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結(jié)構(gòu)化的遙感影像數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化的三維建模、激光點(diǎn)云等巨量數(shù)據(jù)的離線批處理,支持帶有位置屬性的動(dòng)態(tài)流數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算處理。 CEP SQL:提供地理位置分析函數(shù)對(duì)地理空間數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,用戶僅需編寫SQL便可實(shí)現(xiàn)例如偏航檢測(cè),電子圍欄等地理分析場(chǎng)景。 大 數(shù)據(jù)治理 能力:能快速將海量遙感來自:百科無人售貨機(jī)分布廣又依賴人工巡查,經(jīng)常出現(xiàn)貨架缺貨、設(shè)備故障無法及時(shí)發(fā)現(xiàn),導(dǎo)致貨物流通慢,運(yùn)營(yíng)成本高。 客戶收益 貨架實(shí)時(shí)上報(bào)貨物狀態(tài),缺貨預(yù)警,提升暢銷貨流通速度。 貨架故障實(shí)時(shí)上報(bào)告警,后臺(tái)及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障,縮短故障恢復(fù)時(shí)間。 貨架銷售數(shù)據(jù)及時(shí)上報(bào),平臺(tái)大數(shù)據(jù)分析,指導(dǎo)銷售策略制定。 智慧抄表來自:百科
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時(shí)間:2020-09-03 15:43:59 DLI 完全兼容Apache Spark、Apache Flink生態(tài)和接口,線下應(yīng)用可無縫平滑遷移上云,減少遷移工作量。采用批流融合高擴(kuò)展性框架,為TB~EB級(jí)數(shù)據(jù)提供了更實(shí)時(shí)高效的多樣性算力,可支撐更豐富的大數(shù)據(jù)處理需求。產(chǎn)品內(nèi)核及架構(gòu)深度優(yōu)化,綜合性能來自:百科
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等設(shè)備,使得環(huán)境維持在利于作物生長(zhǎng)的條件,此外,還能管理牲蓄的生理狀態(tài),提升產(chǎn)量 農(nóng)業(yè)信息全感知 匯聚農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中土壤,溫度等環(huán)境信息,實(shí)時(shí)感知環(huán)境變化 智能化耕作 隨著環(huán)境變化,農(nóng)機(jī)設(shè)備按照預(yù)設(shè)規(guī)則智能聯(lián)動(dòng),使得環(huán)境維持在利于作物生長(zhǎng)的條件 牛聯(lián)網(wǎng) 利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)手段監(jiān)控奶牛來自:專題Administrator:DLI Flink作業(yè)訪問和使用DIS數(shù)據(jù)源,需要獲得訪問和使用DIS( 數(shù)據(jù)接入服務(wù) )的DIS Administrator權(quán)限。 說明: 由于云服務(wù)緩存需要時(shí)間,該權(quán)限30分鐘左右才能生效。 CloudTable Administrator:DLI Flink作業(yè)訪問和使用來自:百科算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持,預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法,如決策樹,分類,聚類,回歸,異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出,可加載到規(guī)則引擎,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù),對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估,降低倉(cāng)儲(chǔ)周期,提升效率 優(yōu)勢(shì) 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時(shí)間序列算法模型,并結(jié)合華為供應(yīng)鏈深度優(yōu)化來自:百科的接入各種形態(tài)的終端設(shè)備,還能在云端進(jìn)行豐富完備的設(shè)備管理。但是云端 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) ,離終端設(shè)備較遠(yuǎn),且終端設(shè)備本身又不具備強(qiáng)大的計(jì)算能力,對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景,云端因網(wǎng)絡(luò)延時(shí)、網(wǎng)絡(luò)擁塞等原因?qū)е聠栴}處理不及時(shí)。另外物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)量大,如果全部上報(bào)云端,數(shù)據(jù)傳輸成本也高。 針對(duì)這種來自:百科時(shí)間:2020-09-03 17:14:45 數(shù)據(jù)湖探索 (Data Lake Insight,簡(jiǎn)稱DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài),實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計(jì)算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎,企業(yè)僅需使用SQL或程序就可輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源的批處理、來自:百科Hive分布式 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 第4章 HBase技術(shù)原理 第5章 MapReduce和Yarn技術(shù)原理 第6章 Spark基于內(nèi)存的分布式計(jì)算 第7章 Flink流批一體分布式實(shí)時(shí)處理引擎 第8章 Flume海量日志聚合 第9章 Loader數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 第10章 Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng) 第11章 Ha來自:百科期從數(shù)周縮短至幾分鐘。 智慧倉(cāng)儲(chǔ)中的實(shí)時(shí)分析場(chǎng)景 倉(cāng)庫(kù)的進(jìn)出庫(kù)管理是物流中的一個(gè)重要環(huán)節(jié),當(dāng)前較依賴人工的盤點(diǎn),工作繁雜且容易出錯(cuò)。可以通過引入RFID技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)進(jìn)出貨物的自動(dòng)盤點(diǎn),為了準(zhǔn)確實(shí)時(shí)的判斷出貨物進(jìn)出門狀態(tài),并且跟貨單中的貨物進(jìn)行實(shí)時(shí)校對(duì),可以通過華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)輕松實(shí)現(xiàn)。來自:百科統(tǒng),消除數(shù)據(jù)孤島,統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),加快數(shù)據(jù)變現(xiàn),實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 產(chǎn)品架構(gòu)如圖1所示。 圖1產(chǎn)品架構(gòu) 數(shù)據(jù)集成 支持批量數(shù)據(jù)遷移、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)同步,支持20+異構(gòu)數(shù)據(jù)源,全向?qū)脚渲煤凸芾?,支持單表、整?kù)、增量、周期性數(shù)據(jù)集成。 規(guī)范設(shè)計(jì) 作為數(shù)據(jù)治理的一個(gè)核心模塊,承來自:百科fka、Storm等大數(shù)據(jù)組件,并具備在后續(xù)根據(jù)業(yè)務(wù)需要進(jìn)行定制開發(fā)的能力,幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),并通過對(duì)海量信息數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)與非實(shí)時(shí)的分析挖掘,發(fā)現(xiàn)全新價(jià)值點(diǎn)和企業(yè)商機(jī)。 MRS 集群客戶端安裝與使用操作流程 安裝與使用MRS客戶端操作流程如下: 1、下載MRS客戶端來自:專題
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