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- 數(shù)據(jù)分析格式 內(nèi)容精選 換一換
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全國(guó)（包含港澳）高等院校、專(zhuān)業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司等專(zhuān)業(yè)對(duì)象 【組隊(duì)要求】 選手可組隊(duì)參賽，賽隊(duì)人數(shù)1-10人；組隊(duì)操作請(qǐng)見(jiàn)【華為云大賽平臺(tái)-組隊(duì)操作詳情】 【賽題說(shuō)明】 數(shù)據(jù)分析賽包括“交通流量預(yù)測(cè)”、“鹽田港貨柜車(chē)到港預(yù)測(cè)”、“高光譜視頻水質(zhì)分析”3個(gè)子賽題。由于數(shù)據(jù)分析賽涉及人工智能算法集成來(lái)自：百科據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段：不同類(lèi)型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)源不同，形成數(shù)據(jù)孤島、存在大量數(shù)據(jù)搬遷；并且數(shù)據(jù)分析門(mén)檻高，缺少簡(jiǎn)單易用的數(shù)據(jù)分析工具 數(shù)據(jù)可視化 階段：缺少交互式查詢(xún)能力、缺少基于時(shí)間維度的洞察分析能力 華為云IoT數(shù)據(jù)分析開(kāi)放架構(gòu)介紹 基于以上IoT數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn)，華為推來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 時(shí)間：2021-03-08 14:42:45 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱(chēng)DWS）是一種即開(kāi)即用、安全可靠來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 探索Serverless 數(shù)據(jù)湖 ：無(wú)需大數(shù)據(jù)背景，會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析 探索Serverless數(shù)據(jù)湖：無(wú)需大數(shù)據(jù)背景，會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析 時(shí)間：2021-04-27 15:04:16 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 隨著大數(shù)據(jù)&AI技術(shù)在企業(yè)商用場(chǎng)景的廣泛應(yīng)用，統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)分析格式 更多內(nèi)容
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基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿(mǎn)足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在？ 基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿(mǎn)足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在？ 時(shí)間：2021-03-12 14:54:55 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿(mǎn)足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因包含： 1. 缺乏最佳實(shí)踐，學(xué)習(xí)成本/開(kāi)發(fā)門(mén)檻高；來(lái)自：百科![]()
相關(guān)推薦 應(yīng)用場(chǎng)景:大數(shù)據(jù)分析 應(yīng)用場(chǎng)景:智慧交通 使用DIS采集增量駕駛行為日志數(shù)據(jù):場(chǎng)景簡(jiǎn)介 華為云微認(rèn)證類(lèi)別介紹 什么是Octopus:產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 最佳實(shí)踐內(nèi)容概覽:數(shù)據(jù)分析 什么是Octopus:產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 方案概述:應(yīng)用場(chǎng)景 概覽:產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 上傳數(shù)據(jù)格式:與數(shù)據(jù)包同名的yaml配置文件說(shuō)明來(lái)自：百科![]()
來(lái)自：專(zhuān)題![]()
數(shù)據(jù)需要采集和上傳，不同品牌和種類(lèi)的設(shè)備，使用的數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)庫(kù)標(biāo)準(zhǔn)不一。 難以預(yù)防設(shè)備故障 工廠流水線(xiàn)上，任何一臺(tái)機(jī)器出現(xiàn)故障，會(huì)對(duì)整條流水線(xiàn)產(chǎn)生巨大的影響。 難以?xún)?yōu)化企業(yè)的生產(chǎn)策略和決策 因?yàn)槭占降臄?shù)據(jù)格式不一，給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了難度，所以企業(yè)難以根據(jù)數(shù)據(jù)對(duì)已有的生產(chǎn)策略進(jìn)行優(yōu)化，也很難決定是否啟用新的生產(chǎn)策略。來(lái)自：百科![]()
適合IoT數(shù)據(jù)量 2.開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)，不同數(shù)據(jù)格式都要開(kāi)發(fā)不同的streaming程序 3.成本高，很依賴(lài)高性能存儲(chǔ)如redis，hbase等。 三、Apache IoTDB項(xiàng)目 以處理IoT時(shí)序數(shù)據(jù)為核心： 1.基于時(shí)序優(yōu)化的文件存儲(chǔ)格式TsFile，可與HDFS同步 2.提供數(shù)據(jù)模型能力（物的層次結(jié)構(gòu)）來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)相對(duì)就會(huì)滯后。 2、Merge On Read 讀時(shí)合并表也簡(jiǎn)稱(chēng)mor表，使用列格式parquet和行格式Avro兩種方式混合存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。其中parquet格式文件用于存儲(chǔ)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，Avro格式文件（也可叫做log文件）用于存儲(chǔ)增量數(shù)據(jù)。 優(yōu)點(diǎn)：由于寫(xiě)入數(shù)據(jù)先寫(xiě)delta log，且delta來(lái)自：專(zhuān)題![]()
。 數(shù)據(jù)量巨大。 數(shù)據(jù)來(lái)源和格式多種多樣。 數(shù)據(jù)處理通常由多個(gè)任務(wù)構(gòu)成，對(duì)資源需要進(jìn)行詳細(xì)規(guī)劃。 例如在環(huán)保行業(yè)中，可以將天氣數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 OBS ，定期轉(zhuǎn)儲(chǔ)到HDFS中進(jìn)行批量分析，在1小時(shí)內(nèi) MRS 可以完成10T的天氣數(shù)據(jù)分析。 圖1環(huán)保行業(yè)海量數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景 該場(chǎng)景下MRS的優(yōu)勢(shì)如下所示。來(lái)自：百科![]()
API、JDBC、ODBC、Beeline等多種接入方式對(duì)云上CloudTable、RDS和DWS等異構(gòu)數(shù)據(jù)源進(jìn)行查詢(xún)分析，數(shù)據(jù)格式兼容CSV、JSON、Parquet、Carbon和ORC五種主流數(shù)據(jù)格式。 華為云提供了Web化的服務(wù)管理平臺(tái)，既可以通過(guò)管理控制臺(tái)和基于HTTPS請(qǐng)求的API（Application來(lái)自：百科![]()
IoT聯(lián)接服務(wù) IoT邊緣 IoTEdge 將云端智能擴(kuò)展到邊緣設(shè)備 邊緣計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng) IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù) IoT數(shù)據(jù)分析IoTA 提供物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)一站式分析服務(wù)，分析效率提升10倍 數(shù)據(jù)分析 可視化 物聯(lián)網(wǎng) IoT聯(lián)接服務(wù) LiteOS 輕量級(jí)操作系統(tǒng)，適配上千款設(shè)備的物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
來(lái)自：百科![]()
API、JDBC、ODBC、Beeline等多種接入方式對(duì)云上CloudTable、RDS和DWS等異構(gòu)數(shù)據(jù)源進(jìn)行查詢(xún)分析，數(shù)據(jù)格式兼容CSV、JSON、Parquet、Carbon和ORC五種主流數(shù)據(jù)格式。 DLI的三大基本功能： SQL作業(yè)支持SQL查詢(xún)功能：可為用戶(hù)提供標(biāo)準(zhǔn)的SQL語(yǔ)句。 Flink作業(yè)支持Flink來(lái)自：百科![]()
將日志流中的日志進(jìn)行處理，提取出來(lái)有固定格式或者相似度高的日志內(nèi)容做結(jié)構(gòu)化的分類(lèi)。這樣就可以采用SQL的語(yǔ)法進(jìn)行日志的查詢(xún)。 日志查詢(xún)與實(shí)時(shí)分析 對(duì)采集的日志數(shù)據(jù)，可以通過(guò)關(guān)鍵字查詢(xún)、模糊查詢(xún)等方式簡(jiǎn)單快速地進(jìn)行查詢(xún)，適用于日志實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、安全診斷與分析、運(yùn)營(yíng)與客服系統(tǒng)等，例如來(lái)自：百科![]()
簡(jiǎn)單快速地進(jìn)行查詢(xún)，適用于日志實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、安全診斷與分析、運(yùn)營(yíng)與客服系統(tǒng)等，例如云服務(wù)的訪(fǎng)問(wèn)量、點(diǎn)擊量等，通過(guò)日志數(shù)據(jù)分析，可以輸出詳細(xì)的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。 對(duì)采集的日志數(shù)據(jù)，可以通過(guò)關(guān)鍵字查詢(xún)、模糊查詢(xún)等方式簡(jiǎn)單快速地進(jìn)行查詢(xún)，適用于日志實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、安全診斷與分析、運(yùn)營(yíng)與客服系統(tǒng)等來(lái)自：專(zhuān)題![]()
據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化成滿(mǎn)足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)分析 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型，使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析，用戶(hù)可以選擇Hive（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)），SparkSQL以及Presto交互式查詢(xún)引擎。 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn)，并與數(shù)據(jù)湖工廠（DLF）集成，提供一站式的大數(shù)來(lái)自：百科![]()
IoT聯(lián)接服務(wù) IoT邊緣 IoTEdge 將云端智能擴(kuò)展到邊緣設(shè)備 邊緣計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng) IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù) IoT數(shù)據(jù)分析IoTA 提供物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)一站式分析服務(wù)，分析效率提升10倍 數(shù)據(jù)分析 可視化 物聯(lián)網(wǎng) IoT聯(lián)接服務(wù) 全球SIM聯(lián)接 全球設(shè)備就近接入云站點(diǎn)，智能選網(wǎng)，享受當(dāng)?shù)刭Y費(fèi)，接入更省錢(qián)來(lái)自：專(zhuān)題
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