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  • 基于hadoop的etl 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識 基于鯤鵬BMSHadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 基于鯤鵬BMSHadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 時(shí)間:2020-12-01 14:32:39 本實(shí)驗(yàn)幫助指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi),了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上部署步驟,體驗(yàn)Hadoop組件在鯤鵬上基本調(diào)優(yōu)思路。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求
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    華為云計(jì)算 云知識 Hadoop Hadoop 時(shí)間:2020-10-30 15:44:21 Hadoop是一個(gè)分布式系統(tǒng)框架。用戶可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)情況下,開發(fā)分布式程序,充分利用了集群高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。 Hadoop能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)以可靠、高效、可伸縮方式進(jìn)行分布式處
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  • 基于hadoop的etl 相關(guān)內(nèi)容
  • throughput)來訪問應(yīng)用程序數(shù)據(jù),適合那些有著超大數(shù)據(jù)集(large data set)應(yīng)用程序。HDFS放寬了(relax)POSIX要求,可以以流形式訪問(streaming access)文件系統(tǒng)中數(shù)據(jù)。Hadoop框架最核心設(shè)計(jì)就是:HDFS和MapRed
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    集群上可以存在多個(gè)資源集合來支持多個(gè)用戶不同需求。 MRS 支持細(xì)粒度權(quán)限管理,結(jié)合華為云 IAM 服務(wù)提供一種細(xì)粒度授權(quán)能力,可以精確到具體服務(wù)操作、資源以及請求條件等。基于策略授權(quán)是一種更加靈活授權(quán)方式,能夠滿足企業(yè)對權(quán)限最小化安全管控要求。例如:針對MRS服務(wù),管理
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  • 基于hadoop的etl 更多內(nèi)容
  • 別的任務(wù),有些事空閑,為了讓各個(gè)slave既要飽和狀態(tài)又要性能最好,就需要調(diào)整;再例如:原本有8個(gè)子節(jié)點(diǎn),現(xiàn)在擴(kuò)充了2個(gè)子節(jié)點(diǎn),原先8個(gè)子節(jié)點(diǎn)都要數(shù)據(jù)存儲(chǔ),也有相應(yīng)任務(wù)需要執(zhí)行,而后加2個(gè)子節(jié)點(diǎn)是空,此時(shí)也需要負(fù)載均衡進(jìn)行重新分配數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和任務(wù)執(zhí)行。手動(dòng)啟動(dòng)該機(jī)制運(yùn)行:
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    華為云計(jì)算 云知識 基于權(quán)重灰度發(fā)布步驟 基于權(quán)重灰度發(fā)布步驟 時(shí)間:2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權(quán)重灰度發(fā)布,可根據(jù)需要靈活動(dòng)態(tài)調(diào)整不同服務(wù)版本流量比例。 步驟1:發(fā)起金絲雀灰度任務(wù),選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布; 步驟2:給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版;
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    華為云計(jì)算 云知識 基于內(nèi)容灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容灰度發(fā)布步驟 時(shí)間:2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容灰度發(fā)布??筛鶕?jù)請求內(nèi)容控制其流向服務(wù)版本(Cookie, Header, OS, Browser)。 步驟1:發(fā)起金絲雀灰度任務(wù),選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布;
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    云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法 語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法語音識別 時(shí)間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本原理與實(shí)戰(zhàn)同時(shí),更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    無縫地接入到公有云Hadoop平臺(tái)MRS服務(wù)上,支持SQL-over-Hadoop這個(gè)特性,提供跨平臺(tái),跨服務(wù)數(shù)據(jù)共享。讓用戶在充分享受Hadoop帶來開放,便捷,創(chuàng)新同時(shí),繼續(xù)使用熟悉數(shù)據(jù)(倉)庫方式管理和使用自己海量數(shù)據(jù)。繼續(xù)使用傳統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉庫 上層應(yīng)用,特別是商業(yè)智能BI類的應(yīng)用。
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    云邊協(xié)同,模型驅(qū)動(dòng)分析架構(gòu): 1.貫穿整體業(yè)務(wù)始終數(shù)據(jù)模型,一致體驗(yàn),去ETL化 2.邊緣計(jì)算SDK,邊緣側(cè)可部署數(shù)據(jù)分析邏輯,增強(qiáng)時(shí)效性 關(guān)鍵問題: 1.期望構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)模型,達(dá)到去ETL效果,可能需要較長時(shí)間演化2.并未完全解決流批分離處理架構(gòu)下分析結(jié)果可能不一。
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    MapReduce服務(wù) :https://support.huaweicloud.com/mrs/index.html 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致
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    ess架構(gòu) DLI 還具有以下優(yōu)勢: 函數(shù)工作流 FunctionGraph 函數(shù)工作流(FunctionGraph)是一項(xiàng)基于事件驅(qū)動(dòng)函數(shù)托管計(jì)算服務(wù)。通過函數(shù)工作流,只需編寫業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行條件,無需配置和管理服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施,函數(shù)以彈性、免運(yùn)維、高可靠方式運(yùn)行。此
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    華為云計(jì)算 云知識 基于鯤鵬華為云混合云平臺(tái) 基于鯤鵬華為云混合云平臺(tái) 時(shí)間:2021-05-28 10:21:45 鯤鵬 云計(jì)算 H CS 6.5.1/8.0是基于鯤鵬華為云混合云平臺(tái)。 它支持x86和鯤鵬混合部署; 支持容器多集群模式部署; 容器管理面支持容災(zāi)高可用,數(shù)據(jù)面支持應(yīng)用多AZ部署;
    來自:百科
    huaweicloud.com/testdetail.html?testId=462為準(zhǔn)。 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致
    來自:百科
    GaussDB (DWS)應(yīng)用場景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 時(shí)間:2021-06-17 12:54:27 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下特點(diǎn): 數(shù)據(jù)遷移:多數(shù)據(jù)源,高效批量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入。
    來自:百科
    Hive是建立在Hadoop數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列工具,可以用來進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載(ETL),這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop大規(guī)模數(shù)據(jù)機(jī)制。Hive定義了簡單類SQL查詢語言,稱為HiveQL,它允許熟悉SQL用戶查詢數(shù)據(jù)。Hive數(shù)據(jù)計(jì)算依
    來自:百科
    為第一張表。 2、依據(jù)選取第一張表,根據(jù)代價(jià)選擇第二張表,第三張表。由此可以得到多個(gè)不同執(zhí)行計(jì)劃。 3、計(jì)算出代價(jià)最小一個(gè)計(jì)劃,作為最終順序優(yōu)化結(jié)果。 Hive與其他組件關(guān)系 Hive與HDFS組件關(guān)系 Hive是ApacheHadoop項(xiàng)目的子項(xiàng)目,Hive利用H
    來自:專題
    Computing)技術(shù)發(fā)展已經(jīng)成為當(dāng)今科技領(lǐng)域熱點(diǎn)之一。AIGC技術(shù)發(fā)展可以追溯到人工智能和圖形計(jì)算兩個(gè)領(lǐng)域發(fā)展歷程。人工智能技術(shù)興起,使得計(jì)算機(jī)能夠模擬人類智能行為,而圖形計(jì)算技術(shù)進(jìn)步,則賦予了計(jì)算機(jī)處理視覺信息能力。這兩者結(jié)合,為AIGC技術(shù)誕生提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。 如
    來自:百科
    自動(dòng)將失敗任務(wù)重新分配。 5.低成本:與一體機(jī)、商用數(shù)據(jù)倉庫以及QlikView、Yonghong Z-Suite等數(shù)據(jù)集市相比,hadoop是開源,項(xiàng)目的軟件成本因此會(huì)大大降低 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原
    來自:百科
    MapReduce服務(wù)(MRS)打造了高可靠、高安全、易使用運(yùn)行維護(hù)平臺(tái),對外提供大容量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析能力,可解決各大企業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理需求。用戶可以獨(dú)立申請和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive服務(wù),用于快速在主機(jī)上創(chuàng)建集群,提供海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求不高批量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算能力。 產(chǎn)品優(yōu)勢
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    元數(shù)據(jù)存儲(chǔ):Hive將元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中,如mysql、derby。Hive中元數(shù)據(jù)包括表名字,表列和分區(qū)及其屬性,表屬性(是否為外部表等),表數(shù)據(jù)所在目錄等。 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。
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