端边云车联网Serverless数据湖解决方案

从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况，基于数据识别引擎，对其储存结构化数据（RDS）和非结构化数据（ OBS ）进行扫描、分类、分级，解决数据“盲点”，以此做进一步安全防护。 从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况，基于数据识别引擎，对其储存结构化数据（RDS）和非结构化数据（OBS）进行扫描、分类、分级，

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华为云计算 云知识 瞰景 Smart3D 数据处理流程丨空三解算 瞰景 Smart3D 数据处理流程丨空三解算 时间：2021-07-12 17:41:07 云市场 使用指南 基础软件 操作系统 商品链接：瞰景Smart3D实景三维建模软件；服务商：瞰景科技发展（上海）有限公司 （1）提交空三

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类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据均可以存储和查询。 车联网位置大数据应用：在车联网中，通常会包含几类数据：车辆、驾驶员等基本信息，车况、电池、电机等监控数据，车辆行驶轨迹数据。CloudTable的引入了地理大数据处理套件GeoMesa，可以帮助

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华为云计算 云知识 瞰景 Smart3D 数据处理流程丨三维重建 瞰景 Smart3D 数据处理流程丨三维重建 时间：2021-07-12 17:44:20 云市场 使用指南 基础软件 操作系统 商品链接：瞰景Smart3D实景三维建模软件；服务商：瞰景科技发展（上海）有限公司 （1）提交重建

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2版本，Kibana目前支持7.6.2和7.10.2版本。 云搜索服务 是一个基于Elasticsearch且完全托管的在线分布式搜索服务，为用户提供结构化、非结构化文本、以及基于AI向量的多条件检索、统计、报表。完全兼容开源Elasticsearch软件原生接口；它可以帮助网站和APP搭建搜索框

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以同时满足应用程序中结构化，半结构化和非结构化数据的统一管理要求。 一般而言，结构化数据专门指表单类型的数据存储结构。典型应用包括银行核心交易等传统业务；而半结构化数据是在诸如用户画像，IoT设备日志收集和应用程序点击流分析等场景中获取的。大规模使用；非结构化数据对应于大量图片，

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一环，特别是复杂的场景更是如此。 物联网数据处理的关键是对时序数据的处理 按数据时效性分层处理，获得综合处理效率最大化 针对物联网数据要有数据清洗的必要手段。传统的ETL工具主要是针对结构化数据的处理，而物联网数据主要是非结构化或半结构化的数据，并且对清洗的实时性要求一般较高。

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整合数据安全全生命周期各阶段状态，对外整体呈现云上数据安全态势 了解详情 云上全场景覆盖 整合云上各类数据源，支持结构化和非结构化类型数据，支持云原生和E CS 自建场景 整合云上各类数据源，支持结构化和非结构化类型数据，支持云原生和ECS自建场景 了解详情 无需安装Agent 云原生数据安全平台，无需安

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大数据具有以下4个显著的特点： Volume 数据量巨大：TB->PB->EB； Variety 数据种类多：结构化->非结构化； Velocity 数据速度快：年增长率超过60%。非实时->实时； Value 价值密度低：单挑数据价值低->海量蕴含价值高。 文中课程 更多精彩课程、实验

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华为云计算 云知识 数据仓库 DWS应用案例 数据处理耗时从天级缩短至小时级 数据仓库DWS应用案例 数据处理耗时从天级缩短至小时级 时间：2021-03-08 15:10:22 数据仓库 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种即开即用、安全

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可靠消息队列），支持各种数据源导入数据到大数据集群中。使用 云数据迁移 云服务也可以将外部数据导入至 MRS 集群中。 数据存储 MRS支持结构化和非结构化数据在集群中的存储，并且支持多种高效的格式来满足不同计算引擎的要求。 数据融合处理 MRS提供多种主流计算引擎：MapReduce（

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服务，用以存储非结构化数据，如文档、图片、影音视频等。华为云提供用以做文件共享的SFS/SFS Turbo文件共享服务。 文中课程 更多课程、微认证、沙箱实验尽在华为云学院 华为云存储服务使用场景 华为云提供了对象存储服务，用以存储非结构化数据，如文档、

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）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。 MRS集群的数据存储使用HBase来承接，HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可

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oudTable 图2车企数字化服务转型 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求， DLI 服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势

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了计算下推的能力。 多源异构 协同分析既支持Hive、 GaussDB 等结构化数据源，也支持HBase等非结构化数据源。 全局元数据 对于非结构化数据源HBase，提供映射表方式将非结构化SCHEMA映射成结构化SCHEMA，实现HetuEngine对HBase的无差别SQL访问；对于数据源信息，提供全局管理。

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BoostKit大数据使能套件：Spark机器学习算法，实现数据处理倍级性能提升 BoostKit大数据使能套件：Spark机器学习算法，实现数据处理倍级性能提升 时间：2021-04-27 15:10:34 内容简介： 随着大数据爆炸式的增长，应用大规模数据处理系统分析大数据变得越来越重要。其中，S

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大数据是由巨型数据集组成的，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、使用、管理和处理能力。 大数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化和结构化数据。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在华为云学院 鲲鹏BoostKit大数据使能套件介绍

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通用型 知识图谱 通用型知识图谱可以帮助知识的梳理，关联，展示。以结构化/半结构化数据为主，知识图谱搭建自动化程度高。目前被维基百科，百度百科等知识库 广泛运用，面向普通用户 企业知识图谱 企业知识图谱，从各个行业领域的非结构化和结构化数据中提炼，能够有效帮助企业活用大数据，挖 掘大数据背后

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数据是知识图谱的基础。创建知识图谱之前，必须收集基础数据用来构建知识图谱。 信息抽取 从不同来源、不同结构的基础数据（包括结构化数据或非结构化数据）中提取出实体、属性以及实体间的相互关系。 知识映射 建立从基础数据中抽取的结构化信息与所创建的知识图谱中的实体、属性、实体间相互关系的映射关系。 知识融合 融合来自多个

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单有序的方式展示、方便快捷的方式进行查询，并且可以长期存储。 采集到日志数据按照结构化和非结构化进行分析。结构化日志是通过规则将日志流中的日志进行处理，提取出来有固定格式或者相似度高的日志内容做结构化的分类。这样就可以采用SQL的语法进行日志的查询。 日志查询与实时分析 对采集的

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