- 海量數(shù)據(jù)處理 內(nèi)容精選 換一換
-
推薦使用內(nèi)存優(yōu)化型 彈性云服務(wù)器 ,主要提供高內(nèi)存實(shí)例,同時(shí)可以配置超高IO的云硬盤和合適的帶寬。 免費(fèi)的服務(wù)器 -圖形渲染 對圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存,大量數(shù)據(jù)處理,I/O并發(fā)能力??梢酝瓿煽焖俚?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計(jì)算能力的場景。例如圖形渲染、工程制圖。 推薦使用GPU圖形加速型彈性云服務(wù)器,G1型彈性云服務(wù)器基于NVIDIA來自:專題線渲染、資源動(dòng)態(tài)調(diào)整等特點(diǎn),能夠保證每一幀的質(zhì)量和效果。 l 場景特性 圖形渲染對圖像視頻質(zhì)量要求高、大內(nèi)存,大量數(shù)據(jù)處理,I/O 并發(fā)能力??梢酝瓿煽焖俚?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)處理交換以及大量的GPU計(jì)算能力的場景。 推薦使用GPU圖形加速型彈性云服務(wù)器,G1型彈性云服務(wù)器基于NVIDIA Tesla來自:百科
- 海量數(shù)據(jù)處理 相關(guān)內(nèi)容
-
速度越來越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù),比如說單機(jī)存儲(chǔ),關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法解決這些新的大數(shù)據(jù)問題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問題,Apache基金會(huì)推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開源解決方案。Hadoop是一個(gè)開源分布式計(jì)算平臺(tái),可以充分利用集群的計(jì)算和存儲(chǔ)能力,完成海量數(shù)據(jù)的處理。企業(yè)自行來自:專題根據(jù)時(shí)序數(shù)據(jù)的特點(diǎn),做好時(shí)序數(shù)據(jù)處理需具備以下幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn): 高寫入性能,每天處理萬億級時(shí)間點(diǎn)寫入; 極低成本,具有針對時(shí)序數(shù)據(jù)的專用壓縮算法; 高查詢性能,能夠支撐多節(jié)點(diǎn)多線程并行查詢,具備向量化查詢引擎,同時(shí),高效支持聚合、卷積等時(shí)序數(shù)據(jù)查詢模式; 海量時(shí)間線,最大可支持億級時(shí)間線;來自:百科
- 海量數(shù)據(jù)處理 更多內(nèi)容
-
效處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流,例如物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)可以通過FaaS函數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)清洗、轉(zhuǎn)換和分析,能確保系統(tǒng)具備快速響應(yīng)能力。 FaaS平臺(tái)可以與多種數(shù)據(jù)源和服務(wù)(如數(shù)據(jù)庫、消息隊(duì)列、流處理平臺(tái))無縫集成,便于構(gòu)建復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理鏈路,提升數(shù)據(jù)處理能力 咨詢 企業(yè)需要降本增效 函數(shù)即服務(wù)來自:專題
物聯(lián)網(wǎng)流編排算子:基于典型物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景,封裝常用算子,比如數(shù)據(jù)接入,數(shù)據(jù)過濾,數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等等 時(shí)序分析 專為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)處理優(yōu)化的服務(wù),包括高壓縮比的時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ),高效的時(shí)序查詢效率,海量時(shí)間線能力; 海量接入:海量時(shí)間線能力,最大可達(dá)億級 時(shí)序存儲(chǔ):列式存儲(chǔ)及專用壓縮算法,高壓縮率 高效查詢:基于時(shí)間多維度聚合,近實(shí)時(shí)分析查詢來自:百科
服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài),您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL,結(jié)合商業(yè)智能工具,經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫 DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級縮短至小時(shí)級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來自:百科
一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫,提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。 GaussDB (DWS)是基于華為云原生融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產(chǎn)品的服務(wù),兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99和SQL 2003,為各行業(yè)PB級海量大數(shù)據(jù)分析提供有競爭力的解決方案。來自:百科
車聯(lián)網(wǎng)解決方案業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 平臺(tái)難以支撐高并發(fā)接入 車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)涉及海量數(shù)據(jù)并發(fā)接入,包括車輛狀態(tài)信息、位置信息、環(huán)境感知,人車行為數(shù)據(jù)等;車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)負(fù)載隨著業(yè)務(wù)發(fā)展逐漸增大,難以承受高并發(fā)沖擊。 海量數(shù)據(jù)難以挖掘價(jià)值 車聯(lián)網(wǎng)匯聚了海量的數(shù)據(jù),企業(yè)當(dāng)前缺乏有效手段來充分挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值,讓數(shù)據(jù)來自:百科
高效解決方案。 免費(fèi)領(lǐng)取mysql數(shù)據(jù)庫 MySQL數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)有哪些? 華為 云數(shù)據(jù)庫 具有高性能、高擴(kuò)展、一致性、易操作等特點(diǎn),為企業(yè)海量數(shù)據(jù)處理、智能存儲(chǔ)、業(yè)務(wù)應(yīng)用提供強(qiáng)有力的平臺(tái)支撐。 用更低的成本,享更多的服務(wù) 用更低的成本,享更多的服務(wù) 華為云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL來自:專題
- 海量數(shù)據(jù)處理之Bloom Filter詳解
- 位圖原理及實(shí)現(xiàn) - 海量數(shù)據(jù)處理標(biāo)配
- 哈希切割 及 海量數(shù)據(jù)處理面試題講解
- C++位圖/布隆過濾器/海量數(shù)據(jù)處理
- 海量數(shù)據(jù)處理利器之Hash——在線郵件地址過濾
- 從海量數(shù)據(jù)處理到大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)思想之-分而治之
- 海量數(shù)據(jù)處理面試題與Bit-map詳解
- 十道海量數(shù)據(jù)處理面試題與十個(gè)方法大總結(jié)(轉(zhuǎn)載)
- 海量數(shù)據(jù)處理 - 10億個(gè)數(shù)中找出最大的10000個(gè)數(shù)(top K問題)
- 海量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)處理如何做,看華為云SRE案例分享