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來(lái)自:百科華為云服務(wù)器-數(shù)據(jù)分析 處理大容量數(shù)據(jù),需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場(chǎng)景。例如MapReduce 、Hadoop計(jì)算密集型。 推薦使用磁盤(pán)增強(qiáng)型 彈性云服務(wù)器 ,主要適用于需要對(duì)本地存儲(chǔ)上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫(xiě)訪問(wèn)的工作負(fù)載,例如:Hadoop分布式計(jì)算,大規(guī)來(lái)自:專(zhuān)題
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可靠、高安全、易使用的運(yùn)行維護(hù)平臺(tái),對(duì)外提供大容量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析能力,可解決各大企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理需求。用戶可以獨(dú)立申請(qǐng)和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive服務(wù),用于快速在主機(jī)上創(chuàng)建集群,提供海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算能力。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 企業(yè)級(jí)來(lái)自:百科內(nèi)完成,幫助企業(yè)洞察數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián),趨勢(shì)和邏輯等,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的深度挖掘。 訪問(wèn)店鋪 浩天智能數(shù)據(jù)分析BI平臺(tái) 浩天智能數(shù)據(jù)分析平臺(tái)是基于校園網(wǎng)實(shí)現(xiàn)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng),通過(guò)校園網(wǎng)整合財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)資源,提高學(xué)校財(cái)務(wù)管理的透明度,為學(xué)校師生提供數(shù)據(jù)查詢服務(wù)。 訪問(wèn)店鋪 深拓BI系統(tǒng) 深拓B來(lái)自:專(zhuān)題
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立即體驗(yàn) 零代碼搭建物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控大屏 設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)到物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),將數(shù)據(jù)以 CS V格式存儲(chǔ)到對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)( OBS ), DLV 從OBS文件讀取數(shù)據(jù)并展現(xiàn)為多個(gè)維度的報(bào)表。 設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)到物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),將數(shù)據(jù)以CSV格式存儲(chǔ)到對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)(OBS),DLV從OBS文件讀取數(shù)據(jù)并展現(xiàn)為多個(gè)維度的報(bào)表。來(lái)自:專(zhuān)題
【云小課】不容錯(cuò)過(guò)!華為云新一代緩存“大咖”——云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB (for Redis) 【云小課】不容錯(cuò)過(guò)!華為云新一代緩存“大咖”——云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for Redis) 時(shí)間:2021-08-06 16:26:56 云小課 Redis 云數(shù)據(jù)庫(kù) 眾所周知,Redis是一來(lái)自:百科
云存儲(chǔ)網(wǎng)關(guān):可無(wú)縫嵌入本地已有的備份系統(tǒng) 數(shù)據(jù)快遞:適用于海量數(shù)據(jù)歸檔場(chǎng)景,離線郵寄上云 建議搭配服務(wù) 數(shù)據(jù)快遞服務(wù) DES,彈性云服務(wù)器 ECS 圖2 備份歸檔 對(duì)象存儲(chǔ)支持的大數(shù)據(jù)平臺(tái)簡(jiǎn)介 場(chǎng)景描述 華為云大數(shù)據(jù)存算分離方案中,OBS支持與多種大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)接,包括華為云 MapReduce服務(wù) (MRS)、Cloudera來(lái)自:專(zhuān)題
訪問(wèn)店鋪 LEAN-BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) Lean-BI是基于新一代自助式可視化數(shù)據(jù)分析平臺(tái),提供了多數(shù)據(jù)源管理,拖拽式設(shè)計(jì),大屏看板,多終端自適應(yīng)等功能,輔助企業(yè)完成數(shù)據(jù)分析和戰(zhàn)略決策 訪問(wèn)店鋪 企業(yè)BI 深拓BI系統(tǒng)精選內(nèi)容推薦 通用文字識(shí)別 _通用文本識(shí)別_【免費(fèi)】_ OCR _在線文字識(shí)別來(lái)自:專(zhuān)題
什么是MRS 大數(shù)據(jù)是人類(lèi)進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來(lái)面臨的一個(gè)巨大問(wèn)題:社會(huì)生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大,數(shù)據(jù)種類(lèi)越來(lái)越多,數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來(lái)越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù),比如說(shuō)單機(jī)存儲(chǔ),關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)無(wú)法解決這些新的大數(shù)據(jù)問(wèn)題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問(wèn)題,Apache基金會(huì)推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處來(lái)自:專(zhuān)題
隨著蘭州大宏業(yè)務(wù)不斷發(fā)展,國(guó)外業(yè)務(wù)快速增加,對(duì)大宏產(chǎn)品協(xié)同設(shè)計(jì)能力及管理水平,提出了更高的要求。傳統(tǒng)的研發(fā)管理模式一時(shí)難以支撐業(yè)務(wù)快速發(fā)展。蘭州大宏經(jīng)過(guò)調(diào)研及參觀后,明確企業(yè)需要借助數(shù)字化、信息化的手段破局,促進(jìn)業(yè)務(wù)快速發(fā)展,提高研發(fā)管理水平,建設(shè)蘭州大宏協(xié)同設(shè)計(jì)管理平臺(tái)。 啟動(dòng)會(huì)上,來(lái)自:云商店
部門(mén)的高效協(xié)同。 每逢大促,聰明的商家都會(huì)在商品名稱(chēng)前加上“現(xiàn)貨秒發(fā)”幾個(gè)字,來(lái)強(qiáng)調(diào)現(xiàn)貨優(yōu)勢(shì)。的確,對(duì)于電商企業(yè)來(lái)說(shuō),備好充足的現(xiàn)貨,是迎戰(zhàn)大促最基本的操作。 壓力來(lái)到采購(gòu)部門(mén)這邊,大促期間庫(kù)存數(shù)據(jù)變化大,怎樣保證采購(gòu)在做備貨計(jì)劃時(shí),參考的庫(kù)存數(shù)據(jù)是最新數(shù)據(jù)? 基于石墨文檔支持多來(lái)自:云商店
支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型 通過(guò)結(jié)合所有以上屬性,Kudu的目標(biāo)是支持在當(dāng)前Hadoop存儲(chǔ)技術(shù)上難以實(shí)現(xiàn)或無(wú)法實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用。 Kudu的應(yīng)用場(chǎng)景有: 需要最終用戶立即使用新到達(dá)數(shù)據(jù)的報(bào)告型應(yīng)用 同時(shí)支持大量歷史數(shù)據(jù)查詢和細(xì)粒度查詢的時(shí)序應(yīng)用 使用預(yù)測(cè)模型并基于所有歷史數(shù)據(jù)定期刷新預(yù)測(cè)模型來(lái)做出實(shí)時(shí)決策的應(yīng)用來(lái)自:百科
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