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能伙伴，實現應用最優(yōu)性能。 本課程主要介紹了大數據基本應用，華為鯤鵬大數據優(yōu)勢。 目標學員 高校學生、個人開發(fā)者中的大數據初學者 課程目標 了解華為鯤鵬大數據。 課程大綱 第1章 大數據業(yè)界趨勢 第2章 華為鯤鵬大數據介紹 第3章 大數據在鯤鵬上的移植 華為云 面向未來的智能世界來自：百科來自：百科
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工單寶專業(yè)服務 工單寶專業(yè)服務 軟通動力為客戶提供基于華為工單寶平臺的業(yè)務流程咨詢、定制開發(fā)與實施、專業(yè)培訓等服務，幫助企業(yè)快速上線任務工單、問題管理，及視頻監(jiān)控和協同功能，提供IOC看板。 軟通動力為客戶提供基于華為工單寶平臺的業(yè)務流程咨詢、定制開發(fā)與實施、專業(yè)培訓等服務，幫助來自：專題![]()
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更專業(yè)的企業(yè)短信群發(fā)平臺 企業(yè)短信群發(fā)平臺 更專業(yè)的企業(yè)短信群發(fā)平臺，首選IoT云通信（IoT Communication）聯接短信。IoT云通信聯接短信是專業(yè)為企業(yè)用戶提供短信群發(fā)的平臺，其全面覆蓋國內三大運營商，支持驗證碼短信、通知短信及會員營銷短信。其中驗證碼短信能實現秒級觸達，99來自：專題![]()
于物聯網數據分析實現傳統(tǒng)人工作業(yè)的升級改造，比如，智慧倉儲中的智能調度。 然而，通用的大數據分析服務由于缺乏針對物聯網行業(yè)的最佳實踐，在技術層面和商業(yè)層面都缺少物聯網基因，影響物聯網數據應用開發(fā)效率。因此，華為云IoT數據分析服務應運而生。 三、如何做好物聯網數據分析？ 首先，構來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 大數據離線處理場景化解決方案 大數據離線處理場景化解決方案 時間：2020-12-10 14:28:00 HCIP-Big Data Developer系列課程。本課主要給大家講解了大數據離線批處理的概念，應用場景，常用組件的使用方法，以及簡單介紹了離線批處理來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大數據2.0用到的關鍵技術有哪些 大數據2.0用到的關鍵技術有哪些 時間：2021-05-24 09:23:03 大數據 隨著移動互聯網的發(fā)展，大數據2.0需要對海量，多樣化，高并發(fā)的數據進行實時分析，交互式查詢。包含的關鍵技術有： 1. MR批處理；Spar來自：百科![]()
華為云上大數據處理與分析 華為云上大數據處理與分析 時間：2020-12-08 14:39:37 什么是大數據，大數據技術發(fā)展趨勢，華為云EI的發(fā)展歷程，華為云有哪些大數據服務，及大數據處理解決方案架構與應用，帶著這些問題開啟課程的學習吧！ 課程簡介 本課程主要講述華為云大數據解決來自：百科![]()
華為云計算 云知識 如何為網站添加一個專業(yè)的客服系統(tǒng) 如何為網站添加一個專業(yè)的客服系統(tǒng) 時間：2020-12-28 15:49:22 以華為云速建站為例，具體實現步驟如下： 華為云客服提供符合SaaS模式下的配置管理模式，可在網頁設置在線客服，通過智能機器人或人工在線客服，幫助企來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 大數據1.0的關鍵技術是什么 大數據1.0的關鍵技術是什么 時間：2021-05-24 09:20:33 大數據 在大數據1.0時代，互聯網的發(fā)展需要對海量的非結構化數據進行分布式存儲、并行計算，所以用到的關鍵技術有： 1. 批處理計算框架MapReduce；來自：百科![]()
云知識 大數據的發(fā)展可以分為哪些階段 大數據的發(fā)展可以分為哪些階段 時間：2021-05-24 09:10:47 大數據 大數據技術的發(fā)展可以按照其特點，分為大數據1.0、大數據2.0、大數據3.0階段，目前我們正處于大數據3.0階段。 大數據1.0：單一的批計算 大數據2.0：融合計算來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數據倉庫和Hadoop大數據平臺對比 數據倉庫和Hadoop大數據平臺對比 時間：2020-09-24 14:45:50 廣義上來說，Hadoop大數據平臺也可以看做是新一代的數據倉庫系統(tǒng)，它也具有很多現代數據倉庫的特征，也被企業(yè)所廣泛使用。因為MPP架構的可來自：百科![]()
華為云計算 云知識 傳統(tǒng)數倉在大數據時代的劣勢 傳統(tǒng)數倉在大數據時代的劣勢 時間：2021-03-03 16:46:24 數據倉庫 數據倉庫是指從業(yè)務數據中創(chuàng)建信息數據庫，并針對決策和分析進行優(yōu)化。華為云數據倉庫服務實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數據倉庫，可借助DWS Expr來自：百科![]()
原因是那些通用的大數據產品并未是專門針對IoT數據分析所提供的。 如何才能做好一個針對物聯網場景的數據分析服務呢？個人覺得有如下幾個要點： 構建資產模型是充分“理解”物聯網數據的基礎 將IoT設備產生的數據有效組織起來，并按照業(yè)務所需構建模型，將是物聯網數據分析中的重要一環(huán)，特別是復雜的場景更是如此。來自：百科
