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- hadoop大數(shù)據(jù)云計算 內(nèi)容精選 換一換
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鍵即可部署Hadoop集群。 MRS 提供租戶完全可控的一站式企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，完全兼容開源接口，結(jié)合華為云計算、存儲優(yōu)勢及大數(shù)據(jù)行業(yè)經(jīng)驗，為客戶提供高性能、低成本、靈活易用的全棧大數(shù)據(jù)平臺，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件，并具來自：專題通過體系化的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程，可以幫助您快速完成學(xué)習(xí)覆蓋，讓您輕松了解大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)平臺應(yīng)用、什么是大數(shù)據(jù) 本次大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程學(xué)習(xí)，我們首先從“什么是大數(shù)據(jù)”開始，到華為大數(shù)據(jù)解決方案介紹，接著分享華為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例，大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)認(rèn)證指南，幫助您深度了解“大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用”。來自：專題
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華為云計算 云知識 華為鯤鵬大數(shù)據(jù)的典型配置方案 華為鯤鵬大數(shù)據(jù)的典型配置方案 時間：2021-05-24 09:41:03 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬大數(shù)據(jù)的典型配置方案如下圖所示，包含實時流處理、全文檢索、離線分析/數(shù)據(jù)挖掘、冷數(shù)據(jù)存儲等流程。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)證，盡來自：百科華為云計算 云知識 華為云TechWave大數(shù)據(jù)專題日 華為云TechWave大數(shù)據(jù)專題日 時間：2020-08-31 09:40:42 華為云TechWave大數(shù)據(jù)專題日-8月31日14:30 看大數(shù)據(jù)行業(yè)大咖華山論“數(shù)”，聽學(xué)術(shù)專家講人才培養(yǎng)之道，學(xué)博士天團(tuán)解讀華為大數(shù)據(jù)“秘籍”。來自：百科
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Edge），是邊緣計算在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用。IoT Edge作為物聯(lián)網(wǎng)邊緣“小腦”，在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力的開放平臺，就近提供計算和智能服務(wù)，滿足行業(yè)在實時業(yè)務(wù)、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的基本需求。 IoT邊緣（IoT Edge），是邊緣計算在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用。IoT來自：專題![]()
治、云邊協(xié)同、邊緣計算等能力，在園區(qū)、城市、工業(yè)等場景，作為數(shù)據(jù)源切入點，解決客戶對設(shè)備上云、本地計算、數(shù)據(jù)預(yù)處理等訴求。 IoT邊緣是一組軟件產(chǎn)品，包含云服務(wù)、邊緣運(yùn)行時軟件、邊緣模塊應(yīng)用，將云端能力快速拓展至邊緣，提供數(shù)據(jù)采集、低時延自治、云邊協(xié)同、邊緣計算等能力，在園區(qū)、城來自：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(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大數(shù)據(jù)組件。 用戶可以獨(dú)立申請和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive組件，用戶快速在主機(jī)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(dāng)數(shù)據(jù)完來自：百科![]()
應(yīng)用場景 企業(yè)數(shù)據(jù)遷移到云上：使用大數(shù)據(jù)云服務(wù)的彈性和按需能力作為線下自建大數(shù)據(jù)平臺的替代或備用，數(shù)據(jù)量大，全量遷移。 公有云服務(wù)間數(shù)據(jù)遷移：在華為云各類公有云服務(wù)之間遷移數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自動流動。 公有 云數(shù)據(jù)遷移 到本地業(yè)務(wù)系統(tǒng)：用戶在使用公有云計算資源對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，將結(jié)果數(shù)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)容器具備哪些優(yōu)勢？ 大數(shù)據(jù)容器具備哪些優(yōu)勢？ 時間：2021-04-13 17:49:27 容器云 容器安全 鏡像服務(wù) 鏡像 大數(shù)據(jù)容器提供每秒1000次調(diào)度能力，較社區(qū)方案提升10倍，并提供縱向擴(kuò)縮容，讓客戶快速獲取大數(shù)據(jù)算力。 大數(shù)據(jù)容器通過分布式緩來自：百科![]()
鍵即可部署Hadoop集群。MRS提供租戶完全可控的一站式企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，完全兼容開源接口，結(jié)合華為云計算、存儲優(yōu)勢及大數(shù)據(jù)行業(yè)經(jīng)驗，為客戶提供高性能、低成本、靈活易用的全棧大數(shù)據(jù)平臺，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件，并具來自：專題![]()
云計算學(xué)習(xí)入門 通過免費(fèi)課程、在線實驗、專業(yè)認(rèn)證，了解什么是云計算， 掌握云計算的概念及應(yīng)用場景，入門華為云 上華為云學(xué)院，Get更多前沿技能！ 云計算知識圖譜 從入門到精通云計算，提供完善的云計算培訓(xùn)教程 在線課程 01 在線視頻課程。邊看邊學(xué)，實操課程 在線視頻課程。邊看邊學(xué)，實操課程來自：專題![]()
華為云計算 云知識 實時流計算服務(wù) 實時流計算服務(wù) 時間：2020-10-31 15:22:03 實時流計算服務(wù)（Cloud Stream Service,簡稱 CS ）提供實時處理流式大數(shù)據(jù)的全棧能力,簡單易用,即時執(zhí)行Stream SQL或自定義作業(yè)。無需關(guān)心計算集群,無需學(xué)習(xí)編程技能。完全兼容Apache來自：百科![]()
云計算學(xué)習(xí)入門 通過免費(fèi)課程、在線實驗、專業(yè)認(rèn)證，了解什么是云計算， 掌握云計算的概念及應(yīng)用場景，入門華為云 上華為云學(xué)院，Get更多前沿技能！ 在線課程 華為云入門 本課程從近年來的行業(yè)痛點分析入手，層層揭開云計算的神秘面紗。介紹了云技術(shù)的特點和價值，以及華為云服務(wù)十幾個典型的產(chǎn)品。來自：專題![]()
云計算服務(wù)_云服務(wù)器 云計算服務(wù)_云服務(wù)器 華為云計算提供穩(wěn)定安全、全球服務(wù)的云計算產(chǎn)品服務(wù)，幫助企業(yè)和開發(fā)者輕松上云。華為云為用戶提供云服務(wù)器， 云數(shù)據(jù)庫 ，云存儲， CDN ，大數(shù)據(jù)， 云安全 等公有云產(chǎn)品和電商，金融，游戲等多種解決方案，7x24小時客服支持，幫助您輕松上云。 華為云計來自：專題![]()
大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)與微認(rèn)證 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí)，加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動手實驗環(huán)境提供，一站式在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書。 大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)課程與認(rèn)證 課程結(jié)合實踐，借助配套的實驗環(huán)境，一站式學(xué)練考，輕松Get新知識 隨著大數(shù)據(jù)、云計算的發(fā)展，來自：專題![]()
華為云計算 云知識 打造高效、可靠的TaiShan大數(shù)據(jù)平臺 打造高效、可靠的TaiShan大數(shù)據(jù)平臺 時間：2020-12-11 15:53:36 本課程主要面向鯤鵬合作伙伴和開發(fā)者，介紹華為TaiShan大數(shù)據(jù)解決方案。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：大數(shù)據(jù)趨勢洞察；TaiShan大數(shù)據(jù)解決方案；解決方案案例。來自：百科![]()
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傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比如說單機(jī)存儲，關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法解決這些新的大數(shù)據(jù)問題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問題，Apache基金會推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開源解決方案。 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(yùn)維和不靈活等問題。來自：專題![]()
、Tez（DAG模型）、Spark（內(nèi)存計算）、SparkStreaming（微批流計算）、Storm（流計算）、Flink（流計算），滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn)，并與 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts來自：專題![]()
ez（DAG模型）、Spark（內(nèi)存計算）、SparkStreaming（微批流計算）、Storm（流計算）、Flink（流計算），滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)分析 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型，使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析，用戶可以來自：百科
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