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Spark SQL作業(yè)的特點(diǎn)與功能 Spark SQL作業(yè)的特點(diǎn)與功能 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是完全兼容Apache Spark,也支持標(biāo)準(zhǔn)的Spark SQL作業(yè), DLI 在開源Spark基礎(chǔ)上進(jìn)行了大量的性能優(yōu)化與服務(wù)化改造,不僅兼容Apache Spark生態(tài)和接口,性能較開源提升了2來自:專題游戲娛樂 將游戲娛樂中的語音聊天轉(zhuǎn)成文字消息,提升用戶閱讀效率和交互體驗(yàn) 優(yōu)勢 識別準(zhǔn)確 語音識別 準(zhǔn)確率高 支持熱詞 游戲中的專業(yè)詞匯,可以通過熱詞表,提高專業(yè)詞匯的語音識別準(zhǔn)確率 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。來自:百科
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無法將數(shù)據(jù)的價值最大化,大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說又成為了一個新的挑戰(zhàn)。針對這種情況,大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。服務(wù)提供商提供大數(shù)據(jù)處理平臺,為企業(yè)消除了大數(shù)據(jù)處理的效率問題和可靠性問題,讓企業(yè)能夠?qū)W⒂谖锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析與利用。 ----------方案總覽----------來自:百科不支持混部的組件:Redis、Hue、Sqoop、Oozie,建議采用鯤鵬或x86獨(dú)立部署。 部署步驟: 1. 確認(rèn)OS、JDK等版本滿足混部要求; 2. Ambari及所需大數(shù)據(jù)組件移植為鯤鵬版本; 3. 基于《Ambari移植混部指導(dǎo)書》制作X86版本和鯤鵬版本的軟件包,創(chuàng)建YUM源;來自:百科
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一句話識別 :可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以內(nèi)音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對于用戶上傳的二進(jìn)制音頻格式數(shù)據(jù),系統(tǒng)經(jīng)過處理,生成語音對應(yīng)的文字。 錄音文件識別:對于錄制的長語音進(jìn)行識別,轉(zhuǎn)寫成文字,提供不同領(lǐng)域模型,具備良好的可擴(kuò)展性,支持熱詞定制。 ASRC優(yōu)勢 高識別率 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),對特定領(lǐng)域場景和語料進(jìn)行優(yōu)化,識別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先。來自:百科平臺,提供簡單易用的開發(fā)框架、開箱即用的開發(fā)環(huán)境、豐富的AI技能市場和云上管理平臺,對接多種端側(cè)計算設(shè)備,支持視覺及聽覺AI應(yīng)用開發(fā)、AI應(yīng)用在線部署、海量設(shè)備管理等。 家庭智能監(jiān)控 集成華為海思35XX系列芯片的家庭智能攝像頭及智能家居廠家,以及集成D芯片的高性能 HiLens來自:百科維監(jiān)控等多項任務(wù),可以極大降低用戶使用大數(shù)據(jù)的門檻,幫助用戶快速構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理中心。 集群管理 以Hadoop為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)生態(tài)的各種組件均是以分布式的方式進(jìn)行部署,其部署、管理和運(yùn)維復(fù)雜度較高。 華為云 MRS 產(chǎn)品優(yōu)勢 存算分離架構(gòu) 計算和存儲分離,統(tǒng)一 數(shù)據(jù)湖 ,消除數(shù)據(jù)孤島,一份來自:專題華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于 FusionInsight 等商業(yè)軟件混合部署 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于FusionInsight等商業(yè)軟件混合部署 時間:2021-05-24 10:07:58 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于FusionInsight等商業(yè)軟件混合部署。 適用的組件有:來自:百科儲分析、歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢、海量行為 日志分析 和公共事務(wù)分析統(tǒng)計等場景,向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無須擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲分析的典型場景:PB級的數(shù)據(jù)存儲,批量數(shù)據(jù)分析,毫秒級的數(shù)據(jù)詳單查詢等 歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢的典型場景:流水審計,設(shè)備歷史能耗分析,軌跡回放,車輛駕駛行為分析,精細(xì)化監(jiān)控等來自:專題越來越多的新業(yè)務(wù)需要通過網(wǎng)絡(luò)對客戶端軟件進(jìn)行實(shí)時更新,包括APP更新,手游更新等,傳統(tǒng)的下載類業(yè)務(wù)也需要支持更多的文件數(shù)量和更大的文件,如果所有的請求都通過源站服務(wù)器來處理,服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)會成為很大的瓶頸,導(dǎo)致下載體驗(yàn)變差。使用 CDN 下載加速可以將下載量大的內(nèi)容分發(fā)到各地的CDN節(jié)來自:百科