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    數據處理方面聚焦于數據的聚合,匯總,分組計算,窗口計算等“分析型”數據加工和操作。 從多維度去使用和分析數據。 典型的OLAP場景 1.報表系統,CRM系統。 2.金融風險預測預警系統、反洗錢系統。 3.數據集市,數據倉庫。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗,盡在華為云學院 數據庫介紹 本
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    廣泛集成華為OBS和第三方圖片/視頻處理能力 建議搭配使用 對象存儲服務 OBS 內容分發(fā)網絡 CDN AI處理 AI處理 數據工坊提供高可用、高質量的AI處理服務,如 人臉識別 、人臉比對、 內容審核 等,滿足多種業(yè)務場景下AI使用需求。 優(yōu)勢 高效 在文檔存入或讀出存儲時即進行同步或異步處理
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    RocketMQ支持Push模式和Pull模式兩種消息模式,Push模式是將消息主動推送給消費者,而Pull模式則是由消費者主動拉取消息。 RocketMQ的消息模式 RocketMQ支持多種消息模式,包括順序消息、廣播消息和事務消息。這些消息模式可以根據業(yè)務需求進行選擇和配置。
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    可以通過API和云產品事件源觸發(fā)函數執(zhí)行,觸發(fā)方法請參考使用 SMN 觸發(fā)器、使用DMS觸發(fā)器、使用APIG觸發(fā)器、使用OBS觸發(fā)器、使用DIS觸發(fā)器、使用定時觸發(fā)器、使用 CTS 觸發(fā)器、使用 LTS 觸發(fā)器、使用 DDS 觸發(fā)器、使用Kafka觸發(fā)器。 函數在執(zhí)行過程中,會根據請求量彈性擴容
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