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来自：百科据模型、统一数据标准、可视化数据建模、标注数据标签等功能，有利于改善数据质量，有效支撑经营决策。 数据开发 大数据开发环境，降低用户使用大数据的门槛，帮助用户快速构建大数据处理中心。支持数据建模、数据集成、脚本开发、工作流编排等操作，轻松完成整个数据的处理分析流程。 数据质量 数来自：百科
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华为云计算 云知识 大数据离线处理场景化解决方案 大数据离线处理场景化解决方案 时间：2020-12-10 14:28:00 HCIP-Big Data Developer系列课程。本课主要给大家讲解了大数据离线批处理的概念，应用场景，常用组件的使用方法，以及简单介绍了离线批处理来自：百科![]()
华为云计算 云知识 大数据实时检索场景化解决方案 大数据实时检索场景化解决方案 时间：2020-12-17 09:14:15 HCIP-Big Data Developer系列课程。实时检索场景化解决方案的应用场景、技术架构、所采用的各种技术原理及使用，最后包含实际案例帮助大家更好的理解该解决方案。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 大数据2.0用到的关键技术有哪些 大数据2.0用到的关键技术有哪些 时间：2021-05-24 09:23:03 大数据 随着移动互联网的发展，大数据2.0需要对海量，多样化，高并发的数据进行实时分析，交互式查询。包含的关键技术有： 1. MR批处理；Spar来自：百科![]()
华为云上大数据处理与分析 华为云上大数据处理与分析 时间：2020-12-08 14:39:37 什么是大数据，大数据技术发展趋势，华为云EI的发展历程，华为云有哪些大数据服务，及大数据处理解决方案架构与应用，带着这些问题开启课程的学习吧！ 课程简介 本课程主要讲述华为云大数据解决来自：百科![]()
华为自研的操作系统EulerOS、华为JDK及数据加速层，充分释放硬件算力，为大数据计算提供高算力输出。在性能相当情况下，端到端的大数据解决方案成本下降30%。 6. MRS 支持多种隔离模式及企业级的大数据多租户权限管理能力，安全性更高。 MRS服务支持资源专属区内部署，专属区内物来自：百科![]()
华为云计算 云知识 大数据1.0的关键技术是什么 大数据1.0的关键技术是什么 时间：2021-05-24 09:20:33 大数据 在大数据1.0时代，互联网的发展需要对海量的非结构化数据进行分布式存储、并行计算，所以用到的关键技术有： 1. 批处理计算框架MapReduce；来自：百科![]()
兼容标准SQL和PostgreSQL/Oracle生态。 自建传统数仓在大数据时代的劣势 投入高：自建 数据仓库 前期需要投入较多固定成本。 周期长：自建数据仓库项目周期长。 运维工作量大：自建数据仓库运维难度高，需要招聘专业运维人员。 弹性不足：扩容需要较长部署周期，资源利用率较低，需要自行实现可扩展性架构。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库和Hadoop大数据平台对比 数据仓库和Hadoop大数据平台对比 时间：2020-09-24 14:45:50 广义上来说，Hadoop大数据平台也可以看做是新一代的数据仓库系统，它也具有很多现代数据仓库的特征，也被企业所广泛使用。因为MPP架构的可来自：百科![]()
云知识 大数据的发展可以分为哪些阶段 大数据的发展可以分为哪些阶段 时间：2021-05-24 09:10:47 大数据 大数据技术的发展可以按照其特点，分为大数据1.0、大数据2.0、大数据3.0阶段，目前我们正处于大数据3.0阶段。 大数据1.0：单一的批计算 大数据2.0：融合计算来自：百科![]()
据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。 Hadoop是一个开源分布式计算平台，可以充分利用集群的计算和存储能力，完成海量数据的处理。企业自行部署Hadoop系统有成本高，周期长，难运维和不灵活等问题。来自：专题![]()
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华为云计算 云知识 DDoS高防服务相关介绍 DDoS高防服务相关介绍 时间：2021-04-12 19:46:47 云服务器 云计算 网络安全 安全服务 应用安全 DDoS高防服务通过修改DNS解析引流，变更对外服务地址为高防IP，将恶意攻击流量引流到高防IP清洗，保护源站IP地来自：百科![]()
人员要求高、学习成本高和开发成本高的三高特点。地图易平台全面的降低了地图应用开发门槛，对开发人员只需要有一定的前台开发基础，经过半天的培训即可快速的开发出复杂定制的应用系统。开发和学习成本不到传统地图开发的五分之一。3. 提供丰富丰富的功能：地图易平台在降低学习和开发门槛的同时，来自：专题![]()
然而，在实际智能化开发过程中，企业往往面临以下困难： 大模型部署成本高，行业定制复杂 大模型的训练和推理需要大量的计算资源，且需要专业的运维团队进行管理，不同行业对模型的需求差异大，需要针对特定行业进行模型微调，开发一个智能化应用门槛还是较高的。 缺少快速定制助手的工具开发平台 目前市场上虽来自：百科![]()
管理数据质量：建立一套可靠的数据质量评估体系，并对质量差的数据进行合适的处理（纠偏，忽略等） 一站式物联网数据分析服务——IoTA 华为云推出以资产模型为驱动的一站式物联网数据分析服务——IoTA，基于物联网资产模型，整合大数据分析领域的最佳实践，实现物联网数据集成、清洗、存储、分析、可视化，为开发者打造一站来自：百科![]()
云知识 为什么说大数据的发展是需求驱动的 为什么说大数据的发展是需求驱动的 时间：2021-05-24 09:15:11 大数据 大数据的技术发展是由社会进步过程中，不断变化的需求而驱动的。 互联网的发展，让人们需要对海量的非结构化数据进行分布式存储，并行计算。所以大数据进入了1.0时代。来自：百科![]()
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