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- 大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)+ETL 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科云知識(shí) DAS 的系統(tǒng)架構(gòu) DAS的系統(tǒng)架構(gòu) 時(shí)間：2021-05-31 17:24:04 數(shù)據(jù)庫(kù) DAS的系統(tǒng)架構(gòu)如下圖所示。其中的功能組件解釋如下： Conn Consoles：DAS連接管理的控制臺(tái)； DAS Consoles：DAS Console是數(shù)據(jù)管理服務(wù)的統(tǒng)一入口，在Console來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) Kubernetes總體架構(gòu) Kubernetes總體架構(gòu) 時(shí)間：2021-06-30 19:18:39 Kubernetes的系統(tǒng)組件包括users、master、nodes，詳見(jiàn)下圖： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在??????????????來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) Kubernetes架構(gòu)分層 Kubernetes架構(gòu)分層 時(shí)間：2021-06-30 18:58:41 Kubernetes具有分層的結(jié)構(gòu)，包括內(nèi)核層、應(yīng)用層、治理層、接口層和生態(tài)系統(tǒng)。 各個(gè)分層包含的內(nèi)容如下圖： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在來(lái)自：百科
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Neutron的架構(gòu)原理 Neutron的架構(gòu)原理 時(shí)間：2021-02-08 21:05:01 云計(jì)算 2012年上半年，Neutron始于Essex版本，孵化項(xiàng)目，高級(jí)用戶選擇使用； 2012年下半年，Neutron在Folsom版本中成為核心項(xiàng)目，OpenStack云平臺(tái)對(duì)其提供正式支持。來(lái)自：百科![]()
行、列存儲(chǔ)有如下優(yōu)缺點(diǎn)： 一般情況下，如果表的字段比較多（大寬表），查詢中涉及到的列不多的情況下，適合列存儲(chǔ)。如果表的字段個(gè)數(shù)比較少，查詢大部分字段，那么選擇行存儲(chǔ)比較好。 行存表 默認(rèn)創(chuàng)建表的類型。數(shù)據(jù)按行進(jìn)行存儲(chǔ)，即一行數(shù)據(jù)是連續(xù)存儲(chǔ)。適用于對(duì)數(shù)據(jù)需要經(jīng)常更新的場(chǎng)景。 postgres=# CREATE來(lái)自：專題![]()
打造高效、可靠的TaiShan大數(shù)據(jù)平臺(tái) 打造高效、可靠的TaiShan大數(shù)據(jù)平臺(tái) 時(shí)間：2020-12-11 15:53:36 本課程主要面向鯤鵬合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，介紹華為TaiShan大數(shù)據(jù)解決方案。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：大數(shù)據(jù)趨勢(shì)洞察；TaiShan大數(shù)據(jù)解決方案；解決方案案例。來(lái)自：百科![]()
同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)按照流程、業(yè)務(wù)邏輯串聯(lián)起來(lái)，形成清晰、全面、即時(shí)、可追溯的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺(tái)，讓管理者可以及時(shí)了解各業(yè)務(wù)線、各部門、人員的實(shí)時(shí)狀態(tài)和數(shù)據(jù)分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，拉近企業(yè)和消費(fèi)者距離，提高企業(yè)管理水平。 道道全深知，在智能制造的宏觀背景下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)以及圍繞數(shù)據(jù)構(gòu)建的數(shù)據(jù)來(lái)自：云商店![]()
數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些_開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)_數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用 連接 GaussDB 數(shù)據(jù)庫(kù)_華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)_新建數(shù)據(jù)庫(kù)_語(yǔ)法 GaussDB自建數(shù)據(jù)庫(kù)_GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)_華為高斯自建數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫(kù)_免費(fèi)mysql數(shù)據(jù)庫(kù)_rds數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)案例_GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)_華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)_新建高斯數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：專題![]()
安全云腦 _綜合態(tài)勢(shì)大屏 安全云腦_綜合態(tài)勢(shì)大屏 在現(xiàn)場(chǎng)講解匯報(bào)、實(shí)時(shí)監(jiān)控等場(chǎng)景下，為了獲得更好的演示效果，通常需要將安全云腦服務(wù)的分析結(jié)果展示在大型屏幕上。 安全云腦默認(rèn)提供一個(gè)綜合感知態(tài)勢(shì)大屏，可以還原攻擊歷史，感知攻擊現(xiàn)狀，預(yù)測(cè)攻擊態(tài)勢(shì)，為用戶提供強(qiáng)大的事前、事中、事后安全管理能力，實(shí)現(xiàn)一屏全面感知。來(lái)自：專題![]()
高吞吐量： 能夠處理海量數(shù)據(jù)流，每秒可處理百萬(wàn)級(jí)別的消息。 - 低延遲： 消息能夠?qū)崟r(shí)傳輸，幾乎沒(méi)有延遲。 - 可擴(kuò)展性： 能夠輕松擴(kuò)展集群規(guī)模，并支持橫向擴(kuò)展。 - 可靠性： 每個(gè)分區(qū)都有多個(gè)副本，能夠保證數(shù)據(jù)的可靠性和容錯(cuò)性。 - 靈活性： 支持多種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)消費(fèi)方式。 Kafka中的生產(chǎn)者和消費(fèi)者是如何實(shí)現(xiàn)的來(lái)自：專題![]()
。 什么是華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手？ 華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手是由華為研發(fā)的基于盤古大模型的AI助手，它能夠快速生成轉(zhuǎn)換器代碼，幫助您將數(shù)據(jù)接入大屏，并擅長(zhǎng)回答各類通用問(wèn)題。無(wú)論是編程、技術(shù)咨詢還是其他領(lǐng)域的問(wèn)題，華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手都能為您提供準(zhǔn)確、邏輯性強(qiáng)且友好的回復(fù)。來(lái)自：百科![]()
抽取轉(zhuǎn)換加載，即ETL（Extracting, Transferring, Loading），是一個(gè)面向大數(shù)據(jù)量處理的專業(yè)化數(shù)據(jù)整合工具。ETL主要是用于從源系統(tǒng)（數(shù)據(jù)庫(kù)或文件系統(tǒng)）抽取數(shù)據(jù)集，然后對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行維度轉(zhuǎn)換、連接、清洗和匯總處理，最后將結(jié)果數(shù)據(jù)集裝載或輸出到目標(biāo)系統(tǒng)（數(shù)據(jù)庫(kù)或文件系統(tǒng)）。來(lái)自：百科![]()
需要4U8G的硬件規(guī)格，視并發(fā)量、數(shù)據(jù)量的情況可以再疊加硬件規(guī)格。 IoT邊緣園區(qū)與城市子系統(tǒng)數(shù)采服務(wù)訂購(gòu)說(shuō)明 若需要園區(qū)與城市子系統(tǒng)數(shù)采，則需要單獨(dú)購(gòu)買資源包，不包含硬件資源，需要客戶另購(gòu)硬件作為邊緣節(jié)點(diǎn)。小規(guī)格至少需要4U8G的硬件規(guī)格，大規(guī)格至少需要8U16G的硬件規(guī)格。 IoT邊緣服務(wù)常見(jiàn)問(wèn)題來(lái)自：專題![]()
好用的數(shù)據(jù)處理方案——數(shù)據(jù)工坊 DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案——數(shù)據(jù)工坊 DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。來(lái)自：專題![]()
hadoop三大組件是什么 hadoop三大組件是什么 時(shí)間：2020-09-21 09:15:14 hadoop三大組件mapreduce分布式運(yùn)算框架yarn任務(wù)調(diào)度平臺(tái)hdfs分布式文件系統(tǒng) 1.HDFS數(shù)據(jù)存放策略：分塊存儲(chǔ)+副本存放。 2.數(shù)據(jù)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（即數(shù)據(jù)備份）：默認(rèn)來(lái)自：百科![]()
Canvas開(kāi)發(fā)可視化大屏、小屏頁(yè)面，具備如下優(yōu)勢(shì)。 輕松編排、靈活配置 Astro Canvas簡(jiǎn)單拖拽，自由組合，預(yù)置豐富的樣式、組件和大屏模板，實(shí)時(shí)預(yù)覽，輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運(yùn)營(yíng)人員也可基于需求快速配置大屏。 自定義大屏模板 Astro Canvas大屏模板作為資產(chǎn)沉淀，可在項(xiàng)目中快速?gòu)?fù)用。來(lái)自：專題![]()
。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 應(yīng)用層：數(shù)據(jù)加載工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商業(yè)智能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具，來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu) GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu) 時(shí)間：2021-06-17 12:07:28 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu)如下圖。其中： CM： 集群管理模塊(Cluster Manager)； 管理和監(jiān)控分布式系統(tǒng)中各個(gè)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云日志 服務(wù)架構(gòu) 云日志服務(wù)架構(gòu) 時(shí)間：2021-07-01 19:06:37 云日志服務(wù)具有豐富的日志接入方式、高性能日志數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、日志數(shù)據(jù)投遞的優(yōu)勢(shì)。其架構(gòu)如下圖所示： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在???????????????????????來(lái)自：百科
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