过滤，数据转换等等 时序分析 专为物联网时序数据处理优化的服务，包括高压缩比的时序数据存储，高效的时序查询效率，海量时间线能力； 海量接入：海量时间线能力，最大可达亿级 时序存储：列式存储及专用压缩算法，高压缩率 高效查询：基于时间多维度聚合，近实时分析查询 数据可视化 ：提供时序

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了解构建详情请点击 其他应用场景 *使用函数压缩图片* 将图片上传到特定的 OBS 桶中 将用户上传的每个图像的尺寸进行压缩 将处理完后的图像上传到另一个指定的OBS桶 将图片上传到特定的OBS桶中 将用户上传的每个图像的尺寸进行压缩 将处理完后的图像上传到另一个指定的OBS桶 查看详情

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一个图片压缩并且加水印的任务，这个场景在典型的工作流系统中，可以用如图一所示的方式进行处理。 如上图所示，图片压缩和图片加水印的结果都是二进制文件格式，但是当前主流的 Serverless Workflow 平台在多个步骤之间传输上下文都只能支持文本格式传输，所以图片压缩和加水印的结果都需要经过

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10:34:59 简介 pigz是一个C写的打包解包开源工具。它代表gzip的并行实现，是gzip的全功能替代品，在压缩数据时利用多个处理器和多个内核，即支持多线程并行处理，解压缩比gzip快。 编译配置流程 1.配置编译环境 1)安装wget工具。 yum install wget -y

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，单实例支持超10万时间线，最大亿级时间线。通过采用列式存储布局，不同数据类型（如时间类型，浮点型）采用不同压缩算法，相比开源OpenTSDB压缩率提升10倍，获得极致压缩率。支持倒排索引，相对开源OpenTSDB查询效率提升10倍以上。另外，IoT数据分析服务还提供时序数据洞察

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cp ioapi/Makeinclude.Linux2_ia64gfort ioapi/Makeinclude.Linux4_aarch64 2)使用如下命令，编辑上述复制的配置文件 vim ioapi/Makeinclude.Linux4_aarch64 注释FSFLAGS关键字对应的行，如：

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KC1实例做测试 2.获取源代码 https://github.com/google/cmockery/releases提供Cmockery各版本的源码压缩包，可以直接下载。 3.编译源代码 本文以“cmockery-0.1.2”版本为例，下载源码，并编译安装。 1)下载Cmockery源码。

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短视频行业的内容去头部化趋势较为明显，而短视频内容的永久存储又给业务的运营成本带来较大的压力。所以，针对短视频的压缩可以大幅降低短视频平台OPEX。FPGA视频转码加速服务可以高效的实现复杂编码算法，提升视频压缩比和压缩效率。 优势 2+倍性能；2+倍能耗比 通过实测，FP1单卡实例，可以支持路4路720P30（H

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缩略、添加水印、转封装、文字审核、 图像审核 、 人脸识别 等 文档 解压、预览等 基因 文件个数统计、模糊搜索、压缩、容量监控通知等 医疗 数据从存储网关到OBS、AI分析、影像筛查等 监控 视频截帧、图片压缩、图片转存、车牌识别、人脸识别、RTMP直存OBS等 华为云数据工坊产品优势 数据处理方式对比

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BCFtools是一组实用程序，以Variant Call Format（VCF）及其二进制副本BCF处理变量调用。所有命令都可以与未压缩和BGZF压缩的VCF和BCF透明地一起使用。 配置流程 1.配置编译环境 安装相关依赖。 yum install zlib-devel bzip2

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针对IoT设备内存空间小的问题，LiteAI应用了模型量化技术，将模型参数从32比特浮点量化到8比特定点，实现75%模型压缩；实现更合理的内存管理算法，最大化内存复用率，绝大部分场景下达到内存使用下限值；提供模型压缩及聚类算法供开发者选择，进一步减少内存占用。 l LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速

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Foundry项目。开发人员执行简单命令后，即可将本地到应用（应用的可执行文件和启动脚本）打包进一个压缩包内，上传到Cloud Foundry云端存储。Cloud Foundry会通过调度器选择一个可运行该应用的虚拟机并通知其agent下载该应用的压缩包，然后启动运行应用。 （2）为应用提供隔离的运行环境：由于一个

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在移动设备上登录Linux云服务器 本节操作介绍如何在移动设备上连接Linux实例。以iTerminal-SSH Telnet为例介绍如何在iOS设备上连接 Linux 实例，详细操作请参考IOS设备上登录Linux云服务器。 本节操作介绍如何在移动设备上连接Linux实例。以iTerminal-SSH

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是相对平稳。 高压缩率 高压缩率能够带来两方面的收益。一方面能够节省大量的硬件存储成本，节省硬盘的开销。另一方面压缩后的数据可以更容易存储到内存中，显著提高查询的性能。 高压缩率能够带来两方面的收益。一方面能够节省大量的硬件存储成本，节省硬盘的开销。另一方面压缩后的数据可以更容易存储到内存中，显著提高查询的性能。

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的先后顺序，图片压缩处理完一个分块可以直接流转到下一个步骤，而不需要等待图片压缩把所有分块处理完再开始加水印的任务。 操作步骤 创建一个图片压缩的函数，其中代码在处理返回数据通过 ctx.Write() 函数将结果以流式数据的形式返回： 说明：目前只支持go函数！ FunctionGraph

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通过备份文件恢复数据库，从而保证数据可靠性。 云数据库 RDS通过Sysbench导入数据模型和一定量的数据，备份后压缩比约为80%。其中，重复数据越多，压缩比越高。压缩比=备份文件占用的空间/数据文件占用的空间*100%。 备份类型 全量备份：对所有目标数据进行备份。全量备份总是备

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外，还可以带 关键词 tags 来指定有哪些标签。 TDengine的免费 时序数据库 如何安装、部署和维护 TDengine 是在 Linux 上开发的，任何 Linux 系统都可以运行，而且不依赖任何第三 方软件，也不是在某个开源项目上包装出来的产品。获得安装包并解压后，只需执行 install

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性能、高压缩比的时序数据处理。比如按时间线做Hash Partition，所有Shard节点并行写入，单实例支持超10万时间线，最大亿级时间线；通过采用列式存储布局，不同数据类型（如时间类型，浮点型）采用不同压缩算法，相比开源OpenTSDB压缩率提升10倍，获得极致压缩率；支持

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时间：2020-11-12 09:40:36 简介 lzop是一个实现LZO算法的软件工具，较之常见的gzip，lzop可以提供更快的压缩与解压缩速度。 编译配置流程 1.配置编译环境 1)安装wget工具。 yum install wget -y 2)安装lzop依赖的算法库LZO。

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日志读写流量包括写流量和读流量，详细说明如下： 写流量：数据（压缩后）被上传到日志服务时，按照传输的数据量计算写流量费用。 例如：原始数据量为5GB，则上传到 云日志 服务会产生1GB（压缩率20%）的写流量。 读流量：读流量暂未统计和收费。 按量付费： 读写流量费用= 写流量（GB，20%压缩率）× 每GB单价 500

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多种索引技术、全局字典编码和多次的Push down优化，从而对TB级数据查询进行最快响应。 高效率数据压缩：CarbonData使用轻量级压缩和重量级压缩的组合压缩算法压缩数据，可以减少60%~80%数据存储空间，很大程度上节省硬件存储成本。 CarbonData索引缓存服务器

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