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- 數(shù)據(jù)血緣分析示例圖 內(nèi)容精選 換一換
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場景提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和應用接口對接等底層工作的支撐,支持工業(yè)領域大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的物聯(lián)網(wǎng)解決方案。 智物聯(lián)Mixlinker工業(yè)IOT平臺解決方案是為工業(yè)垂直領域和不同場景提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和應用接口對接等底層工作的支撐,支持工業(yè)領域大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的物聯(lián)網(wǎng)解決方案。來自:專題來自:百科
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捕。時序數(shù)據(jù)的分析一般依賴于時序數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)保存至時序數(shù)據(jù)庫進行分類與排序,再由其他應用或服務從數(shù)據(jù)庫中獲取進行進一步處理。 離線數(shù)據(jù) 還有一些數(shù)據(jù),對于實時性和有序性的要求都沒那么強,分析時數(shù)據(jù)已經(jīng)固化,我們稱之為離線數(shù)據(jù)。典型的離線數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品銷量數(shù)據(jù)、景點游客數(shù)據(jù)等,應用于來自:百科GaussDB (DWS)應用場景-實時數(shù)據(jù)分析 GaussDB(DWS)應用場景-實時數(shù)據(jù)分析 時間:2021-06-17 14:58:31 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在實時數(shù)據(jù)分析的應用如下圖所示。分析過程有如下的特點: 流式數(shù)據(jù)實時入庫:IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計算及AI服務處理后,可實時寫入GaussDB(DWS)。來自:百科
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數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)服務等功能,支持行業(yè)知識庫智能化建設,支持大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)計算分析引擎等數(shù)據(jù)底座,幫助企業(yè)快速構建從數(shù)據(jù)接入到數(shù)據(jù)分析的端到端智能數(shù)據(jù)系統(tǒng),消除數(shù)據(jù)孤島,統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準,加快數(shù)據(jù)變現(xiàn),實現(xiàn)數(shù)字化轉型。 產(chǎn)品架構如圖1所示。 圖1產(chǎn)品架構 數(shù)據(jù)集成 支持批量數(shù)據(jù)遷來自:百科、高安全的能力。 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到 MRS 集群的能力,包括Flume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關系型數(shù)據(jù)導入)、Kafka(高可靠消息隊列),支持各種數(shù)據(jù)源導入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。使用云數(shù)據(jù)遷移云服務也可以將外部數(shù)據(jù)導入至MRS集群中。 數(shù)據(jù)存儲 MRS支持結來自:專題
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