华为云计算 云知识 规则引擎 规则引擎 时间：2020-10-30 14:22:00 规则引擎指设置对设备Topic的订阅规则，以获取所需的设备上报数据。LINK获取的设备消息数据可以发送给其他服务消费，例如 人脸识别 闸机场景中，设备获取到的人脸信息有LINK收集，然后发送给人脸识

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华为云计算 云知识 【IoT Openlab】华为云IoT平台规则引擎的入门简介 【IoT Openlab】华为云IoT平台规则引擎的入门简介 时间：2022-11-07 16:57:26 物联网 规则引擎 规则引擎就是指用户在华为云平台对接入的设备设定相应的规则，然后在条件满足

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学生以及ICT从业人员等。 课程目标 学完本课程后，学员可以掌握离线批处理应用场景、离线批处理采用的技术方案，学习离线批处理的实际案例。 课程大纲 1. 离线处理方案 2. 离线处理技术框架介绍 3. 离线批处理实战 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

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SQL作业更多相关文章精选推荐，带您了解更多华为云 数据湖探索 的Spark SQL作业 Spark SQL 作业常用的API 创建批处理作业 取消批处理作业 查询批处理作业列表 查询批处理作业详情 Spark SQL 作业常见问题 Spark如何将数据写入到 DLI 表中 通用队列操作 OBS 表如何设置AK/SK

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14:42:47 数据库 反范式处理后增加了数据冗余性，需要一定的管理措施来维护数据完整性。 1. 批处理维护 批处理维护是指对复制列或派生列的修改积累一定的时间后，运行一批处理作业或存储过程对复制或派生列进行修改，这只能在对实时性要求不高的情况下使用。 2. 应用逻辑 在应用实

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Flink生态，实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎，企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等，挖掘和探索数据价值。 功能优势 纯SQL操作 DLI提供标准SQL接口，用户仅需使用SQL便可实现海量数据查询分析。

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pala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下：

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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 大数据ETL：具备TB~EB级运营商 数据治理 能力，能快速将海量运营商数据做ETL处理，为分布式批处理计算提供分布式数据集。 高吞吐低时延：采用Apache F

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大数据离线处理场景化解决方案 HCIP-Big Data Developer系列课程。本课主要给大家讲解了大数据离线批处理的概念，应用场景，常用组件的使用方法，以及简单介绍了离线批处理实战。基础的部分是大数据离线批处理概念和应用场景。难点是各个组件的具体使用，以及组件之间的组合使用。 大数据实时检索场景化解决方案

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盈利分析 唯智WMS智慧物流仓储管理系统通过高效的配置方式和强大的规则引擎，成功降低了企业的成本。系统具有高度可配置性，大部分功能可通过内置开关或按钮配置实现，极大程度减少了二次开发工作量。此外，规则引擎基于自然化语言的规则引擎管理，快速灵活地响应业务需求的变化，使得业务人员能够快速学习

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大数据离线处理场景化解决方案 HCIP-Big Data Developer系列课程。本课主要给大家讲解了大数据离线批处理的概念，应用场景，常用组件的使用方法，以及简单介绍了离线批处理实战。基础的部分是大数据离线批处理概念和应用场景。难点是各个组件的具体使用，以及组件之间的组合使用。 大数据实时检索场景化解决方案

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Flink生态， 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎，企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理等，挖掘和探索数据价值。DLI用户可以通过可视化界面、Restful API、JDBC、ODBC、Beeline等多种接入方式对云

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函数等，用SQL表达业务逻辑，简便快捷实现业务。 Spark作业提供全托管式Spark计算特性：用户可通过交互式会话(session)和批处理(batch)方式提交计算任务，在全托管Spark队列上进行数据分析。 数据湖 探索 DLI 数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）是完全兼容Apache

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一、传统大数据平台Lambda架构： 两条数据流独立处理： 1.实时流，多采用Flink，Storm或者Spark Streaming 2.批处理，如采用MapReduce，Spark SQL等 关键问题： 1.计算结果容易不一致，如批计算的结果更全面，与流计算有差异 2.IoT时代数据量巨大，夜间批计算时间窗可能不够3

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如何创建守护进程集(DaemonSet) 普通任务(Job) Job是Kubernetes用来控制批处理型任务的资源对象。批处理业务与长期伺服业务（Deployment、Statefulset）的主要区别是批处理业务的运行有头有尾，而长期伺服业务在用户不停止的情况下永远运行。Job管理的Pod根

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的离线批处理，支持带有位置属性的动态流数据实时计算处理 CEP SQL 提供地理位置分析函数对地理空间数据进行实时分析，用户仅需编写SQL便可实现例如偏航检测，电子围栏等地理分析场景 大数据治理能力 能快速将海量遥感影像数据接入上云，快速完成影像数据切片处理，为分布式批处理计算提供弹性分布式数据集

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杂的流程。分支条件设置功能实现了一套专门的词法分析算法。词法分析算法可以对分支条件的有效性进行严格校验并给出准确的提示。 （3）规则引擎 采用了规则引擎来支撑复杂的分支计算。在设计流程上，工作流分支条件计算采用了Groovy 定义的 DSL，引擎预制了一系列规则函数。工作流引擎的

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09:20:33 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

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Flink生态，实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎，企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等，挖掘和探索数据价值。 DLI服务适用于海量 日志分析 、异构数据源联邦分析、大数据ETL处理。 DLI支持如下数据格式：

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1)支持多硬件平台，简化终端企业开发集成难度 2)兼容现网，保护客户已有投资，降低准入门槛 3)屏蔽网络、协议差异，降低开发门槛 4)主流芯片模组预集成，缩短TTM 2、灵活规则引擎，加速增值服务构建 （1）提供友好GUI入口，让用户简便地创建规则 （2）按规则无缝转发华为云DIS等服务，简化北向应用构建 文中课程

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09:23:03 大数据 随着移动互联网的发展，大数据2.0需要对海量，多样化，高并发的数据进行实时分析，交互式查询。包含的关键技术有： 1. MR批处理；Spark内存计算；Elk/Solr交互式分析；Storm流式计算； 2. YARN统一资源管理； 3. 统一数据存储HDFS/HBase/MPP。

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