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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)bi分析架構(gòu) 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科MRS 的架構(gòu) MRS的架構(gòu) 時(shí)間：2020-09-23 14:25:36 華為云提供了大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) （MRS），MRS是一個(gè)在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù)，一鍵即可部署Hadoop集群。 產(chǎn)品架構(gòu) 華為云MRS的邏輯架構(gòu)如圖1所示。 圖1 MRS架構(gòu) MR來自：百科
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費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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：百科組件，支持 數(shù)據(jù)湖 、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖MRS（MapReduce Service）為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件，支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。 立即申請(qǐng)來自：專題
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，對(duì)應(yīng)的隊(duì)列不可用。 RabbitMQ引入鏡像隊(duì)列機(jī)制，將隊(duì)列鏡像到集群中的其他節(jié)點(diǎn)上，每一個(gè)鏡像隊(duì)列包含一個(gè)主隊(duì)列和多個(gè)從隊(duì)列，并分布在集群的不同節(jié)點(diǎn)上。 分布式消息服務(wù)RabbitMQ版 分布式消息隊(duì)列RabbitMQ 是100%兼容開源RabbitMQ的云上消息隊(duì)列服務(wù)，支來自：百科![]()
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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。來自：百科![]()
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)介來自：百科![]()
本課程主要內(nèi)容包括云原生應(yīng)用典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景介紹，企業(yè)業(yè)務(wù)云上容器化架構(gòu)分析，華為云服務(wù)介紹及方案分析，云原生應(yīng)用案例及實(shí)踐。 課程目標(biāo) 通過本課程了解云原生應(yīng)用場(chǎng)景及對(duì)應(yīng)的華為云方案。 課程大綱 第1章 容器與云原生 第2章 企業(yè)核心業(yè)務(wù)未來架構(gòu)演進(jìn)路線及華為云方案 第3章 華為云DevOps平臺(tái)來自：百科![]()
? 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)建來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 查詢復(fù)制能力ShowReplicationCapabilities 查詢復(fù)制能力ShowReplicationCapabilities 時(shí)間：2023-09-04 11:29:51 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 彈性伸縮 功能介紹 查詢本區(qū)域的復(fù)制能力來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) HCIA-Big Data V3.0 HCIA-Big Data V3.0 時(shí)間：2020-12-16 11:01:19 本課程主要介紹了大數(shù)據(jù)開源技術(shù)，業(yè)界常用且重要大數(shù)據(jù)組件技術(shù)原理，華為大數(shù)據(jù) FusionInsight HD解決方案以及大數(shù)據(jù)組件的基礎(chǔ)操作和應(yīng)用場(chǎng)景綜合實(shí)踐。來自：百科![]()
nInsight智能數(shù)據(jù)湖，以幫助企業(yè)建立完整的大數(shù)據(jù)云服務(wù)產(chǎn)品組合，提升數(shù)據(jù)處理能力和業(yè)務(wù)效率。 FusionInsight智能數(shù)據(jù)湖采用了領(lǐng)先的Lakehouse架構(gòu)，將數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)融合在一起，提供了高效、規(guī)范、靈活、簡(jiǎn)潔的架構(gòu)和低資源占用。這種架構(gòu)降低了傳統(tǒng)湖倉(cāng)割來自：百科![]()
，有效避免數(shù)據(jù)“重復(fù)存儲(chǔ)、來回跑路”，采用全鏈路實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)湖方案，實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)維、智能檢修、智能決策，實(shí)時(shí)守護(hù)大壩運(yùn)轉(zhuǎn)。 · 深圳地鐵：采用華為云FusionInsight打造海量數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，改變了傳統(tǒng)“煙囪式”架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)深圳地鐵運(yùn)營(yíng)7大智慧應(yīng)用，全面提高運(yùn)營(yíng)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，讓城市出行更便捷。來自：百科![]()
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來自：百科![]()
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，詳見下圖： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在??????????????來自：百科![]()
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。來自：百科![]()
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，盡在來自：百科![]()
改的功能或者性能。因此，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的使用場(chǎng)景還是有所不同的。事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)專注于事務(wù)處理（企業(yè)的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)），而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)更擅長(zhǎng)于復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析。各司其職，互不干擾。簡(jiǎn)單一句話可以把它理解為數(shù)據(jù)庫(kù)主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)更新、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析。 數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)中是否安全？ 安全。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 視頻內(nèi)容分析 視頻內(nèi)容分析 時(shí)間：2020-12-14 20:14:41 視頻內(nèi)容分析（Video Content Recognition）提供多維度的視頻分析算法，支持對(duì)視頻中人、車、物、行為的多目標(biāo)檢測(cè)、識(shí)別、分析等能力，在多種場(chǎng)景下準(zhǔn)確高效地輸出視頻結(jié)構(gòu)來自：百科
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