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线API及企业内部私有云数据。 大数据可视化平台的架构 DLV 的产品架构如图1所示： 图1 DLV产品架构 大数据可视化平台应用场景 数据分析场景 数据监控场景 数据分析场景 数据分析看板 应用于医疗机构基于耗材数据进行运营分析，通过数据分析和可视化技术，管理者可以掌握医疗来自：专题华为鲲鹏计算支持哪些开源大数据 华为鲲鹏计算支持哪些开源大数据 时间：2021-05-24 09:34:09 大数据 华为鲲鹏全面支持开源大数据。 1. 支持开源Apache大数据组件； 2. 支持开源HDP大数据组件及管理组件Ambari； 3. 支持开源CDH大数据组件。 文中课程来自：百科
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华为云计算 云知识 初识华为云IoT数据分析 初识华为云IoT数据分析 时间：2020-12-10 16:53:19 物联网数据分析（IoT Analytics）基于物联网资产模型，整合物联网数据集成、清洗、存储、分析、可视化，为开发者提供一站式服务，降低开发门槛，缩短开发周期，快速实现物联网数据价值变现。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 如何做好物联网数据分析？ 如何做好物联网数据分析？ 时间：2021-03-12 14:59:24 物联网 大数据分析 云计算 1. 构建资产模型是充分“理解”物联网数据的基础； 2. 物联网数据处理的关键是对时序数据的处理； 3. 按数据时效性分层处理，获得综合处理效率最大化；来自：百科![]()
打造高效、可靠的TaiShan大数据平台 打造高效、可靠的TaiShan大数据平台 时间：2020-12-11 15:53:36 本课程主要面向鲲鹏合作伙伴和开发者，介绍华为TaiShan大数据解决方案。 课程简介 本课程主要内容包括：大数据趋势洞察；TaiShan大数据解决方案；解决方案案例。来自：百科![]()
能伙伴，实现应用最优性能。 本课程主要介绍了大数据基本应用，华为鲲鹏大数据优势。 目标学员 高校学生、个人开发者中的大数据初学者 课程目标 了解华为鲲鹏大数据。 课程大纲 第1章 大数据业界趋势 第2章 华为鲲鹏大数据介绍 第3章 大数据在鲲鹏上的移植 华为云 面向未来的智能世界来自：百科![]()
华为云计算 云知识 物联网数据分析服务整体使用流程介绍 物联网数据分析服务整体使用流程介绍 时间：2021-03-12 19:53:49 物联网 大数据分析 云计算 物联网数据分析服务整体使用流程介绍: 1.存储配置：物联网数据分析服务内置IoT数据存储能力，数据分析优先基于内置存储的数据进行。第一步对存储进行相关配置；来自：百科![]()
华为云计算 云知识 物联网数据分析服务提供资产建模能力 物联网数据分析服务提供资产建模能力 时间：2021-03-12 15:15:13 物联网 大数据分析 云计算 物联网数据分析服务提供资产建模能力，物联网数据分析资产模型基本概念包含： 资产——被管理的任何物理或逻辑的对象，比如产线，楼层，设备，人等；来自：百科![]()
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华为云计算 云知识 大数据有哪些实际的应用类型 大数据有哪些实际的应用类型 时间：2021-05-24 09:06:01 大数据 大数据在当今实际的应用中，按照场景基本可以区分为如下几种类型： 1. 经营类 在电信/金融/电力领域，主要用于经营分析、电信信令等。 2. 管理类 在来自：百科![]()
一个山头做测试，部署物联网设备，为了更好的“听”到茶叶的“数据语言”，他们安排上山工程师，几天过后，山上的工程师是皮肤黑了人壮了，踢不烂鞋子也踢烂了，完美融入当地氛围。久而久之，上山工作就成了工程师们的锻炼项目。 解决茶叶“种”的问题 现在都在普及智慧农业，但是智慧农业平台、系统繁多复杂来自：百科![]()
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于物联网数据分析实现传统人工作业的升级改造，比如，智慧仓储中的智能调度。 然而，通用的大数据分析服务由于缺乏针对物联网行业的最佳实践，在技术层面和商业层面都缺少物联网基因，影响物联网数据应用开发效率。因此，华为云IoT数据分析服务应运而生。 三、如何做好物联网数据分析？ 首先，构来自：百科![]()
实战。基础的部分是大数据离线批处理概念和应用场景。难点是各个组件的具体使用，以及组件之间的组合使用。 目标学员 主要面向使用华为产品的用户、合作伙伴工程师、ISV工程师、内部工程师、高校学生以及ICT从业人员等。 课程目标 学完本课程后，学员可以掌握离线批处理应用场景、离线批处理来自：百科![]()
好的理解该解决方案。 目标学员 主要面向使用华为产品的用户、合作伙伴工程师、ISV工程师、内部工程师、高校学生以及ICT从业人员等 课程目标 学完本课程后，学员可以掌握实时检索的应用场景，实时检索采用的技术方案，实时检索的实际案例。 课程大纲 1. 实时检索场景应用 2. 实时检索技术介绍来自：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![]()
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