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  • 大數(shù)據(jù)服務(wù)器分布 內(nèi)容精選 換一換
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    華為云計算 云知識 華為鯤鵬大數(shù)據(jù)的典型配置方案 華為鯤鵬大數(shù)據(jù)的典型配置方案 時間:2021-05-24 09:41:03 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬大數(shù)據(jù)的典型配置方案如下圖所示,包含實時流處理、全文檢索、離線分析/數(shù)據(jù)挖掘、冷數(shù)據(jù)存儲等流程。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)證,盡
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    華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)容器具備哪些優(yōu)勢? 大數(shù)據(jù)容器具備哪些優(yōu)勢? 時間:2021-04-13 17:49:27 容器云 容器安全 鏡像服務(wù) 鏡像 大數(shù)據(jù)容器提供每秒1000次調(diào)度能力,較社區(qū)方案提升10倍,并提供縱向擴(kuò)縮容,讓客戶快速獲取大數(shù)據(jù)算力。 大數(shù)據(jù)容器通過分布式緩存以及volcano智能調(diào)度,提升40%性能。
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    費者行為的實踐 技術(shù)能力:掌握大數(shù)據(jù)離線處理開發(fā)流程,提高大數(shù)據(jù)開發(fā)能力 認(rèn)證價值:了解大數(shù)據(jù)的前世今生,通過實踐提升大數(shù)據(jù)分析的能力 認(rèn)證課程詳情 展開詳情 大數(shù)據(jù)時代背景下,用戶消費數(shù)據(jù)暗藏許多商機(jī)。通過網(wǎng)站用戶消費行為分析實踐,了解華為云大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的使用方法,幫助商戶發(fā)掘潛在客戶。
    來自:專題
    打造高效、可靠的TaiShan大數(shù)據(jù)平臺 打造高效、可靠的TaiShan大數(shù)據(jù)平臺 時間:2020-12-11 15:53:36 本課程主要面向鯤鵬合作伙伴和開發(fā)者,介紹華為TaiShan大數(shù)據(jù)解決方案。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:大數(shù)據(jù)趨勢洞察;TaiShan大數(shù)據(jù)解決方案;解決方案案例。
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    能伙伴,實現(xiàn)應(yīng)用最優(yōu)性能。 本課程主要介紹了大數(shù)據(jù)基本應(yīng)用,華為鯤鵬大數(shù)據(jù)優(yōu)勢。 目標(biāo)學(xué)員 高校學(xué)生、個人開發(fā)者中的大數(shù)據(jù)初學(xué)者 課程目標(biāo) 了解華為鯤鵬大數(shù)據(jù)。 課程大綱 第1章 大數(shù)據(jù)業(yè)界趨勢 第2章 華為鯤鵬大數(shù)據(jù)介紹 第3章 大數(shù)據(jù)在鯤鵬上的移植 華為云 面向未來的智能世界
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    分布式消息服務(wù)有哪些 分布式消息服務(wù)有哪些 華為云提供分布式消息Kafka版、分布式消息RabbitMQ版和分布式消息RocketMQ版,為用戶應(yīng)用系統(tǒng)提供異步的、高可用的消息隊列服務(wù),實現(xiàn)應(yīng)用解耦、突發(fā)流量處理以及與第三方應(yīng)用的集成。 華為云提供分布式消息Kafka版、分布式消
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    華為云計算 云知識 探索Serverless 數(shù)據(jù)湖 :無需大數(shù)據(jù)背景,會SQL就會大數(shù)據(jù)分析 探索Serverless數(shù)據(jù)湖:無需大數(shù)據(jù)背景,會SQL就會大數(shù)據(jù)分析 時間:2021-04-27 15:04:16 內(nèi)容簡介: 隨著大數(shù)據(jù)&AI技術(shù)在企業(yè)商用場景的廣泛應(yīng)用,統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺已經(jīng)
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    華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)有哪些實際的應(yīng)用類型 大數(shù)據(jù)有哪些實際的應(yīng)用類型 時間:2021-05-24 09:06:01 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)在當(dāng)今實際的應(yīng)用中,按照場景基本可以區(qū)分為如下幾種類型: 1. 經(jīng)營類 在電信/金融/電力領(lǐng)域,主要用于經(jīng)營分析、電信信令等。 2. 管理類 在
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    華為云計算 云知識 分布式緩存有哪些 分布式緩存有哪些 時間:2020-10-13 16:22:48 分布式緩存能夠處理大量的動態(tài)數(shù)據(jù),因此比較適合應(yīng)用在Web 2.0時代中的社交網(wǎng)站等需要由用戶生成內(nèi)容的場景。從本地緩存擴(kuò)展到分布式緩存后,關(guān)注重點從CPU、內(nèi)存、緩存之間的數(shù)據(jù)
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