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  • 圖片服務(wù)器 hdfs 內(nèi)容精選 換一換
  • 提供縱向擴(kuò)縮容,讓客戶快速獲取大數(shù)據(jù)算力。 大數(shù)據(jù)容器通過(guò)分布式緩存以及volcano智能調(diào)度,提升40%性能。 大數(shù)據(jù)容器通過(guò) OBS +HDFS進(jìn)行計(jì)算存儲(chǔ)分離,并可以和業(yè)務(wù)進(jìn)行混合部署,提升集群利用率,降低50%成本。 大數(shù)據(jù)容器根據(jù)任務(wù)需求自動(dòng)進(jìn)行擴(kuò)縮容并統(tǒng)一企業(yè)各個(gè)業(yè)務(wù)調(diào)度平臺(tái),讓客戶減輕運(yùn)維壓力。
    來(lái)自:百科
    融合數(shù)據(jù)處理平臺(tái):Spark / Data Intensive Streaming 3. YARN:智能跨域數(shù)據(jù)中心資源管理 4. 智能跨域數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ):HDFS / HBase / MPPDB 目前大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)超過(guò)單機(jī)處理能力,分布式并行計(jì)算框架成為標(biāo)準(zhǔn),高并發(fā)度成為加速性能關(guān)鍵。 文中課程
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    來(lái)自:專題
    時(shí)間:2020-12-02 11:17:34 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云上創(chuàng)建、配置、訪問(wèn) MapReduce服務(wù) ,并基于MapReduce服務(wù)提供的HDFS實(shí)現(xiàn)單詞統(tǒng)計(jì)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握 MRS 服務(wù)的申請(qǐng)與使用。 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提: 1. 開通MapReduce服務(wù) 2.訪問(wèn)集群的管理頁(yè)面
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  • 圖片服務(wù)器 hdfs 更多內(nèi)容
  • 合部署 時(shí)間:2021-05-24 10:11:23 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署。 適用的組件有: 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink; 2. Hbase、ElasticSearch、Storm/Kafka/Flume、Solr;
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    制臺(tái),完成應(yīng)用程序與 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)資源和性能監(jiān)控等運(yùn)維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無(wú)縫集成:可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢HDFS、OBS上的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)無(wú)需搬遷。 提供一鍵式異構(gòu) 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 工具:提供配套的遷移工具,可支持MySQL、Oracle和Teradata的S
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    MRS備份恢復(fù)_MapReduce備份_數(shù)據(jù)備份 MapReduce服務(wù)_如何使用MapReduce服務(wù)_MRS集群客戶端安裝與使用 MapReduce服務(wù)_什么是HDFS_HDFS特性 MapReduce服務(wù)_什么是Hue_如何使用Hue MapReduce服務(wù)_什么是Kafka_如何使用Kafka MapRe
    來(lái)自:專題
    Programming Interface,應(yīng)用程序編程接口)的方式提供給用戶,用戶使用Python、Java等編程語(yǔ)言調(diào)用 OCR 服務(wù)API將圖片識(shí)別成文字,幫助用戶采集關(guān)鍵數(shù)據(jù),打造智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng),提升業(yè)務(wù)效率,API獲取詳情請(qǐng)參考《API參考》。 OCR還提供多種編程語(yǔ)言的SDK
    來(lái)自:專題
    全、高效、易用、低成本的圖片處理服務(wù),使用戶可以在任何時(shí)間和地點(diǎn)對(duì)存儲(chǔ)在OBS中的圖片進(jìn)行處理,并且可以快速獲取到處理后的圖片,以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)無(wú)縫對(duì)接目的。 圖片處理支持自定義圖片樣式,對(duì)存儲(chǔ)在OBS上需要相同操作的圖片進(jìn)行集中處理,提高處理效率。圖片樣式可以在OBS控制臺(tái)上,通過(guò)圖形界面和代碼編輯兩種方式創(chuàng)建。
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    er節(jié)點(diǎn)或Core節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建并托管了不同組件的Web站點(diǎn),用戶可以通過(guò)這些Web站點(diǎn)查看組件相關(guān)信息。 MRS提供MRS Manager、HDFS NameNode、HBase HMaster、MapReduce JobHistoryServer、YARN ResourceManager、Spark
    來(lái)自:百科
    時(shí)間:2020-09-23 19:04:29 Apache Ranger提供一個(gè)集中式安全管理框架,并解決授權(quán)和審計(jì)。它可以對(duì)整個(gè)Hadoop生態(tài)中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等進(jìn)行細(xì)粒度的數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制。用戶可以利用Ranger提供的前端WebUI控制臺(tái)通過(guò)配置相關(guān)策略來(lái)控制用戶對(duì)這些組件的訪問(wèn)權(quán)限。
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    內(nèi)(具體請(qǐng)以各個(gè)服務(wù)API文檔為準(zhǔn))。 文字識(shí)別如何提高識(shí)別速度? 識(shí)別速度與圖片大小有關(guān),圖片大小會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)傳輸、圖片base64解碼等處理過(guò)程的時(shí)間,因此建議在圖片文字清晰的情況下,適當(dāng)壓縮圖片的大小,以便降低圖片識(shí)別時(shí)間。推薦上傳JPG圖片格式。根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),一般建議證件類的小圖(文字少)在1M
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    用戶智慧化體驗(yàn)要求數(shù)據(jù)分析平臺(tái)提供實(shí)時(shí)分析能力; 3. 支持自主報(bào)表開發(fā)和可視化分析。 解決方案: 按需彈性擴(kuò)容支撐業(yè)務(wù)飛速發(fā)展。 SQL on HDFS支持即席探索場(chǎng)景實(shí)時(shí)分析,Kafka流數(shù)據(jù)高速入庫(kù)支持實(shí)時(shí)報(bào)表生成。 多租戶負(fù)載管理和近似計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù),實(shí)現(xiàn)高效報(bào)表開發(fā)和可視化分析。
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    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)一的客戶端API和全局命名空間訪問(wèn)包括HDFS和OBS在內(nèi)的持久化存儲(chǔ)系統(tǒng),從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)計(jì)算和存儲(chǔ)的分離。 圖1 Alluxio架構(gòu) 優(yōu)勢(shì): 提供內(nèi)存級(jí)I/O吞吐率,同時(shí)降低具有彈性擴(kuò)張?zhí)匦缘臄?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用的成本開銷
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    布處理;Hadoop是高效的,因?yàn)樗圆⑿械姆绞焦ぷ?,從而加快處理速度;Hadoop是可伸縮的,能夠處理PB級(jí)數(shù)據(jù)。 Hadoop主要由HDFS、MapReduce、Yarn等服務(wù)組成。 MapReduce服務(wù)(MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集
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    力。 基礎(chǔ)設(shè)施 MRS基于華為云彈性云服務(wù)器E CS 構(gòu)建的大數(shù)據(jù)集群,充分利用了其虛擬化層的高可靠、高安全的能力。 虛擬私有云(VPC)為每個(gè)租戶提供的虛擬內(nèi)部網(wǎng)絡(luò),默認(rèn)與其他網(wǎng)絡(luò)隔離。 云硬盤(EVS)提供高可靠、高性能的存儲(chǔ)。 彈性云服務(wù)器(ECS)提供的彈性可擴(kuò)展虛擬機(jī),結(jié)合
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    半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析、海量多維數(shù)據(jù)聚合/報(bào)表、ETL、Ad-Hoc查詢等場(chǎng)景。 Presto允許查詢的數(shù)據(jù)源包括Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS),Hive,HBase,Cassandra,關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)甚至專有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。一個(gè)Presto查詢可以組合不同數(shù)據(jù)源,執(zhí)行跨數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)分析。
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    Hive是基于Hadoop MapReduce的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù), GaussDB (DWS)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲(chǔ),GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ),也可以通過(guò)外表的形式通過(guò)OBS進(jìn)行存儲(chǔ)。 Hive不支持索引,GaussDB(DW
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    80+全球安全合規(guī)認(rèn)證,打造中立、安全、可信的云服務(wù) 免費(fèi)體驗(yàn)云服務(wù)器 免費(fèi)體驗(yàn)的云服務(wù)器用戶指南 免費(fèi)體驗(yàn)的云服務(wù)器用戶指南-購(gòu)買云服務(wù)器實(shí)例 本章節(jié)將為您詳細(xì)介紹購(gòu)買云服務(wù)器實(shí)例的操作步驟。 本章節(jié)將為您詳細(xì)介紹購(gòu)買云服務(wù)器實(shí)例的操作步驟。 了解詳情 免費(fèi)體驗(yàn)的云服務(wù)器用戶指南-云服務(wù)器配置選型簡(jiǎn)介 您可以根據(jù)您
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