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【初级】基于流计算的双十一大屏开发案例 面对每天大量的实时数据，及时、高效的处理这些数据显得十分必要。本课程主要介绍如何搭建一个可视化大屏，为企业提供精准、高效的支持。 基于流计算的可视化大屏，为企业、政府带来全新的视觉体验 适合人群：面向对实时流计算和可视化感兴趣的从业人员，社会大众和高校师生来自：专题
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为什么说大数据MapReduce并行计算模型，天然匹配鲲鹏多核架构 为什么说大数据MapReduce并行计算模型，天然匹配鲲鹏多核架构 时间：2021-05-24 09:30:54 大数据 鲲鹏多核计算的特点，能够提升MapReduce的IO并发度，加速大数据的计算性能。 大数据的Map来自：百科创建源表支持主流的各种源表，结果表也支持主流的结果表，创建维表同样也支持主流的各种维表。 Flink OpenSource SQL作业的开发指南 从Kafka读取数据写入到DWS 汽车驾驶的实时数据信息为数据源发送到Kafka中，再将Kafka数据的分析结果输出到DWS中。 汽车来自：专题
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成本、高性能、不断业务、无须扩容的解决方案。 海量数据存储分析的典型场景：PB级的数据存储，批量数据分析，毫秒级的数据详单查询等 历史数据明细查询的典型场景：流水审计，设备历史能耗分析，轨迹回放，车辆驾驶行为分析，精细化监控等 海量行为 日志分析 的典型场景：学习习惯分析，运营日志分析，系统操作日志分析查询等来自：专题![]()
限 四、以模型驱动的IoTA架构 云边协同，模型驱动的分析架构： 1.贯穿整体业务始终的数据模型，一致体验，去ETL化 2.边缘计算SDK，边缘侧可部署数据分析逻辑，增强时效性 关键问题： 1.期望构建标准化的数据模型，达到去ETL化的效果，可能需要较长时间的演化2.并未完全解决流批分离处理架构下分析结果可能不一。来自：百科![]()
OBS中的数据。此外，OBS支持SDK和OBS API接口，可使用户方便管理自己存储在OBS上的数据，以及开发多种类型的上层业务应用。 华为云在全球多区域部署了OBS基础设施，具备高度的可扩展性和可靠性，用户可根据自身需要指定区域使用OBS，由此获得更快的访问速度和实惠的服务价格。来自：专题![]()
用户驾驶行为的分析结果。 场景： 本次实战的原始数据为车主的驾驶行为信息，包括车主在日常的驾驶行为中，是否急加速、急刹车、空挡滑行、超速、疲劳驾驶等信息，通过Spark组件的强大的分析能力，分析统计指定时间段内，车主急加速、急刹车、空挡滑行、超速、疲劳驾驶等违法行为的次数。 MapReduce服务来自：百科![]()
可实现数据格式的转换。离线模型生成器收到神经网络生成的中间图并对中间图中的每一节点进行描述，逐个解析每个算子的输入和输出。离线模型生成器分析当前算子的输入数据来源，获取上一层中与当前算子直接进行衔接的算子类型，通过TBE算子加速库的接口进入算子库中寻找来源算子的输出数据描述，然后来自：百科![]()
Maven仓库的jar版本与MRS集群版本的对应关系:MRS 3.1.2- LTS .3版本集群组件与Maven仓库的jar版本对应关系 Classroom入门视频指导有哪些？ Maven仓库的jar版本与MRS集群版本的对应关系:MRS 3.1.5版本集群组件与Maven仓库的jar版本对应关系来自：百科![]()
本课程主要介绍MRS服务的基本概念，MRS集群部署过程中重要参数的解析、注意事项，以及大数据迁移组件的基础知识。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解MRS服务的基本概念以及组件的基础知识及使用场景。 2、掌握MRS集群部署，深入理解部署过程中各项参数的选择和配置对集群的影响。 3、来自：百科![]()
大数据是集收集，处理，存储为一体的技术总称。在海量数据处理的场景，大数据对计算及存储的要求较高，普遍以集群形式存在。不同的组件有不同的功能体现。如图，这些就是一些大数据生态中常用的组件以及对应的功能的体现。 大数据普遍是以集群的形式存在的，但有任务需要处理海量的数据时，一般会把任务先分解成更小规模的任务，来自：百科![]()
1、掌握MRS服务在H CS 场景下的部署方法。 2、掌握针对不同场景独立设计MRS服务数据迁移上云方案的能力。 3、掌握不同类型数据在迁移中和迁移后的数据一致性保证策略。 课程大纲 第1章 MRS部署 第2章 大数据迁移 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来自：百科![]()
写时复制表也简称cow表，使用parquet文件存储数据，内部的更新操作需要通过重写原始parquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时。且由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后。 2、Merge来自：专题![]()
Logs确保端到端的完全一次性容错保证。 Structured Streaming的核心是将流式的数据看成一张不断增加的数据库表，这种流式的数据处理模型类似于数据块处理模型，可以把静态数据库表的一些查询操作应用在流式计算中，Spark执行标准的SQL查询，从不断增加的无边界表中获取数据。来自：专题
