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- 实施规则引擎flink 内容精选 换一换
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Hive分布式 数据仓库 第4章 HBase技术原理 第5章 MapReduce和Yarn技术原理 第6章 Spark基于内存的分布式计算 第7章 Flink流批一体分布式实时处理引擎 第8章 Flume海量日志聚合 第9章 Loader数据转换 第10章 Kafka分布式消息订阅系统 第11章来自：百科
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文件上传 支持设备上传文件至平台，如图片、音频、视频 设备联动规则 支持基于时间、数据阀值、自定义属性等条件灵活设定设备联动规则 数据流转 通过规则引擎数据转发功能，设备数据可无缝路由(透传)到DIS、 OBS 、Roma、物联网数据分析等云服务，实现设备数据的处理、存储、分析 转发至DIS来自：百科
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L查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 MRS-使用Flink客户端 该操作提供一个使用Flink运行wordcount作业的操作入门指导。 MRS-使用Flume客户端 Flume支持将采集的日志信息导入到Kafka。来自：专题![]()
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。 数据湖探索 DLI 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态， 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎，企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理来自：百科![]()
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。 场景优势 丰富的IoT SQL函数：区域检测函数、偏航检测函数、相对位置判断等常用的IoT函数。 高吞吐低时延：使用Apache Flink执行引擎，完全的实时计算框架。 安全隔离：租户之间完全隔离，确保数据安全。 场景特点：物联网IoT直接调用 实时流计算服务 API，实时流计来自：百科![]()
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关键通信的端到端最低应用时延，保障业务连续性及可靠性。 IoT边缘智能 云端分析模型，规则引擎推送下行到边缘节点，边缘执行获得最大限度实时智能响应。边缘数据缓存并根据网络空闲时间上行至云平台，提供数据汇聚和优化分析训练使用。 云端分析模型，规则引擎推送下行到边缘节点，边缘执行获得最大限度实时智能响应。边缘数来自：专题![]()
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图3数据中台 数据湖探索 DLI 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态， 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎，企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理来自：百科![]()
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管理规则:概述 如何提高消息处理效率:消息可以批量生产和消费 如何提高消息处理效率:消息可以批量生产和消费 产品优势 什么是 云地图服务 :产品特点 规则引擎（联通用户专用）:概述 方案概述:应用场景 是否提供“至少一次”的消息交付功能？ 如何保证消息队列中的消息是安全的？来自：百科![]()
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捷管理，比如料箱和RFID tag的对应关系，料箱和仓库门的对应关系，货物在进出门的过程中，会产生大量的RFID数据，数据分析服务基于Flink技术的实时流计算能力，可秒级判断出货物在该门下的进出方向，继而可自动与货单进行校对，实时告知仓库管理人员进出货物的情况。 新能源车的数据分析场景来自：百科
