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- 實時流數據處理服務 內容精選 換一換
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●推流質量問題 推流質量直接決定了觀眾觀看直播的體驗，您可以在 視頻直播 控制臺查看到單條直播流的推流幀率、碼率的指標，正常的直播流幀率為平滑的直線，質量差的直播流幀率上下波動大。直播流的推流質量差主要是由于推流所在地與推流節(jié)點之間的網絡情況不穩(wěn)定，或者是推流設備質量差導致的。因此來自：專題[課程]大數據實時流處理場景化解決方案 [課程]大數據融合數倉場景化解決方案 [課程]大數據應用開發(fā)總指導 [課程]大數據離線處理場景化解決方案 [課程]大數據實時檢索場景化解決方案 [課程]大數據實時流處理場景化解決方案 [課程]大數據融合數倉場景化解決方案 HCIA-Big Data來自：專題
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HCIP-Big Data Developer系列課程。大數據應用中實時流的場景解決方案，從方案架構到技術實現框架，包括數據的采集、處理、存儲，包括實時流案例分析及實戰(zhàn)。 大數據融合數倉場景化解決方案 HCIP-Big Data Developer系列課程。大數據融合數倉的場景解決方案，從方案來自：專題![]()
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訂閱推送 適用場景 優(yōu)點 限制 HTTP/HTTPS訂閱推送 應用作為服務端被動接收IoT云服務的消息 / / AMQP訂閱推送 應用作為客戶端，可主動拉取IoT云服務的消息，也可以通過監(jiān)聽被動接收 IoT云服務的消息。 能主動拉取數據 請參考連接規(guī)格。 點擊可查看 訂閱推送的詳細指引來自：百科![]()
高吞吐量 實時數據流處理 函數即服務（FaaS）非常適合處理實時數據流，能夠高效跟蹤應用程序活動，處理事務順序，分析數據流，并建立索引。通過事件驅動機制，批量數據處理可通過自動調度資源，確保在需求高峰期靈活使用更多函數實例，應對數據處理挑戰(zhàn) 微服務架構應用 函數即服務（FaaS）來自：專題![]()
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BoostKit大數據使能套件：Spark機器學習算法，實現數據處理倍級性能提升 BoostKit大數據使能套件：Spark機器學習算法，實現數據處理倍級性能提升 時間：2021-04-27 15:10:34 內容簡介： 隨著大數據爆炸式的增長，應用大規(guī)模數據處理系統分析大數據變得越來越重要。其中，S來自：百科![]()
云知識 實時音視頻的應用場景 實時音視頻的應用場景 時間：2020-09-09 18:45:48 華為云實時音視頻服務（Real-Time Communication）憑借在視頻業(yè)務領域長期技術積累，快速為行業(yè)提供高并發(fā)、低延遲、高清流暢、安全可靠的全場景、全互動、全實時的音視頻來自：百科![]()
內容存檔，省去記錄的人力和時間成本，大幅提升了轉換效率 高效便捷 快速記錄音頻內容 不間斷識別 可對大于60秒的長語音數據流不間斷識別 會議實時記錄 會議實時記錄 對會議記錄的音頻文件，進行快速的識別，轉化成文字，方便進行會議記錄 多種輸入源支持 支持單雙聲道以及采樣率8k、16k的 語音識別來自：專題![]()
Governance構建更安全的軟件開發(fā)生命周期 華為云軟件開發(fā)生產線（CodeArts）1月新功能特性 華為云 FunctionGraph 函數工作流：打破 AIGC 部署困局，釋放企業(yè)無限潛能 批量遷移GitLab內網倉庫到代碼托管CodeArts Repo來自：百科![]()
實時數據備份系統推薦 云備份 什么是云備份？ 什么是云備份 云備份(Cloud Backup Recovery)為云內的彈性云服務器、裸金屬服務器、云硬盤和云下VMware虛擬化環(huán)境提供簡單易用的備份服務，針對病毒入侵、人為誤刪除、軟硬件故障等場景，可將數據恢復到任意備份點?？梢?來自：專題![]()
華為云計算 云知識 刪除流日志DeleteFlowLoger 刪除流日志DeleteFlowLoger 時間：2023-11-16 16:48:15 功能介紹 刪除流日志 接口約束 流日志狀態(tài)為available，deleting和failed的時候才能刪除。 調試 您可以在API來自：百科![]()
華為云計算 云知識 重試函數流RetryWorkFlow 重試函數流RetryWorkFlow 時間：2023-08-09 11:52:26 API網關 云服務器 云主機 云計算 彈性伸縮 功能介紹 重試函數流(執(zhí)行標準函數流失敗時可使用執(zhí)行id調用此接口重試，快速工作流不支持重試) 調試來自：百科![]()
華為云計算 云知識 停止函數流StopWorkFlow 停止函數流StopWorkFlow 時間：2023-08-10 10:19:25 API網關 云服務器 云主機 云計算 彈性伸縮 功能介紹 停止函數流 調試 您可以在API Explorer中調試該接口，支持自動認證鑒權。API來自：百科![]()
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MapReduce提供多種主流計算引擎：MapReduce（批處理）、Tez（DAG模型）、Spark（內存計算）、SparkStreaming（微批流計算）、Storm（流計算）、Flink（流計算），滿足多種大數據應用場景，將數據進行結構和邏輯的轉換，轉化成滿足業(yè)務目標的數據模型。 基于預設的數據模型，使用易來自：專題
