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  • 按时老化存储在系统中的用户数据。 根据用户配置,将用户数据存储到对象存储服务(Object Storage Service,简称 OBS )、MapReduce服务(MapReduce Service,简称 MRS )、 数据仓库 服务(Data Warehouse Service,简称DWS)、 数据湖探索 (Data
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    Service,简称OBS) 关系型数据库服务(Relational Database Service,简称RDS) MapReduce服务(MapReduce Service,简称MRS) 数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS) 文档数据库服务 (Document
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    示形式。KG是符号化的知识库,具备一定推理能力,且结果可解释性较好。但存在构建成本高、泛化能力不足、更新难等不足。LLM是参数化的概率知识库,具备较强语义理解和泛化能力,但它是黑盒模型,可能编造子虚乌有的内容,结果的可解释性较差。可见,将LLM和KG协同使用,同时利用它们的优势,是一种互补的做法。
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    。 此处以图中MapReduce模型为例。 我们假设数据量比较大,比如说是1TB,首先我们将原数据进行分割。比如说128MB一份,分成若干份,再分配给MapReduce进行映射、排序、合并,最后再将结果进行汇总,整个任务就是统计每个单词出现的频率。MapReduce就是将任务分成
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    用户通过DES等迁移服务将海量数据迁移至OBS,再基于华为云提供的MapReduce等大数据服务或开源的Hadoop、Spark等运算框架,对存储在OBS上的海量数据进行大数据分析,最终将分析的结果呈现在E CS 中的各类程序或应用上。 建议搭配服务 MapReduce服务 MRS,弹性云服务器 ECS,数据快递服务
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    大数据 在大数据1.0时代,互联网的发展需要对海量的非结构化数据进行分布式存储、并行计算,所以用到的关键技术有: 1. 批处理计算框架MapReduce; 2. 海量数据存储层HDFS/HBase。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证,尽在华为云学院
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    快,数据量大,访问量增长迅速,对数据存储要求具备水平扩展能力。 DDS 提供二级索引功能满足动态查询的需求,利用兼容MongoDB的MapReduce聚合框架进行多维度的数据分析。 优势: 写性能: 文档数据库 的高性能写入,基于分片构建的集群支持物联网TB级的数据需求。 高性能和扩展
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    高扩展性框架,为TB~EB级数据提供了更实时高效的多样性算力,可支撑更丰富的大数据处理需求。产品内核及架构深度优化,综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上,SLA保障99.95%可用性。存算分离架构,存储资源和计算资源按需灵活配置,提高了资源利用率,降低了成本。 与传统自
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    第二个优势是编程范式,它支持很多编程范式,面向过程、面向对象,它还支持函数式编程。 第三点优势是Python的一个动态解释性, Python代码是不需要编译的,可以直接由Python解释器来进行运行,也可以在运行中修改类的属性,相较于Java或者说C语言的代码来说,这是一个很大的优势。 第四
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