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- 海量數(shù)據(jù)處理 內容精選 換一換
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機集群的計算機系統(tǒng)和環(huán)境。能夠執(zhí)行一般個人電腦無法處理的大資料量與高性能的運算。高性能計算具有超高浮點計算能力,可用于解決計算密集型、海量數(shù)據(jù)處理等業(yè)務的計算需求,如應用于工業(yè)設計CAD/CAE,生物科學,能源勘探,圖片渲染和異構計算等涉及高性能計算集群來解決大型計算問題的領域。來自:專題華為云計算 云知識 GaussDB (for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴展,海量存儲 GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴展,海量存儲 時間:2021-06-16 17:09:19 數(shù)據(jù)庫 對于游戲行業(yè)來說,輕資產(chǎn),快速擴容是其使用 云數(shù)據(jù)庫 驅動力。行業(yè)痛點:無法預測用戶流來自:百科
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數(shù)據(jù)轉發(fā)至 函數(shù)工作流 數(shù)據(jù)轉發(fā)至函數(shù)工作流 對于設備上報到平臺的數(shù)據(jù),使用函數(shù)工作流(FunctionGraph)處理實時流數(shù)據(jù)。通過函數(shù)服務,用戶只需編寫業(yè)務函數(shù)代碼并設置運行的條件,無需配置和管理服務器等基礎設施,即可跟蹤設備的設備屬性、消息上報,狀態(tài)變更,分析、整理和計量數(shù)來自:專題可靠的在線 數(shù)據(jù)倉庫 服務,為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉庫DWS應用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 客戶痛點: 【數(shù)據(jù)處理耗時】:使用開源Hadoop處理數(shù)據(jù)耗時長,每次處理耗時1天; 【不支持關聯(lián)分析】:ES不能支持關聯(lián)等復雜查詢分析; 【數(shù)據(jù)更新難】:來自:百科圖2車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)海量數(shù)據(jù)存儲場景 該場景下 MRS 的優(yōu)勢如下所示。 實時:利用Kafka實現(xiàn)海量汽車的消息實時接入。 海量數(shù)據(jù)存儲:利用HBase實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)存儲,并實現(xiàn)毫秒級數(shù)據(jù)查詢。 分布式數(shù)據(jù)查詢:利用Spark實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的分析查詢。 實時數(shù)據(jù)處理 實時數(shù)據(jù)處理通常用于異常檢來自:百科可用、高可靠、高安全、可視化管理等特性,為企業(yè)海量數(shù)據(jù)處理、智能存儲、業(yè)務應用提供強有力的平臺支撐。 DDS 數(shù)據(jù)庫是免費的嗎?相比自建數(shù)據(jù)庫,華為云 文檔數(shù)據(jù)庫服務 DDS具有高可用、高可靠、高安全、可視化管理等特性,為企業(yè)海量數(shù)據(jù)處理、智能存儲、業(yè)務應用提供強有力的平臺支撐。 產(chǎn)品詳情來自:專題
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