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  • 并发大数据处理 内容精选 换一换
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    数据分析 处理容量数据,需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。推荐使用磁盘增强型 弹性云服务器 ,主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载,例如:Hadoop分布式计算,大规模的并行数据处理和日志处
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    我主要想分享下个人认为物联网的数据分析可能应该是什么样的。 我把物联网数据的特点和挑战归纳如下。我觉得最主要的4个特点是“”,“小”,“高”,“低”。 “”即物联网数据体量大,我们经常听到的一个经典的案例即GE发动机有成百上千个传感器,毫秒级频度产生各种数据。飞机的一次飞行就
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    E CS 弹性云服务器-数据分析 处理容量数据,需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。推荐使用磁盘增强型弹性云服务器,主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载,例如:Hadoop分布式计算,大规模的并行数据处理和日志处理应用。
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    数据分析:处理容量数据,需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。 推荐使用磁盘增强型弹性云服务器,主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载,例如:Hadoop分布式计算,大规模的并行数据处理和日志
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    互联网大型应用 电商、金融、O2O、零售、社交应用等行业,普遍存在用户基数、营销活动频繁、核心交易系统数据库响应日益变慢的问题,制约业务发展。 DDM 提供线性水平扩展能力,能够实时提升数据库处理能力,提高访问效率,轻松应对高并发的实时交易场景。 优势 线性水平扩展:自动完成水平拆分,线性提升应用处理能力
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    Kafka 分布式消息服务 Kafka 是一个高吞吐、高可用的消息中间件服务,适用于构建实时数据管道、流式数据处理、第三方解耦、流量削峰去谷等场景,具有大规模、高可靠、高并发访问、可扩展且完全托管的特点,是分布式应用上云必不可少的重要组件 产品详情立即注册一元域名华为 云桌面 [免
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    典型的实时数据包括设备位置信息、设备实时状态等,应用于实时监控、实时告警等场景,例如,车辆实时上报位置数据,实时分析后呈现到交通监控中心的屏上,交通专家根据实时数据下达各种交通控制决策,如红绿灯时间调整等。为了实现高实时性,我们可以采用实时流分析方案,从 物联网平台 对外的数据通道
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    建议根据业务需要设置Binlog本地保留时长(默认为0,表示Binlog备份完成后本地日志会被删除)。 · 使用表级时间点恢复功能时,建议提前确认所选时间点之前是否有对无主键表的删除操作,如果有该操作,恢复完成时间不易评估。 · 创建实例前建议根据需要选择存储类型,本地盘SSD实例不支持备份恢复到已有实例和当前实例。
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