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- hadoop和大數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
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開發(fā)者對API的主要訴求已由獲取數(shù)據(jù)能力轉(zhuǎn)變?yōu)楂@取技術(shù)能力、甚至業(yè)務(wù)能力，開發(fā)者渴望更加高效便捷的調(diào)用方式，除關(guān)注API產(chǎn)品本身性能外，也愈發(fā)關(guān)注優(yōu)質(zhì)的服務(wù)和使用體驗。在企業(yè)業(yè)務(wù)需求不斷擴大、系統(tǒng)接入的云服務(wù)不斷增多的同時，企業(yè)開發(fā)人員需要引入和維護的API也越多。開發(fā)者面臨以下難題：來自：百科高度同步和跨部門的高效協(xié)同。 每逢大促，聰明的商家都會在商品名稱前加上“現(xiàn)貨秒發(fā)”幾個字，來強調(diào)現(xiàn)貨優(yōu)勢。的確，對于電商企業(yè)來說，備好充足的現(xiàn)貨，是迎戰(zhàn)大促最基本的操作。 壓力來到采購部門這邊，大促期間庫存數(shù)據(jù)變化大，怎樣保證采購在做備貨計劃時，參考的庫存數(shù)據(jù)是最新數(shù)據(jù)？ 基于石來自：云商店
- hadoop和大數(shù)據(jù) 相關(guān)內(nèi)容
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云知識 跨地域協(xié)同設(shè)計，蘭州大宏CAXA PLM項目啟動 跨地域協(xié)同設(shè)計，蘭州大宏CAXA PLM項目啟動 時間：2022-12-15 20:42:32 行業(yè)解決方案 用戶案例 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 2022年4月15日，蘭州大宏工程設(shè)備有限公司（以下簡稱“蘭州大宏”）與數(shù)碼大方合作的CAXA來自：云商店華為云計算 云知識 大V講堂——開放環(huán)境下的自適應(yīng)視覺感知 大V講堂——開放環(huán)境下的自適應(yīng)視覺感知 時間：2020-12-16 16:01:11 現(xiàn)有機器視覺學習技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標注的訓練數(shù)據(jù)。在典型實驗室環(huán)境下設(shè)計和訓練的人工智能模型，在行業(yè)應(yīng)用場景變換時，容易導致系統(tǒng)來自：百科
- hadoop和大數(shù)據(jù) 更多內(nèi)容
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華為云計算 云知識 OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時間：2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 OLTP與OLAP主要從分析粒度、時效性、數(shù)據(jù)更新需求，驅(qū)動方式等幾個內(nèi)容進行對比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗，盡在華為云學院來自：百科![]()
tore管理和處理。在產(chǎn)品中，Hive的元數(shù)據(jù)由DBService組件存儲和維護，由Metadata組件提供元數(shù)據(jù)服務(wù)。 Hive的MetaStore（元數(shù)據(jù)服務(wù)）處理Hive的數(shù)據(jù)庫、表、分區(qū)等的結(jié)構(gòu)和屬性信息（即Hive的元數(shù)據(jù)），這些信息需要存放在一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，由Me來自：專題![]()
模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應(yīng)用。主要的數(shù)據(jù)存儲是基于HDD的存儲實例，默認配置最高10GE網(wǎng)絡(luò)能力，提供較高的PPS性能和網(wǎng)絡(luò)低延遲。最大可支持24個本地磁盤、48個vCPU和384GiB內(nèi)存。 處理大容量數(shù)據(jù)，需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。例如MapReduce來自：專題![]()
了高可用性和數(shù)據(jù)安全。它能夠通過一次投資滿足數(shù)字化轉(zhuǎn)型和自主創(chuàng)新的雙重需求。 此外，華為作為值得長期戰(zhàn)略合作的信任伙伴，具有獨立研發(fā)能力、競爭性能和穩(wěn)定性、便捷遷移和改造能力、持續(xù)服務(wù)能力和強大的技術(shù)生態(tài)。華為云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 在性能測試中表現(xiàn)出色，在TPC-C基準測試相比具有明顯優(yōu)勢。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 確定實體和屬性的方法 確定實體和屬性的方法 時間：2021-06-02 14:29:34 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫邏輯模型建設(shè)中，確定實體和屬性的方法： 定義實體的主鍵（PK）； 定義部分非鍵屬性（Non-Key Attribute）； 定義非唯一屬性組； 添加相應(yīng)的注釋內(nèi)容。來自：百科![]()
什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 時間：2021-05-25 16:02:57 存儲與備份 熱數(shù)據(jù)指頻繁訪問的在線類數(shù)據(jù)，對存儲性能要求高。 冷數(shù)據(jù)指不經(jīng)常訪問的離線類數(shù)據(jù)，比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。存儲性能要求相對低，要求大容量存儲介質(zhì)。 溫數(shù)據(jù)的訪問頻來自：百科![]()
華為云計算 云知識 SFS、 OBS 和EVS的區(qū)別 SFS、OBS和EVS的區(qū)別 時間：2021-07-02 10:39:25 SFS、OBS和EVS的區(qū)別可以從概念、存儲數(shù)據(jù)的邏輯、訪問方式、使用場景等角度去分析。區(qū)別和各自的特征見下表： 文中課程 更多精彩課程、微認證、沙箱實驗，盡在華為云學院來自：百科![]()
HiLens 和ModelArts的關(guān)系 Huawei HiLens和ModelArts的關(guān)系 時間：2020-09-19 10:18:12 ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，核心功能是模型訓練。Huawei HiLens偏AI應(yīng)用開發(fā)，并實現(xiàn)端云協(xié)同推理和管理。 您來自：百科![]()
除此之外還有兩大更專業(yè)的應(yīng)用場景我們也需要了解： 3、 數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)分析場景下，處理大容量數(shù)據(jù)，需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。例如 MapReduce 、Hadoop計算密集型。 推薦使用磁盤增強型 彈性云服務(wù)器 ，主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進行高性能來自：百科![]()
模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應(yīng)用。主要的數(shù)據(jù)存儲是基于HDD的存儲實例，默認配置最高10GE網(wǎng)絡(luò)能力，提供較高的PPS性能和網(wǎng)絡(luò)低延遲。最大可支持24個本地磁盤、48個vCPU和384GB內(nèi)存。 高性能計算 高計算能力、高吞吐量的場景。例如科學計算、基因工程、游戲動畫、生物制藥計算和存儲系統(tǒng)。來自：百科![]()
源解決方案。Hadoop是一個開源分布式計算平臺，可以充分利用集群的計算和存儲能力，完成海量數(shù)據(jù)的處理。企業(yè)自行部署Hadoop系統(tǒng)有成本高，周期長，難運維和不靈活等問題。 針對上述問題，華為云提供了大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) （ MRS ），MRS是一個在華為云上部署和管理Hado來自：專題![]()
些日志文件，HBase中的所有數(shù)據(jù)文件都可以存儲在Hadoop HDFS文件系統(tǒng)上。 HDFS和MapReduce的關(guān)系 HDFS是Hadoop分布式文件系統(tǒng)，具有高容錯和高吞吐量的特性，可以部署在價格低廉的硬件上，存儲應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合有超大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序。 而MapRed來自：專題![]()
模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應(yīng)用。主要的數(shù)據(jù)存儲是基于HDD的存儲實例，默認配置最高10GE網(wǎng)絡(luò)能力，提供較高的PPS性能和網(wǎng)絡(luò)低延遲。最大可支持24個本地磁盤、48個vCPU和384GiB內(nèi)存。 處理大容量數(shù)據(jù)，需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。例如MapReduce來自：專題![]()
Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大數(shù)據(jù)組件。 用戶可以獨立申請和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive組件，用戶快速在主機上創(chuàng)建集群，提供海量數(shù)據(jù)的實時性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲和計算能力。當數(shù)據(jù)完成存儲來自：百科![]()
0如何保障AI應(yīng)用開發(fā)部署低成本和響應(yīng)低時延，譚焜做了深入的技術(shù)分享: 模型開發(fā)部署依賴昂貴的異構(gòu)資源。傳統(tǒng)的異構(gòu)函數(shù)，CPU和XPU資源綁定分配，單一推理函數(shù)包含CPU和XPU操作，操作CPU時XPU空閑，操作XPU時CPU空閑，資源利用率低。元戎獨創(chuàng)的純XPU異構(gòu)函數(shù)，CPU和XPU資源綁定解來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云Astro大屏應(yīng)用（Astro Canvas）正式商業(yè)化上線 華為云Astro大屏應(yīng)用（Astro Canvas）正式商業(yè)化上線 時間：2023-08-04 10:00:36 云計算 華為云Astro大屏應(yīng)用（Astro Canvas）產(chǎn)品入口>> 尊敬的華為云Astro開發(fā)者：來自：百科
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