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导入元数据 功能介绍 导入数据表的元数据。若已有数据表的元数据,则可使用该功能快速根据元数据创建对象表。 URI POST AstroZero域名/u-route/baas/bulk/v1.0/import/schema
MES数据接收 访问语帧平台 数字化精益平台是为本实验搭建的真实环境,作为对接IoT边缘平台的MES子系统,用户按照前面的操作后,IoT边缘将采集到的数据上报到数字化精益平台,您可在该平台查看数据同步结果并对数据进行后续管理。 使用浏览器,登录MES
导出元数据 功能介绍 导出数据表的元数据,即将数据表的各个字段信息导出,但不包含具体的数据记录。导出完成后,可根据得到的定时任务id,查看该任务的执行情况。 URI POST AstroZero域名/u-route/baas/bulk/v1
外部数据共享 场景描述 准备数据 发布数据集 创建实时隐匿查询作业 执行实时隐匿查询作业 父主题: 实时隐匿查询场景
新增对象数据 功能介绍 新增对象数据,该接口为同步接口。 新增对象数据前,需要先创建对象。 URI POST AstroZero域名/u-route/baas/data/v1
数据接入备份 将大量滚动日志文件传输到云端做备份,用于数据丢失或异常后的恢复和故障分析。同时大量小文本文件可合并转储为大文件,提高数据处理性能。 图3 场景示例图 父主题: 应用场景
资产数据开放 通过模型计算得到的资产数据可通过API方式对外开放,比如 获取资产属性最新值POST /v1/{project_id}/assets/{asset_id}/property-values/query-last 获取资产属性聚合值POST
一般采用内存计算或预计算技术方案。 Hive:基于HDFS构建的数据仓库,主要提供HQL(类SQL语句)生命周期管理和元数据管理功能。自0版本后,元数据管理功能组件MetaStore可独立部署,与即席查询引擎结合,提供更高效的查询能力。 数据模型:描述数据仓库中事实表和维度表之间
添加监控数据 场景描述 组合架构 参考示例 父主题: 使用场景
查询监控数据 场景描述 组合架构 参考示例 父主题: 使用场景
[toc]一、分布式数据库的演进 1.初始阶段:早期分布式数据库主要基于共磁盘架构,通过多个节点共享存储资源来提高数据处理能力。然而,这种架构存在单点故障和扩展性问题。 2.中间阶段:随着网络和存储技术的发展,分布式数据库逐渐转向无共享架构,每个节点都拥有独立的存储和计算能力。这种架构提高了系统的可扩展性和可靠性。
HD:企业级的大数据处理环境,是一个分布式数据处理系统,对外提供大容量的数据存储、分析查询和实时流式数据处理能力。FusionInsight MPPDB:企业级的MPP关系型数据库,基于列存储和MPP架构,是为面向结构化数据分析而设计开发的,能够有效处理PB级别的数据量。FusionInsight
SZ)3月23日在投资者互动平台表示,公司在数据中心节能优化方面,采用分布式供电实现机房单元灵活快速布置,应用新技术实现热通道封闭、热泵余热回收,通过冷热电三联供等方式实现能源的梯级利用,利用物联网IOT技术实施海量数据采集并建立运营数据仓库,采用人工智能技术进行节能平台建模,从数据中心运营的多个方面进
写爬虫抓数据只是爬虫技术的应用方向之一,一个公司可以靠着爬虫技术引来倍增的流量/用户, 完成关键的冷启动,还能用来打败对手;个人可以利用爬虫技术获得被动收入,俗称趟挣。 这篇聊一下公司篇。定义下爬虫技术为了抓数据所运用的模拟登录、模拟账号、养IP/账号池、抓包分析、模拟用户访问等
隧道技术是一种通过使用互联网络的基础设施在网络之间传递数据的方式。使用隧道传递的数据(或负载)可以是不同协议的数据桢(此字不正确)或包。隧道协议将这些其它协议的数据桢或包重新封装在新的包头中发送。新的包头提供了路由信息,从而使封装的负载数据能够通过互联网络传递。
2023.08数据库论坛高热【操作指导合集】推荐数据库内存调优cid:link_0数据库内存调优是优化数据库性能的重要步骤之一。通过合理配置数据库服务器的内存参数,可以提高数据库的响应速度、降低磁盘 I/O 操作,从而提升整体系统性能。GaussDB技术解读系列:高安全之密态等值
端对象存储决定),最终导致迁移速度缓慢,影响您的整体迁移进度。 在OBS桶中仅开启归档数据直读功能,仅支持直接下载归档存储数据,并未修改相应存储类型,因此OMS无法正常直接下载对象。 归档存储开启直读,和使用OMS自动恢复归档存储,源端对象存储服务都会收取相应费用,详见产品价格详情。
报告。简化数据管理。除了数据质量改进之外,数据沿袭还促进了各种其他数据管理任务。示例包括管理数据迁移、打破数据孤岛以及检测和解决数据集中的差距。数据沿袭与数据分类和数据出处数据沿袭还与数据分类和数据出处这两个数据管理流程密切相关。以下让我们看看它们是什么以及它们与数据沿袭的区别和
这基本上意味着数据可视化旨在从数据集中制作一个故事,以易于理解、吸引人和有影响力的形式呈现见解。 数据可视化,或者让数据在图表和图形中看起来不错,可能看起来不像机器学习之类的东西那么酷。 但是,这确实是数据科学家工作的关键部分。 在当今数据驱动的世界中,数据可视化就像帮助我们
以及足够的数据维度覆盖度(时间维度、空间维度、系统级维度、应用级维度等)才能进行建模利用。与此同时,运维数据的时效性强、多维数据源割裂采集的现状、以及如何在后续建模过程中进行多维数据的高效关联,因此智能运维平台对数据采集层提出以下技术要求:跨平台、跨语言栈、高兼容性的多模式统一采