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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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MapReduce服务 （MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大数据组件。 用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive组件，用户快速在主机上创建集群，提供海量数据的实

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维人员获取日志进行分析。 9. MRS 具有开放的生态，支持无缝对接周边服务，快速构建统一大数据平台。 以全栈大数据MRS服务为基础，企业可以一键式构筑数据接入、数据存储、数据分析和价值挖掘的统一大数据平台，并且与智能数据运营平台DAYU及 数据可视化 等服务对接，为客户轻松解决数据通道

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生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Hadoop是一个开源分布式计算平台，可以充分利用集

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禁、报警和监控三大部分。安防是物联网的一大应用市场，传统安防对人员的依赖性比较大，非常耗费人力，而智能安防能够通过设备实现智能判断。目前，智能安防最核心的部分在于智能安防系统，该系统是对拍摄的图像进行传输与存储，并对其分析与处理。一个完整的智能安防系统主要包括三大部分，门禁、报警

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MapReduce服务（MapReduce Service）提供租户完全可控的企业级一站式大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。本课程为大家介绍MRS基本概念、MRS集群部署以及大数据迁移组件的基础知识。 课程简介 本课程主要介绍MRS服务的基本概念

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华为云数据工坊产品优势 数据处理方式对比 1、传统线下处理方式：硬件为用户自建IDC，软件为自研或集成商的数据处理软件，通过数据处理软件完成数据处理。 2、传统云上处理方式：使用云上存储服务和数据处理服务，数据写入存储服务后，再调用数据处理服务接口实现数据处理。 3、云上近数据处理方式：使用云

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适用的组件有： 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink； 2. Hbase、ElasticSearch、Storm/Kafka/Flume、Solr； 3. 不支持混部的组件：Redis、Hue、Sqoop、Oozie，建议采用鲲鹏或x86独立部署。

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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 培训

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