Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- 大數(shù)據(jù) 金融 hadoop 內(nèi)容精選 換一換
-
-以“數(shù)字化管理”、“數(shù)字化經(jīng)營”、“數(shù)字化商業(yè)”作為三大企業(yè)數(shù)字化核心戰(zhàn)略方向。 -圍繞數(shù)字化營銷、智能化制造、共享型服務(wù)、進(jìn)化型組織、泛在化金融、社會化商業(yè)、云架構(gòu)支撐等7大焦點領(lǐng)域， 23個細(xì)分領(lǐng)域落地企業(yè)數(shù)字化。 -提供覆蓋制造、消費品、交通運輸、公用事業(yè)、金融、建筑地產(chǎn)、煙草、餐飲等15個一類行業(yè)，68個細(xì)分行業(yè)實踐與解決方案。來自：百科計算環(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(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入）、Kafka（高可靠消息隊列），支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)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(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群中。 3、數(shù)據(jù)存儲 MapRe來自：專題
- 大數(shù)據(jù) 金融 hadoop 相關(guān)內(nèi)容
-
MRS集群HDFS服務(wù)介紹 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Hadoop系統(tǒng)的服務(wù)，一鍵即可部署Hadoop集群。HDFS是Hadoop的分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)可靠的分布式讀寫。來自：專題華為云服務(wù)器-數(shù)據(jù)分析 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(qiáng)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(jìn)行高性能順序讀寫訪問的工作負(fù)載，例如：Hadoop分布式計算，大規(guī)來自：專題
- 大數(shù)據(jù) 金融 hadoop 更多內(nèi)容
-
![]()
小項八大項能力測評。 中國信通院開展的第13批大數(shù)據(jù)產(chǎn)品能力測評中，華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫從基本功能、兼容能力、高可用能力、云服務(wù)能力、安全性服務(wù)要求、監(jiān)控和優(yōu)化、服務(wù)支持、可擴(kuò)展性共八大項成功通過四十多小項測試，獲優(yōu)秀能力。 分布式事務(wù)型數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)能力專項測評證書 可信數(shù)據(jù)庫測評中來自：專題![]()
像處理能力。 數(shù)據(jù)分析 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(qiáng)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(jìn)行高性能順序讀寫訪問的工作負(fù)載，例如：Hadoop分布式計算，大規(guī)來自：專題![]()
華為云 GaussDB 支撐某國有大行核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)分布式改造。 大容量高擴(kuò)展 支持TB~PB級單庫容量和在線擴(kuò)容，避免分庫分表，降低應(yīng)用開發(fā)難度。 金融級高可用 同城雙活部署實現(xiàn)同城兩中心業(yè)務(wù)同時接入，一中心故障，業(yè)務(wù)秒級恢復(fù)。 大并發(fā)高性能 主要業(yè)務(wù)流程并發(fā)交易響應(yīng)時延<3s，報表和復(fù)來自：專題![]()
彈性云服務(wù)器-數(shù)據(jù)分析 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(qiáng)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(jìn)行高性能順序讀寫訪問的工作負(fù)載，例如：Hadoop分布式計算，大規(guī)來自：專題![]()
實時支撐千億數(shù)據(jù)，高效出行的背后全因有TA 夢幻聯(lián)動！ 金蝶&華為云面向大企業(yè)發(fā)布數(shù)據(jù)庫聯(lián)合解決方案 權(quán)威認(rèn)證 中國首個！華為云GaussDB數(shù)據(jù)庫榮獲國際CC EAL4+級別認(rèn)證 再獲認(rèn)可！華為云GaussDB數(shù)據(jù)庫榮獲年度優(yōu)秀創(chuàng)新軟件產(chǎn)品大獎 重磅發(fā)布！西駿數(shù)據(jù)與華為云GaussDB完成兼容互認(rèn)證來自：專題![]()
的金融標(biāo)準(zhǔn)驗證，華為云GaussDB金融級分布式數(shù)據(jù)庫以突出的技術(shù)優(yōu)勢通過驗證，測試得分遙居前列，躍然榜上。 關(guān)系型云數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)能力專項評測證書 中國信通院測評，華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫通過了四十多小項八大項能力測評。 中國信通院開展的第13批大數(shù)據(jù)產(chǎn)品能力測評中，華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫從來自：專題![]()
應(yīng)用升級、更新維護(hù)工作量大，對于大型系統(tǒng)不可接受。 而 DDM 實現(xiàn)的數(shù)據(jù)分片，能做到應(yīng)用0改動： 1. 大表分片：支持按Hash等算法實現(xiàn)自動分片； 2. 自動路由：根據(jù)分片規(guī)則，將SQL路由至真正的數(shù)據(jù)源； 3. 連接復(fù)用：通過MySQL實例的連接池復(fù)用，大幅提升數(shù)據(jù)庫并發(fā)訪問能力。 文中課程 更多精彩課程來自：百科![]()
來自：百科![]()
疫情防護(hù)機(jī)器人，覆蓋4大類場景：人員進(jìn)出異地篩查、每日身體狀況調(diào)查、口罩購買提醒、員工返程確認(rèn)，有效降低基層組織的防控壓力和極大的提高效率。 2）催收機(jī)器人：催收機(jī)器人主要用來解決銀行(信用卡)、互金、P2P、和汽車金融行業(yè)的貸后催收管理，滿足企業(yè)客戶在金融 M0 / M1 / M2來自：云商店![]()
對某個key-value的列表進(jìn)行降序顯示。當(dāng)操作和查詢并發(fā)大的時候，使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫就會遇到性能瓶頸，造成較大的時延。 使用分布式緩存服務(wù)（D CS ）的Redis版本，可以實現(xiàn)一個商品熱銷排行榜的功能。它的優(yōu)勢在于： 數(shù)據(jù)保存在緩存中，讀寫速度非?？?。 提供字符串（String）、來自：專題![]()
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(qiáng)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(jìn)行高性能來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺） 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺） 時間：2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺）對數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對象/主體進(jìn)行聯(lián)接和規(guī)則計算等處理，形成面向數(shù)據(jù)消費的主題數(shù)據(jù)，具有多角度、多層次、多粒度等特征，支撐業(yè)務(wù)分析、決策與執(zhí)行。來自：百科![]()
云知識 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 時間：2020-12-04 11:23:11 數(shù)據(jù)湖探索（ 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(quán)限的基礎(chǔ)單元，賦權(quán)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來自：百科![]()
得了多項數(shù)據(jù)庫核心技術(shù)創(chuàng)新成果，技術(shù)復(fù)雜度高，研發(fā)難度大，創(chuàng)新性強(qiáng)。其中分布式并行查詢優(yōu)化和執(zhí)行機(jī)制、計算存儲分離的彈性伸縮機(jī)制、安全可驗證的全密態(tài)數(shù)據(jù)處理等核心技術(shù)達(dá)到國際領(lǐng)先水平。” 總之，華為云數(shù)據(jù)庫GaussDB在云原生、分布式、智能化、安全性等方面取得了多項數(shù)據(jù)庫核心技來自：百科![]()
提高數(shù)據(jù)處理效率。 2. 支持三大運營商 本產(chǎn)品支持三大運營商，包括中國移動、中國聯(lián)通、中國電信，滿足不同企業(yè)的需求。 3. 銀行級別等保安全 本產(chǎn)品采用銀行級別等保安全技術(shù)，確保數(shù)據(jù)安全更穩(wěn)定，降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。 三、適用場景 1. 金融行業(yè) 金融行業(yè)對數(shù)據(jù)安全要求極高。本產(chǎn)品來自：專題![]()
圖像處理能力。 數(shù)據(jù)分析 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(qiáng)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(jìn)行高性能順序讀寫訪問的工作負(fù)載，例如：Hadoop分布式計算，大規(guī)來自：百科
看了本文的人還看了
- python 金融包，實時金融數(shù)據(jù)接口包
- DT時代釋放金融數(shù)據(jù)價值，驅(qū)動金融商業(yè)裂變
- hadoop學(xué)習(xí)--數(shù)據(jù)排序
- 大數(shù)據(jù)與金融科技：革新金融行業(yè)的動力引擎
- Pandas數(shù)據(jù)應(yīng)用：金融數(shù)據(jù)分析
- Hadoop-Apache Hadoop大數(shù)據(jù)解決方案的整體介紹
- 中文金融大語言模型：專業(yè)、智能、全面，一站式金融解決方案，你的專屬LLM金融顧問
- 如何使用pandas分析金融數(shù)據(jù)
- 公共數(shù)據(jù)資源開放助力普惠金融
- 華為云盤古金融大模型海外首次亮相，阿布扎比！