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- 大數(shù)據(jù)etl hadoop 內(nèi)容精選 換一換
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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)交換處理能力的場景。例如MapReduce 、Hadoop計算密集型。 推薦使用磁盤增強型 彈性云服務(wù)器 ，主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫訪問的工作負(fù)載，例如：Hadoop分布式計算，大規(guī)來自：專題像處理能力。 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)交換處理能力的場景。例如MapReduce 、Hadoop計算密集型。 推薦使用磁盤增強型彈性云服務(wù)器，主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫訪問的工作負(fù)載，例如：Hadoop分布式計算，大規(guī)來自：專題
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彈性云服務(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)交換處理能力的場景。例如MapReduce 、Hadoop計算密集型。 推薦使用磁盤增強型彈性云服務(wù)器，主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫訪問的工作負(fù)載，例如：Hadoop分布式計算，大規(guī)來自：專題
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應(yīng)用升級、更新維護(hù)工作量大，對于大型系統(tǒng)不可接受。 而 DDM 實現(xiàn)的數(shù)據(jù)分片，能做到應(yīng)用0改動： 1. 大表分片：支持按Hash等算法實現(xiàn)自動分片； 2. 自動路由：根據(jù)分片規(guī)則，將SQL路由至真正的數(shù)據(jù)源； 3. 連接復(fù)用：通過MySQL實例的連接池復(fù)用，大幅提升數(shù)據(jù)庫并發(fā)訪問能力。 文中課程 更多精彩課程來自：百科![]()
來自：百科![]()
除此之外還有兩大更專業(yè)的應(yīng)用場景我們也需要了解： 3、 數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)分析場景下，處理大容量數(shù)據(jù)，需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。例如 MapReduce 、Hadoop計算密集型。 推薦使用磁盤增強型彈性云服務(wù)器，主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能來自：百科![]()
對某個key-value的列表進(jìn)行降序顯示。當(dāng)操作和查詢并發(fā)大的時候，使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫就會遇到性能瓶頸，造成較大的時延。 使用分布式緩存服務(wù)（D CS ）的Redis版本，可以實現(xiàn)一個商品熱銷排行榜的功能。它的優(yōu)勢在于： 數(shù)據(jù)保存在緩存中，讀寫速度非?？臁?提供字符串（String）、來自：專題![]()
了華為研發(fā)大模型實踐及分享。專家以AI編程為切入點，介紹了利用大模型自動生成代碼的原理、歷史與效果，從軟件內(nèi)涵的擴展、對工具鏈的影響等方面分析了大模型將給軟件研發(fā)帶來哪些主要的變化，并結(jié)合例子展示出大模型的確將大幅提升軟件研發(fā)的效率。同時，也詳細(xì)展示了華為內(nèi)部在研發(fā)大模型的實踐，介紹了華為的智能研發(fā)助手來自：百科![]()
云知識 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 時間：2020-12-04 11:23:11 數(shù)據(jù)湖探索（ DLI ）中數(shù)據(jù)庫的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫基本相同，它還是DLI管理權(quán)限的基礎(chǔ)單元，賦權(quán)以數(shù)據(jù)庫為單位。 在DLI中，表和數(shù)據(jù)庫是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺） 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺） 時間：2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺）對數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對象/主體進(jìn)行聯(lián)接和規(guī)則計算等處理，形成面向數(shù)據(jù)消費的主題數(shù)據(jù)，具有多角度、多層次、多粒度等特征，支撐業(yè)務(wù)分析、決策與執(zhí)行。來自：百科![]()
圖像處理能力。 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)交換處理能力的場景。例如MapReduce、Hadoop計算密集型。 推薦使用磁盤增強型彈性云服務(wù)器，主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫訪問的工作負(fù)載，例如：Hadoop分布式計算，大規(guī)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云 區(qū)塊鏈 三大核心技術(shù)國際標(biāo)準(zhǔn)立項通過 華為云區(qū)塊鏈三大核心技術(shù)國際標(biāo)準(zhǔn)立項通過 時間：2022-11-24 09:57:20 近日，國際電信聯(lián)盟第十六研究組（ITU-T SG16）召開全體會議，由華為云區(qū)塊鏈團(tuán)隊牽頭的三個區(qū)塊鏈國際標(biāo)準(zhǔn)順利通過立項，分別是：來自：百科![]()
或更多。 Astro Canvas可視化大屏開發(fā) Astro Canvas可視化大屏開發(fā) 實現(xiàn)PC端與移動端設(shè)備共享企業(yè)數(shù)據(jù)成像，支持 2/2.5/3D 組件與流媒體低延時快速渲染、支持數(shù)據(jù)實時聯(lián)動，實時生成動態(tài)報表和信息看板，將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成直觀、清晰的信息向決策者呈現(xiàn)。 Astro來自：專題![]()
什么是MRS 大數(shù)據(jù)是人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時代以來面臨的一個巨大問題：社會生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，數(shù)據(jù)種類越來越多，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比如說單機存儲，關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法解決這些新的大數(shù)據(jù)問題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問題，Apache基金會推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處來自：專題![]()
Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大數(shù)據(jù)組件。 用戶可以獨立申請和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive組件，用戶快速在主機上創(chuàng)建集群，提供海量數(shù)據(jù)的實時性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲和計算能力。當(dāng)數(shù)據(jù)完成存儲來自：百科![]()
免費的服務(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)交換處理能力的場景。例如MapReduce 、Hadoop計算密集型。 推薦使用磁盤增強型彈性云服務(wù)器，主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫訪問的工作負(fù)載，例如：Hadoop分布式計算，大規(guī)來自：專題![]()
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Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大數(shù)據(jù)組件。 用戶可以獨立申請和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive組件，用戶快速在主機上創(chuàng)建集群，提供海量數(shù)據(jù)的實時性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲和計算能力。當(dāng)數(shù)據(jù)完成存儲來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時間：2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉庫 DWS將 OBS 上存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表，從而利用數(shù)據(jù)庫SQL引擎的能力對OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉庫 SQL On OBS，冷熱數(shù)據(jù)分離，歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。來自：百科
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