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- apache數(shù)據(jù)規(guī)則引擎 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺(tái)） 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺(tái)） 時(shí)間：2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺(tái)）對(duì)數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對(duì)象/主體進(jìn)行聯(lián)接和規(guī)則計(jì)算等處理，形成面向數(shù)據(jù)消費(fèi)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(lái)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(dòng)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(guò)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_(tái)通過(guò)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(diǎn)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用就近接入來(lái)自：百科
- apache數(shù)據(jù)規(guī)則引擎 相關(guān)內(nèi)容
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導(dǎo)新產(chǎn)品設(shè)計(jì)改善，提升產(chǎn)品質(zhì)量 優(yōu)勢(shì) 多數(shù)據(jù)源集成 針對(duì)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(jià)值數(shù)據(jù) 多種算法內(nèi)置 基于已有時(shí)間序列算法，對(duì)產(chǎn)品缺陷進(jìn)行預(yù)測(cè)，挖掘須重點(diǎn)關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品 專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 專(zhuān)業(yè)數(shù)倉(cāng)支持設(shè)計(jì)應(yīng)用多維分析，快速響應(yīng) 智能設(shè)備維護(hù) 預(yù)測(cè)性維護(hù)，根據(jù)系統(tǒng)過(guò)去和來(lái)自：百科的系統(tǒng)，F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類(lèi)數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù)；同時(shí)，F(xiàn)lume提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理，并寫(xiě)到各種數(shù)據(jù)接受方的能力。 用戶(hù)使用Flume系統(tǒng)采集日志，并且通過(guò) LTS 側(cè)提供的KAFKA協(xié)議方式上報(bào)日志。以下是部分常用數(shù)據(jù)采集場(chǎng)景示例： 使用Flume采集文本日志上報(bào)到LTS來(lái)自：百科
- apache數(shù)據(jù)規(guī)則引擎 更多內(nèi)容
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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)這種情況，華為 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 結(jié)合邊緣計(jì)算能力，通過(guò)在靠近終端設(shè)備的地方建立IoT邊緣節(jié)點(diǎn)，將云端物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的設(shè)備管理能力延伸到靠近終端設(shè)備的邊緣節(jié)點(diǎn)，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(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間：2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS將 OBS 上存儲(chǔ)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(kù)SQL引擎的能力對(duì)OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) SQL On OBS，冷熱數(shù)據(jù)分離，歷史數(shù)據(jù)查詢(xún)免搬遷。來(lái)自：百科![]()
相同引擎數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出，稱(chēng)之為同構(gòu)型數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出。不同引擎數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出，稱(chēng)之為異構(gòu)型數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出。 mysql云數(shù)據(jù)庫(kù)必讀文檔 什么是云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS是一種基于 云計(jì)算平臺(tái) 的穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線(xiàn)云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS支持以下引擎：MySQL，PostgreSQL，SQL來(lái)自：專(zhuān)題![]()
備詳情中查看最新上報(bào)的快照數(shù)據(jù)，支持推送給已訂閱的應(yīng)用側(cè)，支持通過(guò)數(shù)據(jù)分析服務(wù)查看歷史數(shù)據(jù)。 消息上報(bào) 不依賴(lài)產(chǎn)品模型，平臺(tái)對(duì)消息不解析不存儲(chǔ)，不支持在控制臺(tái)的設(shè)備詳情中查看最新上報(bào)的快照數(shù)據(jù)，不支持訂閱推送，不支持通過(guò)數(shù)據(jù)分析服務(wù)查看歷史數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)下行 命令下發(fā) 都可以通過(guò)應(yīng)用側(cè)接口調(diào)用給設(shè)備下發(fā)指令。來(lái)自：百科![]()
html#/dli信息為準(zhǔn)。 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索（Data Lake Insight，簡(jiǎn)稱(chēng)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)源的批處來(lái)自：百科![]()
PerfTest-JMeter工程，默認(rèn)集成Apache-JMeter 5.4引擎（當(dāng)前版本），可以通過(guò)在PerfTest測(cè)試資源上傳自定義安裝包，更改為Apache-JMeter 5.3或5.2版本。自定義安裝包是從Apache官網(wǎng)下載的zip包。 如果希望PerfTest-來(lái)自：專(zhuān)題![]()
的共同進(jìn)步 了解詳情 數(shù)據(jù)安全解決方案框架 方案介紹 圍繞數(shù)據(jù)安全全生命周期，包括數(shù)據(jù)采集安全、數(shù)據(jù)傳輸安全、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全、數(shù)據(jù)使用安全、數(shù)據(jù)交換安全、數(shù)據(jù)銷(xiāo)毀安全等，提供一站式可視、可控、可溯的數(shù)據(jù)安全解決方案 全面覆蓋 覆蓋云上數(shù)據(jù)安全全生命周期 降本增效 降低企業(yè)防護(hù)成本，增加效能來(lái)自：專(zhuān)題![]()
html#/dayu信息為準(zhǔn)。 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索（Data Lake Insight，簡(jiǎn)稱(chēng)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)源的批處來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 元數(shù)據(jù) 元數(shù)據(jù) 時(shí)間：2020-12-24 10:31:31 元數(shù)據(jù)（Metadata）是用來(lái)定義數(shù)據(jù)類(lèi)型的數(shù)據(jù)。主要是描述數(shù)據(jù)自身信息，包含源、大小、格式或其它數(shù)據(jù)特征。數(shù)據(jù)庫(kù)字段中，元數(shù)據(jù)用于詮釋數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容。數(shù)據(jù)湖探索（DLI）創(chuàng)建表時(shí)，會(huì)定義元數(shù)據(jù)，由列名、類(lèi)型、列描述三列組成。來(lái)自：百科![]()
Access）是華為云的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，主要包含設(shè)備管理、消息通信、規(guī)則引擎、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、監(jiān)控運(yùn)維等功能。使用設(shè)備接入控制臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品的創(chuàng)建、開(kāi)發(fā)、調(diào)試，設(shè)備的注冊(cè)、管理、鑒權(quán)、軟固件升級(jí)。在設(shè)備接入控制臺(tái)，可以創(chuàng)建規(guī)則引擎，滿(mǎn)足用戶(hù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備聯(lián)動(dòng)和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的需求；還可以存儲(chǔ)產(chǎn)品和設(shè)備數(shù)據(jù)及生成相應(yīng)統(tǒng)計(jì)報(bào)表，方便用戶(hù)監(jiān)控設(shè)備的各種狀態(tài)。來(lái)自：百科![]()
apr-util是什么 apr-util是什么 時(shí)間：2020-11-13 15:34:07 簡(jiǎn)介 完整的APR(Apache portable Run-time libraries，Apache可移植運(yùn)行庫(kù))實(shí)際上包含了三個(gè)開(kāi)發(fā)包：apr、apr-util以及apr-iconv，每一個(gè)開(kāi)發(fā)包分來(lái)自：百科![]()
09:37:16 智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)(DAYU)是為了應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)、針對(duì)企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)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(yùn)營(yíng)平臺(tái)，包含數(shù)據(jù)集成、規(guī)范設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)開(kāi)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(shí)庫(kù)智能化建設(shè)，支持大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)計(jì)算分析引來(lái)自：百科![]()
Redis接口、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù) DDS 和云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS資源供用戶(hù)選擇。 提供多種規(guī)格的 彈性云服務(wù)器 E CS 、云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口、文檔數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)DDS和云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS資源供用戶(hù)選擇。 高可用 云數(shù)據(jù)庫(kù)GeminiDB Redis接口、云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS部署在多個(gè)可用區(qū)，具備跨可用區(qū)故障容災(zāi)的能力。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
RDS等。 不上傳數(shù)據(jù)到OBS，如何使用DLI?當(dāng)前DLI只支持對(duì)云上數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)還是要傳到云上；但是用戶(hù)可以折中處理：將待分析的數(shù)據(jù)脫敏后上傳到OBS臨時(shí)存放，分析完之后將結(jié)果導(dǎo)出使用，同時(shí)將OBS臨時(shí)存放數(shù)據(jù)刪除；該方法主要適用于定期（如每天）對(duì)增量數(shù)據(jù)一次性分析統(tǒng)計(jì)，然后來(lái)自：百科![]()
3、掌握Flink程序開(kāi)發(fā)。 4、掌握多數(shù)據(jù)源融合分析。 課程大綱 第1章 SQL作業(yè) 第2章 Spark作業(yè) 第3章 Flink作業(yè) 第4章 多數(shù)據(jù)源融合計(jì)算 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索（Data Lake Insight，簡(jiǎn)稱(chēng)DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài)，來(lái)自：百科![]()
密。 在數(shù)據(jù)管理平臺(tái)創(chuàng)建數(shù)據(jù)集 1.登錄ModelArts管理控制臺(tái)，選擇數(shù)據(jù)管理>數(shù)據(jù)集。 2.單擊創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。 3.選擇數(shù)據(jù)類(lèi)型與數(shù)據(jù)來(lái)源以及導(dǎo)入路徑。 4.單擊提交，完成數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建。 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時(shí)的數(shù)據(jù)接入： 1.從OBS導(dǎo)入數(shù)據(jù)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。 2.從本地上傳數(shù)據(jù)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
14:38:59 Alluxio是一個(gè)面向基于云的數(shù)據(jù)分析和人工智能的數(shù)據(jù)編排技術(shù)。在 MRS 的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中，Alluxio位于計(jì)算和存儲(chǔ)之間，為包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的計(jì)算框架提供了數(shù)據(jù)抽象層，使上層的計(jì)算應(yīng)用可以通過(guò)統(tǒng)一的來(lái)自：百科
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