- 流計(jì)算實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫 內(nèi)容精選 換一換
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Flink的Dataflow模型,完全的實(shí)時(shí)計(jì)算框架。采用高性能計(jì)算資源,從用戶自建的Kafka、 MRS -Kafka、DMS-Kafka消費(fèi)數(shù)據(jù),單SPU每秒吞吐1千~2萬條消息,不同場景的吞吐量有差異。 應(yīng)用場景 實(shí)時(shí)流分析場景 提供易用、低時(shí)延、高吞吐的實(shí)時(shí)流分析服務(wù)。支持Stream SQL和用戶自定義作業(yè)做流分析。來自:百科來自:百科
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。 數(shù)據(jù)可視化 提供多種圖表類型實(shí)時(shí)展示作業(yè)數(shù)據(jù)輸出,用戶還可以通過API網(wǎng)關(guān)服務(wù)自由訪問作業(yè)數(shù)據(jù),接入自定義工作流中。詳細(xì)內(nèi)容請參見數(shù)據(jù)可視化。 可視化SQL編輯器 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)針對不太熟悉SQL的用戶,提供了可視化編輯器功能,它將實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)需要對接的上下游服務(wù)(如DIS來自:百科SQL或自定義作業(yè)。無需關(guān)心計(jì)算集群,無需學(xué)習(xí)編程技能。完全兼容Apache Flink和Spark API 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)主要具有以下優(yōu)勢。 分布式實(shí)時(shí)流計(jì)算 支持大規(guī)模分布式集群,集群彈性伸縮,按作業(yè)使用的資源擴(kuò)容和縮容集群,最大化節(jié)省成本。 簡單易用 在線SQL編輯平臺編寫Stream SQL,定義數(shù)來自:百科
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Studio 中編寫和調(diào)試技能代碼。在開發(fā)技能過程中,搭配視頻流調(diào)試技能是非常必要的環(huán)節(jié),也是檢驗(yàn)技能效果的重要環(huán)節(jié)。 最近, HiLens Studio推出使用手機(jī)實(shí)時(shí)視頻流調(diào)試代碼的功能,以手機(jī)攝像頭實(shí)時(shí)的視頻流作為技能輸入,查看技能輸出。還等什么,快跟我來看看把! 準(zhǔn)備工作來自:百科
移動互聯(lián)網(wǎng)、IoT場景下會產(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,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析, GaussDB (DWS)的快速入庫和查詢能力可支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。 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Kunpe來自:百科
實(shí)時(shí)同步 實(shí)時(shí)同步是指在不同的系統(tǒng)之間,將數(shù)據(jù)通過同步技術(shù)從一個(gè)數(shù)據(jù)源拷貝到其他數(shù)據(jù)庫,并保持一致,實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流動。 特點(diǎn):滿足多種靈活性的需求,例如多對一、一對多,動態(tài)增減同步表,不同表名之間同步數(shù)據(jù)等。 圖2 多對一實(shí)時(shí)同步 4. 實(shí)時(shí)遷移與實(shí)時(shí)同步有什么不同 4來自:百科
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 時(shí)間:2020-12-17 10:05:04 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核,提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài),您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL,結(jié)合商業(yè)來自:百科
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(shí) 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)整合,及時(shí)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(shí)BI分析 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 移動互聯(lián)網(wǎng)、IoT場景下會產(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,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,D來自:百科
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