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Kafka可以做以下幾件事情: 1. 數(shù)據(jù)緩存: Kafka可以作為生產(chǎn)者和消費者之間的緩存,通過存儲消息,實現(xiàn)系統(tǒng)之間的解耦。 2. 數(shù)據(jù)管道: Kafka支持批處理,可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效傳輸。 3. 日志收集: Kafka可以作為日志收集器,將日志消息按照時間順序存儲,方便后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析。 4.來自:專題
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Flink生態(tài), 實現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計算分析服務。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數(shù)據(jù)源的批處理、流處理、內存計算、機器學習等,挖掘和探索數(shù)據(jù)價值 進入控制臺立即購買幫助文檔DLI開發(fā)者社區(qū)1對1咨詢 [ 免費體驗 中心]免費領取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費來自:百科wrapper命令。命令執(zhí)行完畢后,我們可以發(fā)現(xiàn)代碼倉庫中新增了以下文件: gradlew (Unix Shell 腳本) gradlew.bat (Windows批處理文件) gradle/wrapper/gradle-wrapper.jar (Wrapper JAR文件) gradle/wrapper/gradle-wrapper來自:專題
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MRS 支持結構化和非結構化數(shù)據(jù)在集群中的存儲,并且支持多種高效的格式來滿足不同計算引擎的要求。 數(shù)據(jù)融合處理 MRS提供多種主流計算引擎:MapReduce(批處理)、Tez(DAG模型)、Spark(內存計算)、SparkStreaming(微批流計算)、Storm(流計算)、Flink(流計算),來自:專題上顯示該圖片。 如何提高 通用文字識別 精度 盡量使用文字清晰度高、無反光的圖片。進行圖片采集時,盡量提高待識別文字區(qū)域占比,減少無關背景占比,保持圖片內文字清晰人眼可辨認。若圖片有旋轉角度,算法支持自動修正,建議圖片不要過度傾斜。 如何提高通用文字識別速度 識別速度與圖片大小有關,來自:專題MRS基礎入門之Hive組件介紹 時間:2021-07-09 09:36:18 云小課 MapReduce Hive是建立在Hadoop上的 數(shù)據(jù)倉庫 框架,提供大數(shù)據(jù)平臺批處理計算能力,能夠對結構化/半結構化數(shù)據(jù)進行批量分析匯總完成數(shù)據(jù)計算。提供類似SQL的Hive Query Language語言操作結構化數(shù)據(jù)來自:百科通用類OCR ( General OCR ),支持表格、文檔、網(wǎng)絡圖片等任意格式圖片上文字信息的自動化識別,自適應分析各種版面和表格,快速實現(xiàn)各種文檔電子化。 證件類OCR 證件類OCR( Card OCR ),支持身份證、駕駛證、行駛證、護照等證件圖片上有效信息的自動識別和關鍵字段結構化提取。 票據(jù)類OCR來自:百科
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