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接方式。如果使用公網(wǎng)地址，則消息生成與消費(fèi)客戶端需要有公網(wǎng)訪問權(quán)限，并配置如下安全組。 2、創(chuàng)建Kafka實(shí)例 Kafka的規(guī)格不能低于原業(yè)務(wù)使用的Kafka規(guī)格。具體請參考創(chuàng)建Kafka實(shí)例。 3、創(chuàng)建Topic 在新的Kafka實(shí)例上創(chuàng)建與原Kafka實(shí)例相同配置的Topic來自：專題立即咨詢* *立即咨詢* *云聲丨建議與反饋* *TOP* *您的寶貴建議，使我們提供更完美的產(chǎn)品與服務(wù)* *您的寶貴建議，使我們提供更完美的產(chǎn)品與服務(wù)* *查看更多* *電話聯(lián)系* *熱線電話 | 郵件服務(wù)* *熱線電話 | 郵件服務(wù)* *去提建議* 編譯構(gòu)建服務(wù)相關(guān)推薦 軟件開發(fā)生產(chǎn)線來自：專題
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HetuEngine簡介 HetuEngine是自研高性能交互式SQL分析及數(shù)據(jù)虛擬化引擎。與大數(shù)據(jù)生態(tài)無縫融合，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)秒級交互式查詢；支持跨源跨域統(tǒng)一訪問，使能 數(shù)據(jù)湖 內(nèi)、湖間、湖倉一站式SQL融合分析。其能夠支持跨源（多種數(shù)據(jù)源，如Hive，HBase， GaussDB (D來自：專題華為云計(jì)算 云知識 使用華為數(shù)據(jù)湖服務(wù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)安全數(shù)據(jù)智能分析與挖掘 使用華為數(shù)據(jù)湖服務(wù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)安全數(shù)據(jù)智能分析與挖掘 時間：2020-11-24 14:45:13 本視頻主要為您介紹使用華為數(shù)據(jù)湖服務(wù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)安全數(shù)據(jù)智能分析與挖掘的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 建立數(shù)據(jù)連接-數(shù)據(jù)接入-數(shù)據(jù)開發(fā)-作業(yè)監(jiān)控來自：百科
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FunctionGraph 快速構(gòu)建自己的“ChatGPT” 使用 FunctionGraph 快速構(gòu)建自己的“ChatGPT” 時間：2023-03-02 15:52:23 函數(shù)工作流 FunctionGraph >> 一、背景 ChatGPT是一個基于GPT-3模型的聊天機(jī)器人，可以與用戶進(jìn)行自然來自：百科![]()
Offline）等行業(yè)提供強(qiáng)大的商業(yè)決策分析支持。 優(yōu)勢 數(shù)據(jù)遷移 多數(shù)據(jù)源，高效批量、實(shí)時數(shù)據(jù)導(dǎo)入。 高性能 PB級數(shù)據(jù)低成本的存儲與萬億級數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析秒級響應(yīng)。 實(shí)時 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流實(shí)時整合，及時對經(jīng)營決策進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整。 圖3增強(qiáng)型ETL+實(shí)時BI分析 實(shí)時數(shù)據(jù)分析 移動互聯(lián)網(wǎng)、IoT場景下來自：百科![]()
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全面集群監(jiān)控與告警、自動增量備份； 快速升級，降低版本升級對業(yè)務(wù)的影響度； 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲與列存儲，提供GB~PB級數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時處來自：百科![]()
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？ 應(yīng)用場景:數(shù)據(jù)倉庫遷移 為什么GaussDB(DWS) 的性能在極端場景下并未比單機(jī)數(shù)據(jù)庫好 數(shù)據(jù)如何存儲到數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)？ LibrA、GaussDB A與GaussDB(DWS) 是什么關(guān)系？ 計(jì)費(fèi)說明:計(jì)費(fèi)項(xiàng) 產(chǎn)品定位 Kafka實(shí)時入庫到GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)來自：百科![]()
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CarbonData是一種新型的Apache Hadoop本地文件格式，使用先進(jìn)的列式存儲、索引、壓縮和編碼技術(shù)，以提高計(jì)算效率，有助于加速超過PB數(shù)量級的數(shù)據(jù)查詢，可用于更快的交互查詢。同時，CarbonData也是一種將數(shù)據(jù)源與Spark集成的高性能分析引擎。 圖1 CarbonData基本結(jié)構(gòu)來自：專題![]()
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費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科![]()
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性化定制與分類識別 多維分析 從聲音、動作、圖像、文字等多維度分析視頻，多方位深度理解視頻內(nèi)容，輸出結(jié)果更加專業(yè) 應(yīng)用場景 視頻動作識別 基于對視頻的前后幀信息、光流運(yùn)動信息分析、場景內(nèi)容信息識別等分析，檢測和識別視頻動作。 監(jiān)控管理 對商超或園區(qū)內(nèi)所有視頻進(jìn)行實(shí)時分析，提取關(guān)鍵事件，例如：來自：百科
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