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- 大數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)量 內(nèi)容精選 換一換
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部工程師、高校學(xué)生以及ICT從業(yè)人員等 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，學(xué)員可以了解大數(shù)據(jù)主流技術(shù)、大數(shù)據(jù)場(chǎng)景化解決方案以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)。 課程大綱 1. 大數(shù)據(jù)主流技術(shù) 2. 大數(shù)據(jù)場(chǎng)景化解決方案 3. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā) 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 大數(shù)據(jù)有哪些特點(diǎn) 大數(shù)據(jù)有哪些特點(diǎn) 時(shí)間：2021-05-24 09:01:23 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)具有以下4個(gè)顯著的特點(diǎn)： Volume 數(shù)據(jù)量巨大：TB->PB->EB； Variety 數(shù)據(jù)種類(lèi)多：結(jié)構(gòu)化->非結(jié)構(gòu)化； Velocity 數(shù)據(jù)速度快：年增長(zhǎng)率超過(guò)60%。非實(shí)時(shí)->實(shí)時(shí)；來(lái)自：百科
- 大數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)量 相關(guān)內(nèi)容
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為了構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域業(yè)務(wù)對(duì)象的數(shù)字孿生模型，IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)參考軟件工程中面向?qū)ο蟮乃枷胩峁┝?ldquo;資產(chǎn)建模”能力，其中核心概念包括資產(chǎn)模型和資產(chǎn)，下面將對(duì)此概念進(jìn)行介紹。 為了構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域業(yè)務(wù)對(duì)象的數(shù)字孿生模型，IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)參考軟件工程中面向?qū)ο蟮乃枷胩峁┝?ldquo;資產(chǎn)建模”能力，其中核來(lái)自：專(zhuān)題16:57:20 數(shù)據(jù)庫(kù)分析 數(shù)據(jù)庫(kù)分析： 應(yīng)用的數(shù)據(jù)（如：注冊(cè)信息）存在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，想對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 痛點(diǎn)： •數(shù)據(jù)量日益增多，復(fù)雜查詢關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)查不出來(lái) •數(shù)據(jù)分庫(kù)分表存在多個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，無(wú)法做全量分析 •不想因?yàn)榉治鰳I(yè)務(wù)影響在線業(yè)務(wù) 優(yōu)勢(shì)： 熟悉的SQL體驗(yàn) D來(lái)自：百科
- 大數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)量 更多內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 面對(duì)IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā)，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)正在發(fā)生哪些適應(yīng)性變化？ 面對(duì)IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā)，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)正在發(fā)生哪些適應(yīng)性變化？ 時(shí)間：2021-03-12 14:33:05 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)Lambda架構(gòu)： 兩條數(shù)據(jù)流獨(dú)立處理：來(lái)自：百科![]()
如何才能做好一個(gè)針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分析服務(wù)呢？個(gè)人覺(jué)得有如下幾個(gè)要點(diǎn)： 構(gòu)建資產(chǎn)模型是充分“理解”物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ) 將IoT設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)有效組織起來(lái)，并按照業(yè)務(wù)所需構(gòu)建模型，將是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析中的重要一環(huán)，特別是復(fù)雜的場(chǎng)景更是如此。 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的處理 按數(shù)據(jù)時(shí)效性分層處理，獲得綜合處理效率最大化來(lái)自：百科![]()
幫助用戶節(jié)省大數(shù)據(jù)平臺(tái)閑時(shí)資源，盡可能的幫助用戶降低使用成本，聚焦核心業(yè)務(wù)。 在大數(shù)據(jù)應(yīng)用，尤其是周期性的數(shù)據(jù)分析處理場(chǎng)景中，需要根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的周期變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整集群計(jì)算資源以滿足業(yè)務(wù)需要。 MRS 的彈性伸縮規(guī)則功能支持根據(jù)集群負(fù)載對(duì)集群進(jìn)行彈性伸縮。此外，如果數(shù)據(jù)量為周期有規(guī)律的來(lái)自：百科![]()
幫助用戶節(jié)省大數(shù)據(jù)平臺(tái)閑時(shí)資源，盡可能的幫助用戶降低使用成本，聚焦核心業(yè)務(wù)。 在大數(shù)據(jù)應(yīng)用，尤其是周期性的數(shù)據(jù)分析處理場(chǎng)景中，需要根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的周期變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整集群計(jì)算資源以滿足業(yè)務(wù)需要。MRS的彈性伸縮規(guī)則功能支持根據(jù)集群負(fù)載對(duì)集群進(jìn)行彈性伸縮。此外，如果數(shù)據(jù)量為周期有規(guī)律的來(lái)自：專(zhuān)題![]()
通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)SQL開(kāi)發(fā)IoT數(shù)據(jù)分析任務(wù)，并輕松處理TB-EB級(jí)別物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)湖 ：提供成本低廉的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，與物聯(lián)網(wǎng) 設(shè)備接入服務(wù) 無(wú)縫對(duì)接，快速接入物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源，并基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，為數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備 大數(shù)據(jù)分析：使用大數(shù)據(jù)高可用，可水平擴(kuò)展框架，來(lái)自：百科![]()
網(wǎng)站、移動(dòng)APP、電商等業(yè)務(wù)涉及大量的靜態(tài)數(shù)據(jù)，如圖片，視頻等，這些數(shù)據(jù)按照傳統(tǒng)的方式放在服務(wù)器中，加載速度慢、耗時(shí)費(fèi)錢(qián)，不同網(wǎng)絡(luò)用戶訪問(wèn)網(wǎng)站出現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)打開(kāi)慢、網(wǎng)絡(luò)延時(shí)等問(wèn)題。 缺乏數(shù)據(jù)分析能力 面對(duì)用戶TB級(jí)的數(shù)據(jù)量，由于缺乏大數(shù)據(jù)平臺(tái)及分析工具，無(wú)法對(duì)用戶行為、商品、交易數(shù)據(jù)等進(jìn)行有效分析，導(dǎo)致存在推廣投入高，用戶黏著度低等問(wèn)題。來(lái)自：百科![]()
低 XEN m1.large 2 16 低 低 XEN m1.xlarge 4 32 中 中 XEN m1.2xlarge 8 64 中 中 XEN m1.4xlarge 16 128 中 中 XEN M2型 彈性云服務(wù)器 使用2690-V4 CPU，針對(duì)內(nèi)存優(yōu)化型應(yīng)用程序進(jìn)行了優(yōu)化。來(lái)自：百科![]()
幫助用戶節(jié)省大數(shù)據(jù)平臺(tái)閑時(shí)資源，盡可能的幫助用戶降低使用成本，聚焦核心業(yè)務(wù)。 在大數(shù)據(jù)應(yīng)用，尤其是周期性的數(shù)據(jù)分析處理場(chǎng)景中，需要根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的周期變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整集群計(jì)算資源以滿足業(yè)務(wù)需要。MRS的彈性伸縮規(guī)則功能支持根據(jù)集群負(fù)載對(duì)集群進(jìn)行彈性伸縮。此外，如果數(shù)據(jù)量為周期有規(guī)律的來(lái)自：百科![]()
總體而言，華為云&永洪BI充分整合該行內(nèi)外數(shù)據(jù)，總結(jié)該行反欺詐風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的防控經(jīng)驗(yàn)，依托自身金融大數(shù)據(jù)解決方案的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)智慧可視化分析平臺(tái)的建設(shè)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警自動(dòng)化，風(fēng)險(xiǎn)處置流程化，幫助銀行構(gòu)建完善了包含事前防控、事中控制和事后分析與處置為一體的前中后風(fēng)控體系。 銀行反欺詐分析Demo（數(shù)據(jù)已做脫敏處理） 由華為云與生態(tài)伙伴聯(lián)合發(fā)起的首屆“828來(lái)自：云商店![]()
實(shí)現(xiàn)行業(yè)內(nèi)部、跨行業(yè)之間在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)下的多方數(shù)據(jù)聯(lián)合分析和聯(lián)邦計(jì)算能力，基于可信硬件執(zhí)行環(huán)境TEE、安全多方計(jì)算MPC、 區(qū)塊鏈 等技術(shù)， 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)、流通、計(jì)算過(guò)程中端到端的安全和可審計(jì)， 推動(dòng)跨行業(yè)的可信數(shù)據(jù)融合和協(xié)同。 表格存儲(chǔ)服務(wù) 表格存儲(chǔ) 服務(wù)(CloudTable)是基于Apache HBase提來(lái)自：專(zhuān)題![]()
氣囊等健康狀態(tài)）的采集和分析，及時(shí)將維保建議回饋給車(chē)主。 優(yōu)勢(shì) 多源數(shù)據(jù)分析免搬遷：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)RDS中存放車(chē)輛和車(chē)主基本信息，表格存儲(chǔ)CloudTable中存放實(shí)時(shí)的車(chē)輛位置和健康狀態(tài)信息， 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS中存放周期性統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)。通過(guò) DLI 無(wú)需數(shù)據(jù)搬遷，對(duì)多數(shù)據(jù)源進(jìn)行聯(lián)邦分析。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬大數(shù)據(jù)的軟件移植步驟 鯤鵬大數(shù)據(jù)的軟件移植步驟 時(shí)間：2021-05-24 10:28:04 大數(shù)據(jù) 鯤鵬大數(shù)據(jù)的軟件移植步驟如下。簡(jiǎn)單常規(guī)配置，華為鯤鵬倉(cāng)庫(kù)提供基本依賴下載，版本靈活選擇。 1. 基礎(chǔ)環(huán)境配置：gcc, jdk, maven等基本環(huán)境配置；來(lái)自：百科![]()
提升政府治理能力 大數(shù)據(jù)應(yīng)用能夠揭示傳統(tǒng)技術(shù)方式難以展現(xiàn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，推動(dòng)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放共享，促進(jìn)社會(huì)事業(yè)數(shù)據(jù)融合和資源整合，提升政府整體數(shù)據(jù)分析能力，為有效處理復(fù)雜社會(huì)問(wèn)題提供新的手段。 政府及公共事業(yè)解決方案 在推進(jìn)“放管服”改革，優(yōu)化營(yíng)商環(huán)境，科技興警等工作中，政府積極探索如何來(lái)自：百科![]()
，針對(duì)知識(shí)薄弱項(xiàng)，通過(guò)大數(shù)據(jù)智能分析，精準(zhǔn)推薦相關(guān)資源幫助學(xué)生學(xué)習(xí)。 （3）考試大數(shù)據(jù) 學(xué)業(yè)評(píng)價(jià)是教育教學(xué)中的重要組成部分，有效的學(xué)業(yè)評(píng)價(jià)對(duì)于了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況、發(fā)現(xiàn)教育教學(xué)中存在的問(wèn)題、尋求教學(xué)改進(jìn)與優(yōu)化策略、提升教育教學(xué)質(zhì)量具有重要意義。 （4）評(píng)價(jià)大數(shù)據(jù) 通過(guò)制定評(píng)價(jià)指標(biāo)體來(lái)自：云商店![]()
的數(shù)據(jù)分發(fā)到流計(jì)算引擎中，而歷史數(shù)據(jù)歸檔則采用成本低的方式進(jìn)行存儲(chǔ)，如對(duì)象存儲(chǔ)，而對(duì)于近期需要頻繁操作的數(shù)據(jù)，則要考慮如何盡量提高查詢效率。 最后，針對(duì)較低質(zhì)量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)做好清洗環(huán)節(jié)，為后續(xù)分析提供良好數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)采集、傳輸?shù)皆贫说倪^(guò)程中，可能會(huì)由于設(shè)備故障、網(wǎng)來(lái)自：百科![]()
倉(cāng)庫(kù)的進(jìn)出庫(kù)管理是物流中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，當(dāng)前較依賴人工的盤(pán)點(diǎn)，工作繁雜且容易出錯(cuò)?？梢酝ㄟ^(guò)引入RFID技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)進(jìn)出貨物的自動(dòng)盤(pán)點(diǎn)，為了準(zhǔn)確實(shí)時(shí)的判斷出貨物進(jìn)出門(mén)狀態(tài)，并且跟貨單中的貨物進(jìn)行實(shí)時(shí)校對(duì)，可以通過(guò)華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)輕松實(shí)現(xiàn)。 優(yōu)勢(shì) 華為云數(shù)據(jù)分析服務(wù)的資產(chǎn)建模能力，來(lái)自：百科![]()
在游戲玩法變化中需要變更表結(jié)構(gòu)的痛苦，非常適用于靈活多變的游戲業(yè)務(wù)需求。您可以將模式固定的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS中，模式靈活的業(yè)務(wù)存儲(chǔ)在 DDS 中，高熱數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在分布式緩存服務(wù)（Distributed Cache Service，簡(jiǎn)稱D CS ）的Redis中，實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)高效存取，降低存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的投入成本。來(lái)自：百科
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