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- 數(shù)據(jù)規(guī)則引擎flink 內(nèi)容精選 換一換
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捕。時序數(shù)據(jù)的分析一般依賴于時序數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)保存至?xí)r序數(shù)據(jù)庫進行分類與排序，再由其他應(yīng)用或服務(wù)從數(shù)據(jù)庫中獲取進行進一步處理。 離線數(shù)據(jù) 還有一些數(shù)據(jù)，對于實時性和有序性的要求都沒那么強，分析時數(shù)據(jù)已經(jīng)固化，我們稱之為離線數(shù)據(jù)。典型的離線數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品銷量數(shù)據(jù)、景點游客數(shù)據(jù)等，應(yīng)用于來自：百科1)支持多硬件平臺，簡化終端企業(yè)開發(fā)集成難度 2)兼容現(xiàn)網(wǎng)，保護客戶已有投資，降低準入門檻 3)屏蔽網(wǎng)絡(luò)、協(xié)議差異，降低開發(fā)門檻 4)主流芯片模組預(yù)集成，縮短TTM 2、靈活規(guī)則引擎，加速增值服務(wù)構(gòu)建 （1）提供友好GUI入口，讓用戶簡便地創(chuàng)建規(guī)則 （2）按規(guī)則無縫轉(zhuǎn)發(fā)華為云DIS等服務(wù)，簡化北向應(yīng)用構(gòu)建 文中課程來自：百科
- 數(shù)據(jù)規(guī)則引擎flink 相關(guān)內(nèi)容
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來自：百科09:37:16 智能數(shù)據(jù)湖運營平臺(DAYU)是為了應(yīng)對上述挑戰(zhàn)、針對企業(yè)數(shù)字化運營訴求提供的數(shù)據(jù)全生命周期管理、具有智能數(shù)據(jù)管理能力的一站式治理運營平臺，包含數(shù)據(jù)集成、規(guī)范設(shè)計、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)等功能，支持行業(yè)知識庫智能化建設(shè)，支持大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)計算分析引來自：百科
- 數(shù)據(jù)規(guī)則引擎flink 更多內(nèi)容
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華為云計算 云知識 DDM 實現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 DDM實現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 時間：2021-05-31 16:17:12 數(shù)據(jù)庫 傳統(tǒng)由應(yīng)用自己實現(xiàn)分片： 1. 應(yīng)用邏輯復(fù)雜：由應(yīng)用改寫SQL語句，將SQL路由到不同的DB，并聚合結(jié)果； 2. DB故障和調(diào)整都需要應(yīng)用同步調(diào)整，運維難度劇增；來自：百科![]()
為負數(shù)，最小值為1 offset Integer 否 （索引位置）， 從offset指定的下一條數(shù)據(jù)開始查詢。 查詢第一頁數(shù)據(jù)時，不需要傳入此參數(shù)，查詢后續(xù)頁碼數(shù)據(jù)時，將查詢前一頁數(shù)據(jù)時響應(yīng)體中的值帶入此參數(shù)（action為count時無此參數(shù)）如果action為filter默認為0，必須為數(shù)字，不能為負數(shù)來自：百科![]()
B0以外的DB是否有數(shù)據(jù)，如果非DB0外的其他DB上有數(shù)據(jù)（如DB1有數(shù)據(jù)），會出現(xiàn)變更失敗。 數(shù)據(jù)必須是只存儲在DB0上的主備實例才支持變更為Proxy集群。 分布式緩存Redis精選推薦 分布式緩存Redis 分布式緩存Redis實戰(zhàn) 分布式緩存服務(wù)數(shù)據(jù)遷移 分布式緩存Redis版本差異來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺） 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺） 時間：2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺）對數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對象/主體進行聯(lián)接和規(guī)則計算等處理，形成面向數(shù)據(jù)消費的主題數(shù)據(jù)，具有多角度、多層次、多粒度等特征，支撐業(yè)務(wù)分析、決策與執(zhí)行。來自：百科![]()
云知識 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 時間：2020-12-04 11:23:11 數(shù)據(jù)湖探索（ DLI ）中數(shù)據(jù)庫的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫基本相同，它還是DLI管理權(quán)限的基礎(chǔ)單元，賦權(quán)以數(shù)據(jù)庫為單位。 在DLI中，表和數(shù)據(jù)庫是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI來自：百科![]()
ve應(yīng)用，聯(lián)接云上云下，消除數(shù)字鴻溝，構(gòu)建業(yè)務(wù)敏捷性，驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型 功能描述 異構(gòu)數(shù)據(jù)集成 支持30+種異構(gòu)數(shù)據(jù)源相互同步和復(fù)制，支持數(shù)據(jù)集成過程中的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理 分布式消息集成 支持發(fā)布/訂閱模式?？缭频南⑵脚_通過統(tǒng)一路由相互連接，相互同步，統(tǒng)一的服務(wù)發(fā)現(xiàn)與邊緣站點，實現(xiàn)應(yīng)用就近接入來自：百科![]()
導(dǎo)新產(chǎn)品設(shè)計改善，提升產(chǎn)品質(zhì)量 優(yōu)勢 多數(shù)據(jù)源集成 針對多種數(shù)據(jù)源提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)探索，快速發(fā)現(xiàn)有價值數(shù)據(jù) 多種算法內(nèi)置 基于已有時間序列算法，對產(chǎn)品缺陷進行預(yù)測，挖掘須重點關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品 專業(yè)數(shù)據(jù)倉庫 專業(yè)數(shù)倉支持設(shè)計應(yīng)用多維分析，快速響應(yīng) 智能設(shè)備維護 預(yù)測性維護，根據(jù)系統(tǒng)過去和來自：百科![]()
本視頻主要為您介紹 實時流計算服務(wù) 入門的教程指導(dǎo)。 場景描述： CS 服務(wù)是運行在公有云上的實時流式大數(shù)據(jù)分析服務(wù)，全托管的方式用戶無需感知計算集群，只需聚焦于Stream SQL業(yè)務(wù)，即時執(zhí)行作業(yè)，完全兼容Apache Flink API和Apache Spark API。 使用DIS-CS-DIS場景的前提條件：來自：百科![]()
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。采用批流融合高擴展性框架，為TB~EB級數(shù)據(jù)提供了更實時高效的多樣性算力，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，綜合性能是傳統(tǒng)MapReduce模型的百倍以上，SLA保障99來自：百科![]()
云知識 智能數(shù)據(jù)湖運營平臺 DAYU 智能數(shù)據(jù)湖運營平臺 DAYU 時間：2020-12-09 10:34:45 智能數(shù)據(jù)湖運營平臺(DAYU)是數(shù)據(jù)全生命周期一站式開發(fā)運營平臺，提供數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)服務(wù)等功能，支持行業(yè)知識庫智能化建設(shè)，支持大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)計算分析來自：百科![]()
圖2車企數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)型 大數(shù)據(jù)ETL處理 運營商大數(shù)據(jù)分析 運營商數(shù)據(jù)體量在PB~EB級，其數(shù)據(jù)種類多，有結(jié)構(gòu)化的基站信息數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的消息通信數(shù)據(jù)，同時對數(shù)據(jù)的時效性有很高的要求，DLI服務(wù)提供批處理、流處理等多模引擎，打破數(shù)據(jù)孤島進行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢 大數(shù)據(jù)ETL：具備TB~來自：百科![]()
2、掌握DLI的數(shù)據(jù)和隊列管理基本能力。 3、掌握DLI SQL的基本開發(fā)能力。 4、掌握DLI客戶端的基本使用能力。 課程大綱 第1章 DLI概述 第2章 服務(wù)購買 第3章 數(shù)據(jù)管理 第4章 隊列管理 第5章 SQL作業(yè) 第6章 客戶端工具和SDK 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索（Data來自：百科![]()
來自：專題![]()
夠通過SQL語句、Spark作業(yè)或者Flink作業(yè)訪問其他數(shù)據(jù)存儲服務(wù)并導(dǎo)入、查詢、分析處理其中的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)湖探索跨源連接的功能是打通數(shù)據(jù)源之間的網(wǎng)絡(luò)連接。 數(shù)據(jù)湖探索跨源連接的功能是打通數(shù)據(jù)源之間的網(wǎng)絡(luò)連接，目前DLI支持跨源連接訪問的數(shù)據(jù)源包括：CloudTable HBase，CloudTable來自：專題![]()
外物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)量大，如果全部上報云端，數(shù)據(jù)傳輸成本也高。 針對這種情況，華為 物聯(lián)網(wǎng)平臺 結(jié)合邊緣計算能力，通過在靠近終端設(shè)備的地方建立IoT邊緣節(jié)點，將云端物聯(lián)網(wǎng)平臺的設(shè)備管理能力延伸到靠近終端設(shè)備的邊緣節(jié)點，提供輕量化的設(shè)備管理能力（包括設(shè)備接入、設(shè)備鑒權(quán)、云邊數(shù)據(jù)同步等），在來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時間：2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉庫 DWS將 OBS 上存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表，從而利用數(shù)據(jù)庫SQL引擎的能力對OBS上的數(shù)據(jù)進行分析。DWS數(shù)據(jù)倉庫 SQL On OBS，冷熱數(shù)據(jù)分離，歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。來自：百科
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