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  • hive实时数据仓库 内容精选 换一换
  • 了快速获取数据价值,需要对数据进行实时分析,DWS的快速入库和查询能力可支持实时数据分析 优势 流式数据实时入库:IoT、互联网等数据经过流计算及AI服务处理后,可实时写入DWS。 实时监控与预测:围绕数据进行分析和预测,对设备进行监控,对行为进行预测,实现控制和优化。 AI融合
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    规则,支持对告警规则进行启用、停止、删除等灵活操作。 实时通知: 通过在告警规则中开启 消息通知 服务,当云服务的状态变化触发告警规则设置的阈值时,系统通过短信、邮件通知或发送消息至服务器地址等多种方式实时通知用户,让用户能够实时掌握云资源运行状态变化。 监控面板: 为用户提供在一个
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    ,将数据进行结构和逻辑的转换,转化成满足业务目标的数据模型。 数据分析 基于预设的数据模型,使用易用SQL的数据分析,用户可以选择Hive 数据仓库 ),SparkSQL以及Presto交互式查询引擎。 数据呈现调度 用于数据分析结果的呈现,并与 数据湖 工厂(DLF)集成,提供一站式
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    线图中,Lakehouse湖仓一体技术已成为主流架构,其主要观点是结合数据湖和数据仓库的优势,旨在构建高效、灵活、简洁的现代数据平台。 数据湖内承载全量数据,根据业务需求灵活组合,对数据进行批量、实时加工,让企业用一份数据,按需建立AI、BI、数据科学等多工作负载,加速数据在湖内
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    受线上经济的时候,背后都依赖于一项关键性技术——RTC(实时音视频:Real-time Communication)。 此项技术是支持几乎所有非接触式在线实时互相场景背后的关键先生,却鲜为人知,借此很多线上场景可以实现实时的音视频通话,并快速渗透到我们生活、学习、工作和娱乐等各个领域。
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