- 大數(shù)據(jù)hadoop 內(nèi)容精選 換一換
-
除此之外還有兩大更專業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景我們也需要了解: 3、 數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景下,處理大容量數(shù)據(jù),需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場(chǎng)景。例如 MapReduce 、Hadoop計(jì)算密集型。 推薦使用磁盤增強(qiáng)型 彈性云服務(wù)器 ,主要適用于需要對(duì)本地存儲(chǔ)上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能來(lái)自:百科了華為研發(fā)大模型實(shí)踐及分享。專家以AI編程為切入點(diǎn),介紹了利用大模型自動(dòng)生成代碼的原理、歷史與效果,從軟件內(nèi)涵的擴(kuò)展、對(duì)工具鏈的影響等方面分析了大模型將給軟件研發(fā)帶來(lái)哪些主要的變化,并結(jié)合例子展示出大模型的確將大幅提升軟件研發(fā)的效率。同時(shí),也詳細(xì)展示了華為內(nèi)部在研發(fā)大模型的實(shí)踐,介紹了華為的智能研發(fā)助手來(lái)自:百科
- 大數(shù)據(jù)hadoop 相關(guān)內(nèi)容
-
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(lái)自:百科云知識(shí) 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫(kù) 時(shí)間:2020-12-04 11:23:11 數(shù)據(jù)湖探索( DLI )中數(shù)據(jù)庫(kù)的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)為單位。 在DLI中,表和數(shù)據(jù)庫(kù)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(lái)自:百科
- 大數(shù)據(jù)hadoop 更多內(nèi)容
-
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(guó)際標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)通過(guò) 華為云區(qū)塊鏈三大核心技術(shù)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)立項(xiàng)通過(guò) 時(shí)間:2022-11-24 09:57:20 近日,國(guó)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(guó)際標(biāo)準(zhǔn)順利通過(guò)立項(xiàng),分別是:來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間:2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS將 OBS 上存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表,從而利用數(shù)據(jù)庫(kù)SQL引擎的能力對(duì)OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) SQL On OBS,冷熱數(shù)據(jù)分離,歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。來(lái)自:百科免費(fèi)的服務(wù)器 -數(shù)據(jù)分析 處理大容量數(shù)據(jù),需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場(chǎng)景。例如MapReduce 、Hadoop計(jì)算密集型。 推薦使用磁盤增強(qiáng)型彈性云服務(wù)器,主要適用于需要對(duì)本地存儲(chǔ)上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫訪問(wèn)的工作負(fù)載,例如:Hadoop分布式計(jì)算,大規(guī)來(lái)自:專題線,建議您使用數(shù)據(jù)庫(kù)引擎對(duì)應(yīng)的最新大版本,以RDS for MySQL為例,建議您選擇MySQL 8.0。 數(shù)據(jù)庫(kù)mysql實(shí)例狀態(tài) 數(shù)據(jù)庫(kù)mysql實(shí)例狀態(tài)是數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例的運(yùn)行情況。用戶可以使用管理控制臺(tái)和API操作查看數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例狀態(tài)。下表中為您展示數(shù)據(jù)庫(kù)mysql實(shí)例的所有狀態(tài)和說(shuō)明來(lái)自:專題儲(chǔ)密集性、計(jì)算密集型、計(jì)算加速型、裸金屬主機(jī)六大類計(jì)算服務(wù)家族,各E CS 類型的常見(jiàn)場(chǎng)景如下: 通用計(jì)算型(通用計(jì)算增強(qiáng)型C6、通用網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)型C3ne、通用計(jì)算增強(qiáng)型C3、通用計(jì)算型S3、通用入門型T6):企業(yè)官網(wǎng)、辦公環(huán)境、輕量級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)及緩存服務(wù)器 內(nèi)存密集型(內(nèi)存優(yōu)化存儲(chǔ)、內(nèi)存來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)的3大關(guān)鍵技術(shù)詳解,你真的知道嗎 物聯(lián)網(wǎng)的3大關(guān)鍵技術(shù)詳解,你真的知道嗎 時(shí)間:2022-10-28 09:59:28 物聯(lián)網(wǎng) 物聯(lián)網(wǎng)一詞已經(jīng)滲透到我們生活的方方面面。事實(shí)上,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的原理就是在計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)上,利用RFID、無(wú)線數(shù)據(jù)通信等技術(shù),構(gòu)建覆蓋全來(lái)自:百科什么是MRS 大數(shù)據(jù)是人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來(lái)面臨的一個(gè)巨大問(wèn)題:社會(huì)生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大,數(shù)據(jù)種類越來(lái)越多,數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來(lái)越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù),比如說(shuō)單機(jī)存儲(chǔ),關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)無(wú)法解決這些新的大數(shù)據(jù)問(wèn)題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問(wèn)題,Apache基金會(huì)推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處來(lái)自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 看華為云Serverless 4大特性如何讓軟件架構(gòu)更絲滑 看華為云Serverless 4大特性如何讓軟件架構(gòu)更絲滑 時(shí)間:2024-12-10 10:59:23 云日志 服務(wù) 應(yīng)用運(yùn)維管理 函數(shù)工作流 【摘要】 Serverless可以看作是一種云計(jì)算服務(wù)模來(lái)自:百科支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型 通過(guò)結(jié)合所有以上屬性,Kudu的目標(biāo)是支持在當(dāng)前Hadoop存儲(chǔ)技術(shù)上難以實(shí)現(xiàn)或無(wú)法實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用。 Kudu的應(yīng)用場(chǎng)景有: 需要最終用戶立即使用新到達(dá)數(shù)據(jù)的報(bào)告型應(yīng)用 同時(shí)支持大量歷史數(shù)據(jù)查詢和細(xì)粒度查詢的時(shí)序應(yīng)用 使用預(yù)測(cè)模型并基于所有歷史數(shù)據(jù)定期刷新預(yù)測(cè)模型來(lái)做出實(shí)時(shí)決策的應(yīng)用來(lái)自:百科
- 大數(shù)據(jù)_Hadoop介紹_分布式系統(tǒng)架構(gòu)
- 關(guān)于大數(shù)據(jù)hadoop的35個(gè)科普小知識(shí)
- Python與大數(shù)據(jù):Hadoop與PySpark的整合
- 《Spark數(shù)據(jù)分析:基于Python語(yǔ)言 》 —1 大數(shù)據(jù)、Hadoop、Spark介紹
- 楊校老師課堂之大數(shù)據(jù)Hadoop環(huán)境搭建(一)
- 楊校老師課堂之大數(shù)據(jù)Hadoop環(huán)境搭建(二)
- 大數(shù)據(jù)hadoop領(lǐng)域技術(shù)總體介紹(各個(gè)組件的作用)
- hadoop學(xué)習(xí)--數(shù)據(jù)排序
- 大數(shù)據(jù)——Hadoop 2.x 生態(tài)系統(tǒng)及技術(shù)架構(gòu)圖
- 從零開始學(xué)Hadoop大數(shù)據(jù)分析(視頻教學(xué)版)》 —2.7 Hadoop環(huán)境變量配置