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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![]()
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。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致来自：百科![]()
“大”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。一次飞机的飞行就可以超过1TB的数据量。很多工业场景产生的数据量可能会更大。 “小”即物联网数据的价值密度小，或者也可以理解为要从海量的数据中找到价值的信息是一个比较难的事情。 “高”即物来自：百科![]()
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以 GaussDB 举例，浅谈商业版数据库的断供风险以及国产数据库的重要性 以GaussDB举例，浅谈商业版数据库的断供风险以及国产数据库的重要性 时间：2023-11-02 14:20:17 在当今的信息化社会，数据库是各行各业的核心技术之一，它负责存储、管理和处理海量的数据，为企业和机构提供智能化的决策支持。来自：百科![]()
课程目标 学完本课程后，学员可以了解大数据主流技术、大数据场景化解决方案以及大数据应用开发。 课程大纲 1. 大数据主流技术 2. 大数据场景化解决方案 3. 大数据应用开发 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。来自：百科![]()
如何尽可能的使用各种分析手段，从海量的物联网数据中挖掘有价值的信息。 提升处理效率 面对IoT设备持续不断的数据注入，如何在数据处理的各个环节（接入，清洗，入库，分析，呈现）实现最佳处性能。 管理数据质量 如何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）。来自：百科![]()
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FID 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 当前新能源来自：百科![]()
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