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  • 基于hadoop的日志分析 內(nèi)容精選 換一換
  • ModelArts推理功能 溫馨提示:詳情信息請以實驗頁面:https://lab.huaweicloud.com/testdetail.html?testId=337為準(zhǔn)。 【華為云】企業(yè)上云最佳實踐 華為云最佳實踐,是基于華為云眾多客戶上云成功案例提煉而成典型場景實踐指導(dǎo)
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    悉且統(tǒng)一平臺。作為查詢大數(shù)據(jù)工具補充,Impala不會替代基于MapReduce構(gòu)建批處理框架,例如Hive。基于MapReduce構(gòu)建Hive和其他框架最適合長時間運行批處理作業(yè)。 Impala主要特點如下: 支持Hive查詢語言(HiveQL)中大多數(shù)SQL-9
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  • 基于hadoop的日志分析 相關(guān)內(nèi)容
  • 認(rèn)證價值:了解 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù),通過實踐提升大數(shù)據(jù)分析能力 認(rèn)證課程詳情 【初級】基于流計算雙十一大屏開發(fā)案例 面對每天大量實時數(shù)據(jù),及時、高效處理這些數(shù)據(jù)顯得十分必要。本課程主要介紹如何搭建一個可視化大屏,為企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效支持。 基于流計算可視化大屏,為企業(yè)、政府帶來全新視覺體驗 適合人群:面
    來自:專題
    huaweicloud.com/testdetail.html?testId=458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,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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  • 基于hadoop的日志分析 更多內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 Kubernetes基于list-watch機制控制器架構(gòu) Kubernetes基于list-watch機制控制器架構(gòu) 時間:2021-06-30 19:19:48 Kubernetes基于list-watch機制控制器架構(gòu)如下圖所示: 文中課程 更多精
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    nx服務(wù)容器服務(wù)部署,并進行驗證。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本手冊用戶將了解到: 1)整個K8S系統(tǒng)安裝和配置 2)通過管理計算節(jié)點,創(chuàng)建特定功能容服務(wù) 3)基本K8S命令,管理計算節(jié)點容器服務(wù) 4)容器網(wǎng)絡(luò)配置,完成服務(wù)功能性驗證 實驗摘要 1. 實驗環(huán)境準(zhǔn)備 2. 配置開發(fā)環(huán)境
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    華為云計算 云知識 基于華為云IoT在線開發(fā)MQTT協(xié)議智慧路燈案例 基于華為云IoT在線開發(fā)MQTT協(xié)議智慧路燈案例 時間:2022-11-18 11:05:00 場景說明 本文以“智慧路燈”為示例,通過MQTT.fx設(shè)備模擬器替代真實設(shè)備,帶您快速體驗設(shè)備上報數(shù)據(jù)到華
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    提供豐富部署步驟,有助于用戶制定標(biāo)準(zhǔn)部署流程,降低部署成本,提升發(fā)布效率。 了解更多 應(yīng)用場景 在您進行新系統(tǒng)升級時,會遇到停服部署或者無法灰度驗證情況,本實踐采用基于Nginx負(fù)載均衡機制,在不影響業(yè)務(wù)正常運行前提下,實現(xiàn)系統(tǒng)平滑升級。 方案架構(gòu) 基于Nginx實現(xiàn)灰度發(fā)布
    來自:專題
    務(wù)構(gòu)建發(fā)布,但可能存在一定生產(chǎn)安全風(fēng)險。 一種是Master加Agent模式。Master節(jié)點主要是處理調(diào)度構(gòu)建作業(yè),把構(gòu)建分發(fā)到Agent實際執(zhí)行,監(jiān)視Agent狀態(tài)。業(yè)務(wù)構(gòu)建發(fā)布工作交給Agent進行,即執(zhí)行Master分配任務(wù),并返回任務(wù)進度和結(jié)果。 本實踐采用M
    來自:專題
    云知識 基于云容器引擎部署NGINX應(yīng)用 基于云容器引擎部署NGINX應(yīng)用 時間:2020-12-02 11:11:48 本實驗指導(dǎo)用戶基于華為云云容器引擎CCE快速部署NGINX容器應(yīng)用,并管理該容器應(yīng)用全生命周期技能鍛煉,使用戶具備將云容器引擎應(yīng)用到實際項目中能力。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求
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    huaweicloud.com/testdetail.html?testId=459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,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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    ek軟件公司出品虛擬機軟件,現(xiàn)在則由甲骨文公司進行開發(fā),是甲骨文公司xVM虛擬化平臺技術(shù)一部分。用戶可以基于VirtualBox提供32位或64位Windows、Solaris及Linux操作系統(tǒng)虛擬其他x86操作系統(tǒng),即用戶可以在VirtualBox上安裝并且運行So
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    用戶駕駛行為分析結(jié)果。 場景: 本次實戰(zhàn)原始數(shù)據(jù)為車主駕駛行為信息,包括車主在日常駕駛行為中,是否急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等信息,通過Spark組件強大分析能力,分析統(tǒng)計指定時間段內(nèi),車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為次數(shù)。 MapReduce服務(wù)
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    單流帶寬、安全可靠解決方案。 在HPC場景下,企業(yè)用戶數(shù)據(jù)可以通過直接上傳或數(shù)據(jù)快遞方式上傳到 OBS 。同時OBS提供文件語義和HDFS語義支持將OBS直接掛載到HPC flavors節(jié)點以及大數(shù)據(jù)&AI分析應(yīng)用下,為高性能計算各個環(huán)節(jié)提供便捷高效數(shù)據(jù)讀寫和存儲能力。
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    提高效率 通過電子POD,減少紙上作業(yè)造成延誤,通過智能合約自動結(jié)算,提高效率。 降低成本 通過快速結(jié)算,自動接單,有效追蹤,可以有效降低各方物流成本。 透明審計 不可篡改分布式賬本,不可抵賴簽名,能快速有效發(fā)現(xiàn)供應(yīng)鏈物流中存在問題。 提高信任 貨物從生產(chǎn)、運輸?shù)阶罱K接
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    租用”需要資源集合,來運行應(yīng)用和作業(yè),并存放數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)集群上可以存在多個資源集合來支持多個用戶不同需求。 · 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
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    huaweicloud.com/testdetail.html?testId=377為準(zhǔn)。 【華為云】企業(yè)上云最佳實踐 華為云最佳實踐,是基于華為云眾多客戶上云成功案例提煉而成典型場景實踐指導(dǎo),可以幫助您輕松搭配多個云服務(wù)完成業(yè)務(wù)上云。最佳實踐覆蓋13個熱門分類,180+典型場景案例,每個最佳實
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    單流帶寬、安全可靠解決方案。 在HPC場景下,企業(yè)用戶數(shù)據(jù)可以通過直接上傳或數(shù)據(jù)快遞方式上傳到OBS。同時OBS提供文件語義和HDFS語義支持將OBS直接掛載到HPC flavors節(jié)點以及大數(shù)據(jù)&AI分析應(yīng)用下,為高性能計算各個環(huán)節(jié)提供便捷高效數(shù)據(jù)讀寫和存儲能力。
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    GaussDB數(shù)據(jù)庫,又稱為云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,具有高性能、高可用、高安全、低成本特點,企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。 GaussDB數(shù)據(jù)庫,又稱為云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,具有高性能、高可用、高安全、低成本特點,企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。
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    應(yīng)用做升級,擴容和刪除等操作。通過實戰(zhàn)讓您對容器概念有更深理解。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實驗?zāi)梢詫W(xué)習(xí)到: 1,如何搭建單機環(huán)境下Kubernetes集群; 2,如何在單機集群部署和測試容器應(yīng)用; 3,如何使用云上部署服務(wù)CloudDeploy簡化部署搭建工作。 實驗摘要
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    測道路上人和車位置。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過實操最終得到AI成功識別人車結(jié)果。 實驗摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.創(chuàng)建OBS桶和目錄 3.拷貝數(shù)據(jù)集到OBS桶 4.創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 5.模型導(dǎo)入 6.模型部署 7.發(fā)起檢測 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
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