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華為云計(jì)算 云知識(shí) MRS 與自建Hadoop對(duì)比 MRS與自建Hadoop對(duì)比 時(shí)間：2020-09-23 14:33:16 MapReduce服務(wù) （MRS）提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件來自：百科來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) hadoop三大組件是什么 hadoop三大組件是什么 時(shí)間：2020-09-21 09:15:14 hadoop三大組件mapreduce分布式運(yùn)算框架yarn任務(wù)調(diào)度平臺(tái)hdfs分布式文件系統(tǒng) 1.HDFS數(shù)據(jù)存放策略：分塊存儲(chǔ)+副本存放。 2.數(shù)據(jù)拓?fù)浣Y(jié)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫 和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 時(shí)間：2020-09-24 14:45:50 廣義上來說，Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫的特征，也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 時(shí)間：2020-12-01 14:32:39 本實(shí)驗(yàn)幫助指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟，體驗(yàn)Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Hadoop分布式文件系統(tǒng) Hadoop分布式文件系統(tǒng) 時(shí)間：2020-12-15 11:15:53 HDFS是Hadoop的分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)可靠的分布式讀寫。HDFS針對(duì)的使用場(chǎng)景來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Serverless DLI 與自建Hadoop對(duì)比 Serverless DLI與自建Hadoop對(duì)比 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，減少遷來自：百科![]()
用戶的擁塞記錄日志分析發(fā)現(xiàn)站點(diǎn)的性能瓶頸，以提示站點(diǎn)管理者改進(jìn)網(wǎng)站緩存策略、網(wǎng)絡(luò)傳輸策略等，合理優(yōu)化業(yè)務(wù)性能。例如： 日志分析歷史網(wǎng)站數(shù)據(jù)，構(gòu)建業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)基準(zhǔn)。 及時(shí)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)性能瓶頸，合理擴(kuò)容或流量降級(jí)。 日志分析網(wǎng)絡(luò)流量，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)安全策略。 快速定位網(wǎng)絡(luò)故障 網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量是業(yè)務(wù)穩(wěn)定的來自：專題![]()
歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢的典型場(chǎng)景：流水審計(jì)，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 海量行為日志分析的典型場(chǎng)景：學(xué)習(xí)習(xí)慣分析，運(yùn)營(yíng)日志分析，系統(tǒng)操作日志分析查詢等 公共事務(wù)分析統(tǒng)計(jì)的典型場(chǎng)景：犯罪追蹤，關(guān)聯(lián)案件查詢，交通擁堵分析，景點(diǎn)熱度統(tǒng)計(jì)等 用戶通過DES等遷來自：專題![]()
日志服務(wù)實(shí)時(shí)日志瀏覽 ● 日志上下文查看 ● 關(guān)鍵詞、模糊查詢 ● 短語（多個(gè)關(guān)鍵詞）或中文搜索 ● 實(shí)時(shí)日志瀏覽 ● 日志上下文查看 日志分析 ● 多種結(jié)構(gòu)化拆分和模板 ● 標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢語法 ● 多樣式圖表和Dashboard ● 日志實(shí)時(shí)告警 ● 多種結(jié)構(gòu)化拆分和模板 ● 標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢語法來自：專題![]()
Nutch搜索引擎項(xiàng)目的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)開發(fā)的。 HDFS是Apache Hadoop Core項(xiàng)目的一部分。 Hadoop是一個(gè)分布式計(jì)算平臺(tái)，使用戶可以輕松地進(jìn)行架構(gòu)和使用用戶可以輕松地在Hadoop上開發(fā)和運(yùn)行處理海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序。它主要有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)： 1.高可靠性：Hadoop按位存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的能力值得人們信賴。來自：百科![]()
歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢的典型場(chǎng)景：流水審計(jì)，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 海量行為日志分析的典型場(chǎng)景：學(xué)習(xí)習(xí)慣分析，運(yùn)營(yíng)日志分析，系統(tǒng)操作日志分析查詢等 公共事務(wù)分析統(tǒng)計(jì)的典型場(chǎng)景：犯罪追蹤，關(guān)聯(lián)案件查詢，交通擁堵分析，景點(diǎn)熱度統(tǒng)計(jì)等 用戶通過DES等遷來自：百科![]()
在云平臺(tái)上進(jìn)行日志采集有多種方法 包括： 1. Agent采集。 在每臺(tái)主機(jī)上安裝采集Agent，這種方法常常用于采集操作系統(tǒng)級(jí)別的事件，如系統(tǒng)日志和網(wǎng)絡(luò)流量。 2. 應(yīng)用日志采集。 如果應(yīng)用程序本身支持日志采集，則可以通過修改應(yīng)用程序的配置來進(jìn)行日志采集。這種方法適用于采集應(yīng)用程序級(jí)別的事件，如日志和指標(biāo)。來自：專題![]()
建搜索框，提升用戶尋找資料和視頻的體驗(yàn)；還可以搭建日志分析平臺(tái)，在運(yùn)維上進(jìn)行業(yè)務(wù)日志分析和監(jiān)控，在運(yùn)營(yíng)上進(jìn)行流量分析等等。 日志分析服務(wù) 日志分析服務(wù)（Log Analysis Service, 簡(jiǎn)稱LOG）一站式海量實(shí)時(shí)日志分析服務(wù)，提供日志實(shí)時(shí)采集、智能分析與可視化、轉(zhuǎn)儲(chǔ)等功來自：專題![]()
臨如下兩種選擇：一種是大量購買機(jī)器及Hadoop發(fā)行商版本，本地自建Hadoop大數(shù)據(jù)集群；一種是按企業(yè)自身的需求，購買公有云大數(shù)據(jù)云服務(wù)構(gòu)建自己的云上大數(shù)據(jù)平臺(tái)。 企業(yè)該如何選擇呢？云小課為您解讀華為云大數(shù)據(jù)云服務(wù)MRS相比自建Hadoop集群的優(yōu)勢(shì)，幫助您更好的進(jìn)行選擇。 M來自：百科![]()
歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢的典型場(chǎng)景：流水審計(jì)，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 海量行為日志分析的典型場(chǎng)景：學(xué)習(xí)習(xí)慣分析，運(yùn)營(yíng)日志分析，系統(tǒng)操作日志分析查詢等 公共事務(wù)分析統(tǒng)計(jì)的典型場(chǎng)景：犯罪追蹤，關(guān)聯(lián)案件查詢，交通擁堵分析，景點(diǎn)熱度統(tǒng)計(jì)等 用戶通過DES等遷來自：百科![]()
日志告警 日志告警 云日志 服務(wù)（Log Tank Service）支持通過關(guān)鍵詞和SQL統(tǒng)計(jì)配置日志告警，日志告警渠道支持郵件、短信、微信、釘釘、HTTP、語音 云日志服務(wù)（Log Tank Service）支持通過關(guān)鍵詞和SQL統(tǒng)計(jì)配置日志告警，日志告警渠道支持郵件、短信、微信、釘釘、HTTP、語音來自：專題![]()
GaussDB 華為版本 GaussDB華為版本 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)。企業(yè)級(jí)特性，智能診斷，索引推薦等豐富的企業(yè)級(jí)特性，有效提升客戶開發(fā)運(yùn)維效率，是企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。帶你了解GaussDB版本。來自：專題
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