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  • mongodb數(shù)據(jù)分析 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽交通流量預測 深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽交通流量預測 時間:2020-12-11 11:09:51 “華為云杯”2019 深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務服務 數(shù)據(jù)管理 局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦
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    對象存儲大數(shù)據(jù)分析存儲應用場景 場景描述 OBS 提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲分析、歷史數(shù)據(jù)明細查詢、海量行為 日志分析 和公共事務分析統(tǒng)計等場景,向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務、無須擴容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲分析的典型場景:PB級的數(shù)據(jù)存儲,批量數(shù)據(jù)分析,毫秒級的數(shù)據(jù)詳單查詢等
    來自:專題
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  • Service,簡稱 DDS )完全兼容MongoDB協(xié)議,提供安全、高可用、高可靠、彈性伸縮和易用的數(shù)據(jù)庫服務,本文介紹 文檔數(shù)據(jù)庫服務 DDS的參數(shù)模板管理。 文檔數(shù)據(jù)庫 服務(Document Database Service,簡稱DDS)完全兼容MongoDB協(xié)議,提供安全、高可用、高可靠
    來自:專題
    華為云計算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 時間:2021-03-12 19:45:45 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力,關鍵競爭力包含: 1. 與華為云IoT相關服務深度預集成,降低開發(fā)門檻;
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  • SSD本地盤的 ECS云服務器 ,提供高存儲IOPS以及低讀寫時延。高I/O型實例適用于高性能關系型數(shù)據(jù)庫,NoSQL數(shù)據(jù)庫(Cassandra、MongoDB等)以及ElasticSearch搜索等場景。 特性描述如下: 特性 描述 物理配置 服務器:2288H V5 CPU: Intel®
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    數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務。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,能夠實現(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。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,能夠實現(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。
    來自:專題
    超強寫入:相比于其他NoSQL服務,擁有超強寫入性能。 大數(shù)據(jù)分析:結合Spark等工具,可以用于實時推薦等大數(shù)據(jù)場景。 金融行業(yè) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB NoSQL結合Spark等大數(shù)據(jù)分析工具,可應用于金融行業(yè)的風控體系,構建反欺詐系統(tǒng)。 優(yōu)勢: 大數(shù)據(jù)分析:結合Spark等工具,可以進行實時的反欺詐檢測。
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    15:15:14 數(shù)據(jù)倉庫 客戶痛點: 數(shù)據(jù)增長迅速,已有存量數(shù)據(jù)5TB,計劃存儲3年約20TB數(shù)據(jù); 查詢任務在MySQL耗時長,部分跑不出結果,MongoDB數(shù)據(jù)無法做復雜關聯(lián)分析; 數(shù)據(jù)存儲在不同庫,不易進行統(tǒng)一管理和維護。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉庫服務DWS為核心,構建統(tǒng)一免運維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲和分析平臺;
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    品化,省時更省力 哪些工廠可以使用數(shù)據(jù)分析軟件? 制造工廠:紡織行業(yè)、飼料行業(yè)、汽配行業(yè)、衛(wèi)浴行業(yè)、食品行業(yè)、水泥行業(yè)、化工行業(yè)、汽車行業(yè);動力中心:鍋爐房、空壓站、變電站、配電房、熱電廠、再生能源發(fā)電、光伏發(fā)電、水力發(fā)電等場景可以部署數(shù)據(jù)分析軟件,升級為數(shù)字工廠,安全聲場,節(jié)能降耗、增產(chǎn)增效。
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    mongo "mongodb://rwuser:xxxxxxxx@192.168.95.167:8635,192.168.92.43:8635/test?authSource=admin" 注意:使用Connection String URI連接兼容MongoDB 3.4版本的集群實例時,建議使用4
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      其他云數(shù)據(jù)庫 MongoDB遷移至華為云DDS 全量+增量遷移 其他云數(shù)據(jù)庫 MongoDB遷移至華為云DDS   本地自建MongoDB 數(shù)據(jù)庫遷移 至華為云DDS 全量+增量遷移 本地自建MongoDB數(shù)據(jù)庫遷移至華為云DDS   E CS 自建MongoDB數(shù)據(jù)庫遷移至華為云DDS
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    (2)內存優(yōu)化型 大數(shù)據(jù)分析,如廣告精準營銷、電商、車聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)分析場景。 (3)磁盤增強型 分布式文件系統(tǒng) ,網(wǎng)絡文件系統(tǒng)、日志或數(shù)據(jù)處理應用。 (4)超高I/O型 超高I/O型 彈性云服務器 適用于高性能關系型數(shù)據(jù)庫,NoSQL數(shù)據(jù)庫(Cassandra、MongoDB等)以及ElasticSearch搜索等場景。
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    MySQL)數(shù)據(jù)庫提供百萬級QPS,性能最高可以達到MySQL社區(qū)版本的7倍; GaussDB (for Mongo) 性能最高可以達到MongoDB社區(qū)版本的3倍。 2、彈性伸縮 全系列支持磁盤彈性擴容,業(yè)務無感知。 3、一鍵回檔 (游戲業(yè)務數(shù)據(jù)訴求) 支持實例級和表級任意時間點的回檔,并且支持實例的批量回檔操作;
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    Mongo接口 基于華為自研的計算存儲分離架構,兼容MongoDB生態(tài)的云原生NoSQL文檔數(shù)據(jù)庫,可以快速靈活添加計算節(jié)點以應對高并發(fā)場景。 云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Mongo接口 基于華為自研的計算存儲分離架構,兼容MongoDB生態(tài)的云原生NoSQL文檔數(shù)據(jù)庫,可以快速靈活添加計算節(jié)點以應對高并發(fā)場景。
    來自:專題
    華為云計算 云知識 解決 90% 數(shù)據(jù)分析問題,表格大神最常用這 5 個函數(shù) 解決 90% 數(shù)據(jù)分析問題,表格大神最常用這 5 個函數(shù) 時間:2022-11-16 16:06:29 協(xié)同辦公 文檔協(xié)同管理 文檔存儲管理 數(shù)字化辦公 石墨表格 10 大實用函數(shù),學會了,數(shù)據(jù)整理分析效率輕松翻
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    以數(shù)字資產(chǎn)模型為核心驅動的一站式IoT數(shù)據(jù)分析實踐 以數(shù)字資產(chǎn)模型為核心驅動的一站式IoT數(shù)據(jù)分析實踐 時間:2022-09-22 18:30:50 IoT數(shù)據(jù)分析面臨的問題與挑戰(zhàn) 隨著物聯(lián)網(wǎng)設備接入數(shù)量的快速增長,IoT數(shù)據(jù)量也急速增長,快捷有效的數(shù)據(jù)分析的價值越來越重要。然而,當前IoT數(shù)據(jù)分析面臨著諸多關鍵挑戰(zhàn),貫穿著數(shù)據(jù)分析的整個過程:
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    MongoDB自動化部署操作指導 準備工作 MongoDB安裝前檢查 MongoDB安裝 MongoDB卸載 MongoDB RPM包編譯 父主題: 鯤鵬數(shù)據(jù)庫解決方案 自動化部署工具 用戶指南 來自:幫助中心 > 安裝指南 > 鯤鵬數(shù)據(jù)庫解決方案 自動化部署工具 用戶指南 PostgreSQL自動化部署操作指導
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    免費云數(shù)據(jù)庫 DDS和社區(qū)版MongoDB有什么關系? DDS即文檔數(shù)據(jù)庫服務,完全兼容MongoDB社區(qū)版3.4/4.0,部分兼容社區(qū)版4.2/4.4。兼容性詳情請參見版本兼容性。 DDS支持絕大部分的MongoDB命令操作,任何兼容MongoDB的客戶端都可以與DDS建立連接進行數(shù)據(jù)存儲及相應操作。
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    超強寫入:相比于其他NoSQL服務,擁有超強寫入性能。 大數(shù)據(jù)分析:結合Spark等工具,可以用于實時推薦等大數(shù)據(jù)場景。 金融行業(yè) 云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB結合Spark等大數(shù)據(jù)分析工具,可應用于金融行業(yè)的風控體系,構建反欺詐系統(tǒng)。 優(yōu)勢: 大數(shù)據(jù)分析:結合Spark等工具,可以進行實時的反欺詐檢測。
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    基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)傳統(tǒng)人工作業(yè)的升級改造,比如,智慧倉儲中的智能調度。 然而,通用的大數(shù)據(jù)分析服務由于缺乏針對物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的最佳實踐,在技術層面和商業(yè)層面都缺少物聯(lián)網(wǎng)基因,影響物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)應用開發(fā)效率。因此,華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務應運而生。 三、如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析? 首先,
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    圖片處理平臺——數(shù)據(jù)工坊 DWR 圖片處理平臺——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。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,能夠實現(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。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,能夠實現(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。
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