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- mapreduce的計(jì)算機(jī)模型 內(nèi)容精選 換一換
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master是Greenplum數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的入口，接受客戶端連接及提交的SQL語句，將工作負(fù)載分發(fā)給其它數(shù)據(jù)庫實(shí)例（segment實(shí)例），由它們存儲和處理數(shù)據(jù)。Greenplum interconnect負(fù)責(zé)不同PostgreSQL實(shí)例之間的通信。Greenplum segment是獨(dú)立的PostgreS來自：百科場景，檢測道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 利用新型的人工來自：專題
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【初級】基于流計(jì)算的雙十一大屏開發(fā)案例 面對每天大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，及時(shí)、高效的處理這些數(shù)據(jù)顯得十分必要。本課程主要介紹如何搭建一個(gè)可視化大屏，為企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計(jì)算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗(yàn) 適合人群：面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會大眾和高校師生來自：專題DWS)是基于Postgres的MPP的 數(shù)據(jù)倉庫 。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲， GaussDB (DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲，也可以通過外表的形式通過 OBS 進(jìn)行存儲。 Hive不支持索引，GaussDB(DWS)支持索引，所以查詢速度GaussDB(DWS)更快。 Hive不來自：百科
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單流帶寬、安全可靠的解決方案。 在HPC場景下，企業(yè)用戶的數(shù)據(jù)可以通過直接上傳或數(shù)據(jù)快遞的方式上傳到OBS。同時(shí)OBS提供的文件語義和HDFS語義支持將OBS直接掛載到HPC flavors的節(jié)點(diǎn)以及大數(shù)據(jù)&AI分析的應(yīng)用下，為高性能計(jì)算各個(gè)環(huán)節(jié)提供便捷高效的數(shù)據(jù)讀寫和存儲能力。來自：百科![]()
Alluxio是一個(gè)面向基于云的數(shù)據(jù)分析和人工智能的數(shù)據(jù)編排技術(shù)。在MRS的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中，Alluxio位于計(jì)算和存儲之間，為包括Apache 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)用可以通過統(tǒng)一的客戶端API和全局來自：百科![]()
智明OA協(xié)同辦公系統(tǒng) 盈利分析 我們對這款商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過精確的市場定位和合理的 定價(jià) 策略，我們確信這款商品將為客戶帶來良好的投資回報(bào)。 我們對這款商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過精確的市場定位和合理的定價(jià)策略，我們確信這款商品將為客戶帶來良好的投資回報(bào)。 智明OA協(xié)同辦公系統(tǒng)來自：專題![]()
應(yīng)用：大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)倉庫，MapReduce和Hadoop分布式計(jì)算。 場景特點(diǎn)：適合處理海量數(shù)據(jù)、需要高I/O能力，要求快速數(shù)據(jù)交換和處理的場景。 使用場景：分布式文件系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)、日志或數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生來自：百科![]()
Kafka是一個(gè)分布式的、分區(qū)的、多副本的消息發(fā)布-訂閱系統(tǒng)，它提供了類似于JMS的特性，但在設(shè)計(jì)上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客戶端支持、實(shí)時(shí)等特性，適用于離線和在線的消息消費(fèi)，如常規(guī)的消息收集、網(wǎng)站活性跟蹤、聚合統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)運(yùn)營數(shù)據(jù)（監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)）、日志收集等大量數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的數(shù)據(jù)收集場景。來自：百科![]()
物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)量龐大的“物”會產(chǎn)生PB級的海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒法及時(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)，就無法將數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化，大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說又成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。針對這種情況，大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)來自：百科![]()
享受人車智能生活。 車聯(lián)網(wǎng)方案架構(gòu) 車聯(lián)網(wǎng)方案架構(gòu)基于華為云服務(wù)，構(gòu)建面向聯(lián)接的車聯(lián)網(wǎng)平臺，為企業(yè)和個(gè)人提供高安全、高性能、高可靠的車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)支撐；大數(shù)據(jù)分析和豐富的云服務(wù)助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新，開放的架構(gòu)易于對接外部系統(tǒng)，打通企業(yè)研、產(chǎn)、銷各環(huán)節(jié)，幫助企業(yè)提升運(yùn)營效率。 架構(gòu)優(yōu)勢來自：百科![]()
集群上可以存在多個(gè)資源集合來支持多個(gè)用戶的不同需求。 MRS支持細(xì)粒度權(quán)限管理，結(jié)合華為云 IAM 服務(wù)提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力，可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請求條件等?；诓呗?span style='color:#C7000B'>的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式，能夠滿足企業(yè)對權(quán)限最小化的安全管控要求。例如：針對MRS服務(wù)，管理來自：百科
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