碼，包括集群功能全部開源。針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)、車聯(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倍以來自：專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫 DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 時(shí)間：2021-03-08 15:10:22 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全來自：百科
- 流式數(shù)據(jù)處理平臺(tái) 相關(guān)內(nèi)容
-
BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件：Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級(jí)性能提升 BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件：Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級(jí)性能提升 時(shí)間：2021-04-27 15:10:34 內(nèi)容簡介： 隨著大數(shù)據(jù)爆炸式的增長，應(yīng)用大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分析大數(shù)據(jù)變得越來越重要。其中，S來自：百科
- 流式數(shù)據(jù)處理平臺(tái) 更多內(nèi)容
-
![]()
簡稱 CS ）提供實(shí)時(shí)處理流式大數(shù)據(jù)的全棧能力,簡單易用,即時(shí)執(zhí)行Stream SQL或自定義作業(yè)。無需關(guān)心計(jì)算集群,無需學(xué)習(xí)編程技能。完全兼容Apache Flink和Spark API 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 簡單易用 在線SQL編輯平臺(tái)編寫Stream SQL，定義數(shù)據(jù)流入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)流出，快速便捷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯；用戶無需關(guān)心計(jì)算集群來自：百科![]()
Day5——Kafka常用工具介紹 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(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 云桌面來自：百科![]()
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(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，上述場景創(chuàng)建函數(shù)流觸發(fā)器中，由于數(shù)據(jù)流相對(duì)簡單，所以各大平臺(tái)支持都比較好，但是對(duì)于文件轉(zhuǎn)碼來自：專題![]()
儲(chǔ)和分析系統(tǒng)。 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(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自：百科![]()
DLI 已對(duì)接多個(gè)數(shù)據(jù)源，直接通過SQL建表就可以完成數(shù)據(jù)源的映射 建議搭配使用:對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS / 數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS 游戲行業(yè) 日志分析 游戲公司日常通過數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，借助數(shù)據(jù)力量沒突破行業(yè)瓶頸。例如：尋找優(yōu)質(zhì)的投放渠道、提高新手期玩家留存、優(yōu)化運(yùn)營活動(dòng)提升玩家活躍、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品迭代等 痛點(diǎn)： •日志分來自：百科![]()
化的大數(shù)據(jù)平臺(tái)?？?0倍以上的時(shí)序數(shù)據(jù)庫功能，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？免費(fèi)的時(shí)序數(shù)據(jù)庫在線獲取。核心代碼，包括集群功能全部開源。針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)、車聯(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)。快10倍以來自：專題![]()
傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒法及時(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)，就無法將數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化，大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說又成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。針對(duì)這種情況，大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。服務(wù)提供商提供大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，為企業(yè)消除了大數(shù)據(jù)處理的效率來自：百科![]()
示例1：創(chuàng)建函數(shù)和Timer觸發(fā)器實(shí)現(xiàn)定時(shí)從OBS桶中下載文件:步驟3：確認(rèn)函數(shù)能夠成功從OBS桶中下載文件 API概覽 約束與限制:函數(shù)運(yùn)行資源限制 數(shù)據(jù)處理介紹:DWR如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理 流式文件處理:技術(shù)原理 修訂記錄 函數(shù)流簡介:組件說明 配置函數(shù)異步:配置說明 SDK概述:API接口與SDK的對(duì)應(yīng)關(guān)系來自：百科![]()
同時(shí)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)維復(fù)雜度。 TDengine時(shí)序數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢(shì)，如何十分鐘快速上手時(shí)序數(shù)據(jù)庫？專為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序大數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)和優(yōu)化的存儲(chǔ)計(jì)算引擎。TDengine核心為超高性能的時(shí)序數(shù)據(jù)庫，同時(shí)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)維復(fù)雜度。來自：專題![]()
區(qū)數(shù)、副本數(shù)。 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(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自：百科![]()
圖4日志同步示意圖 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(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自：百科![]()
移動(dòng)開發(fā)平臺(tái) 移動(dòng)開發(fā)平臺(tái) 如何快速了解移動(dòng)開發(fā)平臺(tái)，saas平臺(tái)，基礎(chǔ)軟件，低代碼開發(fā)平臺(tái)？軟件開發(fā)生產(chǎn)線 CodeArts是一站式、全流程、安全可信的云原生DevSecOps平臺(tái)，開箱即用，預(yù)置最佳實(shí)踐，助力質(zhì)量提升和效率倍增。華為云移動(dòng)開發(fā)平臺(tái)開放免費(fèi)試用，歡迎您來體驗(yàn)。?來自：專題![]()
云平臺(tái)介紹 云平臺(tái)介紹 什么是云平臺(tái)？華為云平臺(tái)能為您提供安全、可信、持續(xù)創(chuàng)新的云計(jì)算相關(guān)的產(chǎn)品與服務(wù)；助力企業(yè)降本增效的精品應(yīng)用、滿足不同階段業(yè)務(wù)需求，加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 什么是云平臺(tái)？華為云平臺(tái)能為您提供安全、可信、持續(xù)創(chuàng)新的云計(jì)算相關(guān)的產(chǎn)品與服務(wù)；助力企業(yè)降本增效的精品應(yīng)來自：專題![]()
華為云數(shù)據(jù)工坊產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 數(shù)據(jù)處理方式對(duì)比 1、傳統(tǒng)線下處理方式：硬件為用戶自建IDC，軟件為自研或集成商的數(shù)據(jù)處理軟件，通過數(shù)據(jù)處理軟件完成數(shù)據(jù)處理。 2、傳統(tǒng)云上處理方式：使用云上存儲(chǔ)服務(wù)和數(shù)據(jù)處理服務(wù)，數(shù)據(jù)寫入存儲(chǔ)服務(wù)后，再調(diào)用數(shù)據(jù)處理服務(wù)接口實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理。 3、云上近數(shù)據(jù)處理方式：使用云來自：專題![]()
數(shù)字資產(chǎn)鏈?zhǔn)鞘裁?如何搭建數(shù)字藏品平臺(tái) 華為云NFT數(shù)字藏品開發(fā)平臺(tái) 區(qū)塊鏈服務(wù)BCS 區(qū)塊鏈 入門 區(qū)塊鏈應(yīng)用場景 學(xué)習(xí)區(qū)塊鏈技術(shù) 區(qū)塊鏈服務(wù)是什么 云日志服務(wù)LTS 免費(fèi) 云日志 服務(wù) 為什么使用云日志服務(wù) 云日志服務(wù) LTS 使用流程 云日志服務(wù)平臺(tái)有哪些功能 漏洞掃描服務(wù) VSS 安全 漏洞掃描來自：專題![]()
大，需高性能大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐進(jìn)行全量數(shù)據(jù)分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直觀的、關(guān)聯(lián)性的、可視化的運(yùn)營數(shù)字化分析平臺(tái) ，以數(shù)據(jù)分析來驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值提升及管理提升。 優(yōu)勢(shì) 多源數(shù)據(jù)接入：多源數(shù)據(jù)采集，打破數(shù)據(jù)孤島，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺(tái)。 統(tǒng)一分析決策平臺(tái)：多維分析企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)，有效支撐企業(yè)的經(jīng)營決策。來自：專題
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(shí)時(shí)流式大數(shù)據(jù)處理實(shí)戰(zhàn)》
- 《Spark Streaming實(shí)時(shí)流式大數(shù)據(jù)處理實(shí)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(jí)數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)流式計(jì)算
- Pandas高級(jí)數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)流式計(jì)算
- 《Spark Streaming實(shí)時(shí)流式大數(shù)據(jù)處理實(shí)戰(zhàn)》 ——1 初識(shí)Spark
- 《Spark Streaming實(shí)時(shí)流式大數(shù)據(jù)處理實(shí)戰(zhàn)》 ——2.3.2 啟動(dòng)集群
- 《Spark Streaming實(shí)時(shí)流式大數(shù)據(jù)處理實(shí)戰(zhàn)》 ——2.3.3 IDE配置
- 《Spark Streaming實(shí)時(shí)流式大數(shù)據(jù)處理實(shí)戰(zhàn)》 ——2.2.3 Standalone模式