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  • 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理 內(nèi)容精選 換一換
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    后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析。 4. 流處理:Kafka支持流處理,可以將消息從一個(gè)應(yīng)用程序傳遞到另一個(gè)應(yīng)用程序,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。 5. 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理:Kafka支持多種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理框架,如Spark Streaming、Storm等,可以通過(guò)將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)教幚砜蚣苤羞M(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算和分析。
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    圖2車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)場(chǎng)景 該場(chǎng)景下 MRS 的優(yōu)勢(shì)如下所示。 實(shí)時(shí):利用Kafka實(shí)現(xiàn)海量汽車的消息實(shí)時(shí)接入。 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ):利用HBase實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ),并實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)數(shù)據(jù)查詢。 分布式數(shù)據(jù)查詢:利用Spark實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的分析查詢。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理通常用于異常檢測(cè)、欺詐識(shí)別、基于規(guī)則告警
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    下面對(duì)石墨文檔產(chǎn)品的特色功能展開(kāi)介紹。 1.1 特色功能 1、多人協(xié)作編輯,毫秒級(jí)響應(yīng) 石墨產(chǎn)品允許多人實(shí)時(shí)編輯同一份文件,編輯過(guò)程多人實(shí)時(shí)可見(jiàn),毫秒級(jí)同步響應(yīng)。 2、自動(dòng)保存 文件編輯內(nèi)容實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)自動(dòng)保存。 3、歷史查看 文檔所有協(xié)作者的編輯歷史都被自動(dòng)保存,可被追溯查看,誤操作有據(jù)可查。
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    程師、高校學(xué)生以及ICT從業(yè)人員等 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,學(xué)員可以掌握實(shí)時(shí)檢索的應(yīng)用場(chǎng)景,實(shí)時(shí)檢索采用的技術(shù)方案,實(shí)時(shí)檢索的實(shí)際案例。 課程大綱 1. 實(shí)時(shí)檢索場(chǎng)景應(yīng)用 2. 實(shí)時(shí)檢索技術(shù)介紹 3. 實(shí)時(shí)檢索實(shí)際案例 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字
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