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  • spark實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu) 內(nèi)容精選 換一換
  • 在系統(tǒng)中對(duì)應(yīng)的執(zhí)行實(shí)體，稱之為SQL作業(yè)。 Spark作業(yè) Spark作業(yè)是指用戶通過(guò)可視化界面和RESTful API提交的作業(yè)，支持提交Spark Core/DataSet/Streaming/MLlib/GraphX等Spark全棧作業(yè)。 CU CU是隊(duì)列的計(jì)價(jià)單位。1CU=1Core
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景： 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間：2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場(chǎng)景，典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫(kù)上云往往會(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問(wèn)題。例如oracle
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  • spark實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu) 相關(guān)內(nèi)容
  • html#/cloudrtc信息為準(zhǔn)。 華為云實(shí)時(shí)音視頻 CloudRTC 華為云實(shí)時(shí)音視頻服務(wù)（SparkRTC）憑借在視頻業(yè)務(wù)領(lǐng)域長(zhǎng)期技術(shù)積累，快速為行業(yè)提供高并發(fā)、低延遲、高清流暢、安全可靠的全場(chǎng)景、全互動(dòng)、全實(shí)時(shí)的音視頻服務(wù)，適用于在線教育、辦公協(xié)作、社交文娛、在線金融等場(chǎng)景 立即使用幫助文檔1對(duì)1咨詢
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)有哪些優(yōu)點(diǎn) 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)有哪些優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間：2020-09-24 15:32:47 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)（Cloud Stream Service,簡(jiǎn)稱 CS ）提供實(shí)時(shí)處理流式大數(shù)據(jù)的全棧能力,簡(jiǎn)單易用,即時(shí)執(zhí)行Stream SQL或自定義作業(yè)。無(wú)需關(guān)心計(jì)算集群
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  • spark實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu) 更多內(nèi)容
  • 現(xiàn)部門間的數(shù)據(jù)共享和權(quán)限管理。 DLI 核心引擎：Spark+Flink Spark是用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)一分析引擎，聚焦于查詢計(jì)算分析。DLI在開源Spark基礎(chǔ)上進(jìn)行了大量的性能優(yōu)化與服務(wù)化改造，不僅兼容Apache Spark生態(tài)和接口，性能較開源提升了2.5倍，在小時(shí)級(jí)即可實(shí)現(xiàn)EB級(jí)數(shù)據(jù)查詢分析。
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    ? 企業(yè)核心業(yè)務(wù)應(yīng)用架構(gòu)和集成架構(gòu)發(fā)展歷程 企業(yè)核心業(yè)務(wù)演進(jìn)我們將主要分成兩部分：應(yīng)用架構(gòu)發(fā)展歷程和集成架構(gòu)發(fā)展歷程。應(yīng)用架構(gòu)的演進(jìn)，將依次經(jīng)歷單體應(yīng)用架構(gòu)、垂直架構(gòu)、SOA架構(gòu)，最終發(fā)展至微服務(wù)架構(gòu)。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 容器相關(guān)基礎(chǔ)操作 Docker架構(gòu) Docker Engine介紹和Docker內(nèi)部構(gòu)建
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    通過(guò)我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)源的連接配置，支持如下數(shù)據(jù)源： 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（ OBS ） 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（DWS） 數(shù)據(jù)湖探索 （DLI） MapReduce服務(wù) （ MRS Hive） MapReduce服務(wù)（MRS SparkSQL） 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL 云數(shù)據(jù)庫(kù) PostgreSQL 云數(shù)據(jù)庫(kù)SQL
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    數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，
    來(lái)自：專題
    用戶云上快速創(chuàng)建DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群，并將OBS源數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，完成數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)易查詢。 DWS熱門視頻 看視頻輕松了解和使用DWS 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門 03:29 DWS助力消費(fèi)者BG大數(shù)據(jù)平臺(tái)云化 05:30 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)集群管理 05:30 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)產(chǎn)品介紹
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) Nova的架構(gòu)原理 Nova的架構(gòu)原理 時(shí)間：2021-02-08 20:43:20 云計(jì)算 Nova是OpenStack中提供計(jì)算資源服務(wù)的項(xiàng)目，作為OpenStack最核心的項(xiàng)目，負(fù)責(zé)虛擬機(jī)生命周期管理和其他計(jì)算資源生命周期管理。 Nova是OpenStack中提供計(jì)算資源服務(wù)的項(xiàng)目。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 時(shí)間：2020-12-07 15:34:20 在做業(yè)務(wù)云遷移之前，從架構(gòu)設(shè)計(jì)的角度考慮高可用、高擴(kuò)展等問(wèn)題是必不可少的環(huán)節(jié)，也是影響業(yè)務(wù)遷移進(jìn)度和效果的重要因素，學(xué)習(xí)本課程，將學(xué)會(huì)如何在云端設(shè)計(jì)合適的架構(gòu)來(lái)承載業(yè)務(wù)，應(yīng)對(duì)后繼業(yè)務(wù)架構(gòu)的演進(jìn)。 課程簡(jiǎn)介
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云原生應(yīng)用架構(gòu) 云原生應(yīng)用架構(gòu) 時(shí)間：2020-12-09 09:44:05 各行各業(yè)的研究者正在創(chuàng)造性地使用容器等云原生技術(shù)，推動(dòng)資源調(diào)度、邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI等各領(lǐng)域的發(fā)展。在IT工業(yè)界蓬勃發(fā)展的云原生技術(shù)浪潮中，探討云原生技術(shù)對(duì)于IT行業(yè)的重大
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    變化，獲得伙伴的出貨信息，實(shí)時(shí)共享交易記錄，提供智能對(duì)賬開票。6. 生產(chǎn)協(xié)同：共享生產(chǎn)計(jì)劃信息，物料計(jì)劃和設(shè)備維護(hù)計(jì)劃，實(shí)時(shí)同步生產(chǎn)進(jìn)度。7. 條碼質(zhì)量追溯協(xié)同：建立統(tǒng)一檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)時(shí)控制和分析數(shù)據(jù)，全程透明可追溯質(zhì)量處理流程。通過(guò)以上功能，SparkPack企業(yè)ERP可以提高企
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    多數(shù)據(jù)源，高效批量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入。 高性能 PB級(jí)數(shù)據(jù)低成本的存儲(chǔ)與萬(wàn)億級(jí)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析秒級(jí)響應(yīng)。 實(shí)時(shí) 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)整合，及時(shí)對(duì)經(jīng)營(yíng)決策進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整。 圖3增強(qiáng)型ETL+實(shí)時(shí)BI分析 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、IoT場(chǎng)景下會(huì)產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為了快速獲取數(shù)據(jù)價(jià)值，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，D
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    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)員可以掌握實(shí)時(shí)檢索的應(yīng)用場(chǎng)景，實(shí)時(shí)檢索采用的技術(shù)方案，實(shí)時(shí)檢索的實(shí)際案例。 課程大綱 1. 實(shí)時(shí)檢索場(chǎng)景應(yīng)用 2. 實(shí)時(shí)檢索技術(shù)介紹 3. 實(shí)時(shí)檢索實(shí)際案例 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
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) DAS 的系統(tǒng)架構(gòu) DAS的系統(tǒng)架構(gòu) 時(shí)間：2021-05-31 17:24:04 數(shù)據(jù)庫(kù) DAS的系統(tǒng)架構(gòu)如下圖所示。其中的功能組件解釋如下： Conn Consoles：DAS連接管理的控制臺(tái)； DAS Consoles：DAS Console是 數(shù)據(jù)管理服務(wù) 的統(tǒng)一入口，在Console
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) Kubernetes總體架構(gòu) Kubernetes總體架構(gòu) 時(shí)間：2021-06-30 19:18:39 Kubernetes的系統(tǒng)組件包括users、master、nodes，詳見(jiàn)下圖： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在??????????????
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) Neutron的架構(gòu)原理 Neutron的架構(gòu)原理 時(shí)間：2021-02-08 21:05:01 云計(jì)算 2012年上半年，Neutron始于Essex版本，孵化項(xiàng)目，高級(jí)用戶選擇使用； 2012年下半年，Neutron在Folsom版本中成為核心項(xiàng)目，OpenStack云平臺(tái)對(duì)其提供正式支持。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) Kubernetes架構(gòu)分層 Kubernetes架構(gòu)分層 時(shí)間：2021-06-30 18:58:41 Kubernetes具有分層的結(jié)構(gòu)，包括內(nèi)核層、應(yīng)用層、治理層、接口層和生態(tài)系統(tǒng)。 各個(gè)分層包含的內(nèi)容如下圖： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在
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    入性能。 大數(shù)據(jù)分析：結(jié)合Spark等工具，可以用于實(shí)時(shí)推薦等大數(shù)據(jù)場(chǎng)景。 金融行業(yè) 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB NoSQL結(jié)合Spark等大數(shù)據(jù)分析工具，可應(yīng)用于金融行業(yè)的風(fēng)控體系，構(gòu)建反欺詐系統(tǒng)。 優(yōu)勢(shì)： 大數(shù)據(jù)分析：結(jié)合Spark等工具，可以進(jìn)行實(shí)時(shí)的反欺詐檢測(cè)。 GeminiDB
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    在近兩年的Gartner 數(shù)據(jù)管理 技術(shù)成熟曲線圖中，Lakehouse湖倉(cāng)一體技術(shù)已成為主流架構(gòu)，其主要觀點(diǎn)是結(jié)合 數(shù)據(jù)湖 和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)，旨在構(gòu)建高效、靈活、簡(jiǎn)潔的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺(tái)。 數(shù)據(jù)湖內(nèi)承載全量數(shù)據(jù)，根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活組合，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行批量、實(shí)時(shí)加工，讓企業(yè)用一份數(shù)據(jù)，按需建立AI、BI、數(shù)據(jù)科學(xué)等多工作負(fù)載
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總條數(shù)：105
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