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  • spark數(shù)據(jù)存入redis 內容精選 換一換
  • 高實時的搜索與數(shù)據(jù)分析引擎。它能很方便的使大量數(shù)據(jù)具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸縮性,能使數(shù)據(jù)在生產環(huán)境變得更有價值。Elasticsearch的實現(xiàn)原理主要分為以下幾個步驟,首先用戶將數(shù)據(jù)提交到Elasticsearch數(shù)據(jù)庫中,再通過分
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    華為云Stack 智能數(shù)據(jù)湖湖倉一體方案,大數(shù)據(jù)一站式SQL分析技術 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 是什么 數(shù)據(jù)湖治理中心DGC是什么 相關推薦 什么是DLI DLI中的Spark組件與 MRS 中的Spark組件有什么區(qū)別? 支持的數(shù)據(jù)源(2.9.2.200):表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源(2.9
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  • Hudi是一種數(shù)據(jù)湖的存儲格式,在Hadoop文件系統(tǒng)之上提供了更新數(shù)據(jù)和刪除數(shù)據(jù)的能力以及消費變化數(shù)據(jù)的能力。支持多種計算引擎,提供IUD接口,在HDFS的數(shù)據(jù)集上提供了插入更新和增量拉取的流原語。 MRS Hudi是一種數(shù)據(jù)湖的存儲格式,在Hadoop文件系統(tǒng)之上提供了更新數(shù)據(jù)和刪除
    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,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
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    了解MRS的基本功能,利用MRS服務的Spark組件,對車主的駕駛行為進行分析統(tǒng)計,得到用戶駕駛行為的分析結果。 場景: 本次實戰(zhàn)的原始數(shù)據(jù)為車主的駕駛行為信息,包括車主在日常的駕駛行為中,是否急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等信息,通過Spark組件的強大的分析能力,分析統(tǒng)計指
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    狀況是否良好。 - 自定義視頻數(shù)據(jù) 支持自定義的視頻源和渲染器,使用非攝像頭的視頻源,例如視頻文件、外接設備、第三方定制數(shù)據(jù)源等。 自定義美顏、定制數(shù)據(jù)源、多設備管理、視頻識別、圖像處理等。 自定義音頻數(shù)據(jù) 支持自己采集音頻回調,開發(fā)者可以對原始數(shù)據(jù)進行處理,進行自定義操作,例如外接非標設備、音頻文件等。
    來自:專題
    組。 數(shù)據(jù)庫 DLI中數(shù)據(jù)庫的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫基本相同,它還是DLI管理權限的基礎單元,賦權以數(shù)據(jù)庫為單位。 在DLI中,表和數(shù)據(jù)庫是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI知道數(shù)據(jù)所在的位置,并指定了數(shù)據(jù)的結構,例如列名稱、數(shù)據(jù)類型和表名稱。數(shù)據(jù)庫是表的邏輯分組。
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    跨源分析:支持多種數(shù)據(jù)格式,云上多種數(shù)據(jù)源、E CS 自建數(shù)據(jù)庫以及線下數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)無需搬遷,即可實現(xiàn)對云上多個數(shù)據(jù)源進行構建企業(yè)的統(tǒng)一視圖,幫助企業(yè)快速完成業(yè)務創(chuàng)新和數(shù)據(jù)價值探索 企業(yè)級多租戶:支持對計算資源和數(shù)據(jù)按租戶進行細粒度授權管理,滿足中大企業(yè)使用數(shù)據(jù)中臺時對權限管理的需求 數(shù)據(jù)湖探索
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    決方案。 1、300MB帶寬數(shù)據(jù)快速上下云 高達300MB的單流帶寬,實現(xiàn)數(shù)據(jù)快速在線導入 臨時授權安全方便二次分發(fā)數(shù)據(jù) 2、120TB數(shù)據(jù)一天導入 高達120T容量Teleport離線數(shù)據(jù)上云,一天數(shù)據(jù)導入 3、0.033元/GB/月歸檔存儲 源數(shù)據(jù)和計算結果歸檔至0.033元/GB/月歸檔存儲
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    計算環(huán)境。 2、數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到MRS集群的能力,包括Flume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關系型數(shù)據(jù)導入)、Kafka(高可靠消息隊列),支持各種數(shù)據(jù)源導入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。使用云數(shù)據(jù)遷移云服務也可以將外部數(shù)據(jù)導入至MRS集群中。 3、數(shù)據(jù)存儲 MapRe
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    常行為檢測、工業(yè)設備異常運行狀態(tài)檢測等。詳細內容請參見CEP模式匹配。 數(shù)據(jù)可視化 提供多種圖表類型實時展示作業(yè)數(shù)據(jù)輸出,用戶還可以通過API網(wǎng)關服務自由訪問作業(yè)數(shù)據(jù),接入自定義工作流中。詳細內容請參見數(shù)據(jù)可視化。 可視化SQL編輯器 實時流計算服務 針對不太熟悉SQL的用戶,提供
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