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Kafka支持批處理,可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效傳輸。 3. 日志收集: Kafka可以作為日志收集器,將日志消息按照時間順序存儲,方便后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析。 4. 流處理:Kafka支持流處理,可以將消息從一個應用程序傳遞到另一個應用程序,實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)處理。 5. 實時數(shù)據(jù)處理:Kafka支持多種實時數(shù)據(jù)處理框架,如Spark來自:專題
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程師、高校學生以及ICT從業(yè)人員等 課程目標 學完本課程后,學員可以掌握實時檢索的應用場景,實時檢索采用的技術(shù)方案,實時檢索的實際案例。 課程大綱 1. 實時檢索場景應用 2. 實時檢索技術(shù)介紹 3. 實時檢索實際案例 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字來自:百科
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該桶需要打開日志配置管理的開關(guān)。桶日志功能開啟后,桶的每次操作將會產(chǎn)生一條日志,并將多條日志打包成一個日志文件。日志文件存放位置需要在開啟桶日志功能時指定,可以存放到開啟日志功能的桶中,也可以存放到其他你有權(quán)限的桶中,但需要和開啟日志功能的桶在同一個region中。 由于日志文件是 OBS 產(chǎn)生來自:百科
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,毫秒級時延。 適用場景:實時日志分析,網(wǎng)絡流量監(jiān)控,實時風險管控,實時數(shù)據(jù)統(tǒng)計,實時數(shù)據(jù)ETL。 圖1實時流分析場景 物聯(lián)網(wǎng)IoT場景 物聯(lián)網(wǎng)設備或邊緣設備,上傳數(shù)據(jù)到 數(shù)據(jù)接入服務 (DIS)或者其他云存儲服務,實時流計算服務直接從DIS讀取數(shù)據(jù),實時分析數(shù)據(jù)流(故障檢測、數(shù)據(jù)清來自:百科
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