Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
￥0.00
元
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買
- 海量數(shù)據(jù)處理 內(nèi)容精選 換一換
-
認(rèn)知計(jì)算：人工智能、知識(shí)探索、發(fā)現(xiàn)和管理 2. 融合數(shù)據(jù)處理平臺(tái)：Spark / Data Intensive Streaming 3. YARN：智能跨域數(shù)據(jù)中心資源管理 4. 智能跨域數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)：HDFS / HBase / MPPDB 目前大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)超過(guò)單機(jī)處理能力，分布式并行計(jì)算來(lái)自：百科速度越來(lái)越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比如說(shuō)單機(jī)存儲(chǔ)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)無(wú)法解決這些新的大數(shù)據(jù)問(wèn)題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問(wèn)題，Apache基金會(huì)推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開(kāi)源解決方案。Hadoop是一個(gè)開(kāi)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(lái)自：專題
- 海量數(shù)據(jù)處理 相關(guān)內(nèi)容
-
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(chǎng)景特性 圖形渲染對(duì)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(chǎng)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(lái)自：百科根據(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(wàn)億級(jí)時(shí)間點(diǎn)寫入； 極低成本，具有針對(duì)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(jí)時(shí)間線；來(lái)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(guò)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(kù)、消息隊(duì)列、流處理平臺(tái)）無(wú)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(lái)自：專題![]()
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。 圖形渲染 對(duì)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(chǎng)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(lái)自：專題![]()
的批處理、流處理、內(nèi)存計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等，挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值。 功能優(yōu)勢(shì) 純SQL操作 DLI 提供標(biāo)準(zhǔn)SQL接口，用戶僅需使用SQL便可實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)查詢分析。 存算分離 DLI的存儲(chǔ)和計(jì)算解耦，分開(kāi)申請(qǐng)和計(jì)費(fèi)，降低成本的同時(shí)，提高了資源利用率。 企業(yè)級(jí)多租戶 支持計(jì)算資源按租戶隔離來(lái)自：百科![]()
開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 一站式 開(kāi)“箱”即用，涵蓋AI開(kāi)發(fā)全流程，包含數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、管理、部署功能，可靈活使用其中一個(gè)或多個(gè)功能。來(lái)自：百科![]()
來(lái)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(cāng)庫(kù) DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(lái)自：百科![]()
物聯(lián)網(wǎng)流編排算子：基于典型物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景，封裝常用算子，比如數(shù)據(jù)接入，數(shù)據(jù)過(guò)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(jí) 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(lái)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(kù)，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。 GaussDB (DWS)是基于華為云原生融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(jí)海量大數(shù)據(jù)分析提供有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。來(lái)自：百科![]()
布局」？ 車聯(lián)網(wǎng)是汽車的‘智能中樞’，實(shí)時(shí)導(dǎo)航、遠(yuǎn)程控制、故障預(yù)警、路線推薦等核心功能都依賴于車聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)。 面對(duì)紛繁復(fù)雜的合規(guī)要求和海量的數(shù)據(jù)處理，傳統(tǒng)車聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)存在眾多瓶頸： 海外開(kāi)拓安全合規(guī)：汽車出海會(huì)面臨不同國(guó)家合規(guī)問(wèn)題。海外合規(guī)建設(shè)是一項(xiàng)龐大的系統(tǒng)工程，耗時(shí)費(fèi)力，對(duì)于海外來(lái)自：百科![]()
據(jù)特點(diǎn)采用不同的存儲(chǔ)策略，提供溫冷數(shù)據(jù)分層存儲(chǔ)，在滿足數(shù)據(jù)處理要求的同時(shí)，降低存儲(chǔ)成本。 同時(shí)，針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備的顯著時(shí)序特征，華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及數(shù)據(jù)分析上做了大量的優(yōu)化，提供高性能、高壓縮比的時(shí)序數(shù)據(jù)處理。比如按時(shí)間線做Hash Partition，所有Sh來(lái)自：百科![]()
二、一種改良的大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)Kappa 一條數(shù)據(jù)流統(tǒng)一處理： 1.改進(jìn)流計(jì)算來(lái)解決批量數(shù)據(jù)處理的問(wèn)題，統(tǒng)一業(yè)務(wù)處理邏輯 2.如需重新計(jì)算，需重啟一個(gè)流計(jì)算實(shí)例 關(guān)鍵問(wèn)題： 1.流式處理對(duì)于高吞吐的歷史數(shù)據(jù)處理存在瓶頸，很難適合IoT數(shù)據(jù)量 2.開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)，不同數(shù)據(jù)格式都要開(kāi)發(fā)不同的streaming程序來(lái)自：百科![]()
適用場(chǎng)景：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 推薦原因： 對(duì)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。 使用GPU圖形加速型彈性云服務(wù)器，提供較為經(jīng)濟(jì)的圖形加速能力。 4、數(shù)據(jù)分析 適用場(chǎng)景：來(lái)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(lái)充分挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值，讓數(shù)據(jù)來(lái)自：百科![]()
架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。DWS是基于華為融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99和SQL 2003，同時(shí)兼容PostgreSQL/Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài)，為各行業(yè)PB級(jí)海量大數(shù)據(jù)分析提供有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。來(lái)自：百科![]()
高效解決方案。 免費(fèi)領(lǐng)取mysql數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)有哪些？ 華為 云數(shù)據(jù)庫(kù) 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(kù) RDS for MySQL來(lái)自：專題
看了本文的人還看了
- 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(guò)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(guò)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(wèn)題）
- 海量監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)處理如何做，看華為云SRE案例分享