自治等能力，完整的打通了边缘计算中云、边、设备协同的场景。 Kubernetes为代表的云原生技术为数据中心而生，容器化的应用封装、编排模式现在已成为事实标准。但在边缘场景下，边缘网络不稳定、资源受限、海量设备的接入管理等场景都为云原生技术延伸到边缘计算带来巨大的挑战。 本次将详

查看更多 →

跨域（多个地域或数据中心）的快速联合查询，尤其适用于Hadoop集群（ MRS ）的Hive、Hudi数据的交互式快速查询场景。 HetuEngine结构 常见概念介绍 常见概念介绍 云服务层 HetuEngine CLI/JDBC HetuEngine的客户端，使用者通过客户端向服

查看更多 →

支持监控Topic级别的指标包括：Topic输入的字节流量、Topic输出的字节流量、Topic拒绝的字节流量、Topic每秒失败的fetch请求数、Topic每秒失败的Produce请求数、Topic每秒输入的消息条数、Topic每秒的fetch请求数和Topic每秒的produce请求数。 支持

查看更多 →

Colocation接口，可以将存在关联关系或者可能进行关联操作的数据存放在相同的存储节点上。 Hive支持HDFS的Colocation功能，即在创建Hive表时，通过设置表文件分布的locator信息，可以将相关表的数据文件存放在相同的存储节点上，从而使后续的多表关联的数据计算更加方便和高效。 HDFS

查看更多 →

至还提供了全自动SQL审核的思想以及代码，带您全方位了解SQL优化的方方面面。 课程目标 通过本课程的学习，使学员掌握以下技能： 1.理解CBO的原理 2.能看懂执行计划，理解常见执行计划的含义 3.理解SQL优化的核心思想 4.掌握常见SQL性能问题的优化思路和方法 课程大纲 第1章

查看更多 →

Hive 数据仓库 框架，提供企业级大数据存储、查询和分析的统一平台，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，可解决各大企业的以下需求： 海量数据的分析与计算 海量数据的存储 海量数据流式处理 MapReduce服务 MRS MapReduce服务（MapReduce Service）

查看更多 →

同标签的节点，如某个文件的数据块的2个副本放置在标签L1对应节点中，该数据块的其他副本放置在标签L2对应的节点中。 支持选择节点失败情况下的策略，如随机从全部节点中选一个。 如图3所示。 /HBase下的数据存储在A，B，D /Spark下的数据存储在A，B，D，E，F /user下的数据存储在C，D，F

查看更多 →

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，提供海量数据的实时性要求不高的批量数据存储和计算

查看更多 →

、传输、处理提出了更高的要求，同时设计通用的软件平台、提升续航指标也面临巨大挑战。使用SensorHub传感框架有效解决了通用性问题。另外统一的传感器周期管理，还有效减少了无用的中断唤醒，再结合LiteOS出色的低功耗管理能力，助力产品快速上市，具有很好的竞争力。 最新文章 炎炎

查看更多 →

网络计算提供了执行上的保障。 工具链 工具链是一套支持昇腾AI处理器，并可以方便程序员进行开发的工具平台，提供了自定义算子的开发、调试和网络移植、优化及分析功能的支撑。另外在面向程序员的编程界面提供了一套桌面化的编程服务，极大的降低了深度神经网络相关应用程序的开发门槛。 工具链中

查看更多 →

15:44:21 Hadoop是一个分布式系统框架。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用了集群的高速运算和存储。 Hadoop能够对大量数据以可靠的、高效的、可伸缩的方式进行分布式处理。Hadoop是可靠的，因为它假设计算单元和存储会失败，因此维护多个

查看更多 →

什么是Octopus:产品优势 方案概述:应用场景 概览:产品优势 上传数据格式:与数据包同名的yaml配置文件说明 产品介绍:服务内容 上传数据格式:与数据包同名的yaml配置文件说明 上传数据格式:与数据包同名的yaml配置文件说明 应用场景:车联网 Octopus开发基本流程？ Hbase应用场景:车联网：位置大数据应用

查看更多 →

位参会者，讲解了代码大模型的历程和在实际应用中的突出表现，结合华为代码大模型的应用——华为云CodeArts Snap智能编程助手，和同学们一起在实践中学习，深刻了解行业发展及就业趋势。 活动伊始，马宇驰用生动的比喻和通俗易懂的语言，讲述了代码大模型的起源、发展、优势以及应用。他

查看更多 →

时间：2020-10-30 15:42:55 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pi

查看更多 →

化、智能化的要求。承担组织协同运营中台的企业数字化转型升的重任，致远协同 A8 产品在平台化上进展较大，并提供了对生态业务的支撑，成为未来一个阶段组织数字化转型升级，提升组织运营效率的基础信息化平台，并且能够提供给生态伙伴共创价值的共生的生态平台。A8+ V8.0 主要在以下几个方面提供给组织和生态以价值：

查看更多 →

同云销售，从而实现生态化的价值网络服务于我们的客户，创造出生态协同的价值。 （7）客户体验价值： 大规模工作应用场景和业务场景的定制创造了各类组织级的个性化需求和专属的业务方案，实现客户的个性化价值的同时，大幅度地降低了应用信息化的成本，客户的需求被满足的速度和专业化展现、交互都

查看更多 →

传统应用从单体架构开始，后来为了具备一定的扩展和可靠性，引入了负载均衡，于是就出现了垂直架构。接着是这些年十分火热的SOA架构，主要解决了应用系统之前集成和互通的问题。而微服务架构则是在SOA架构发展的基础上，进一步在探讨如何去设计一个应用系统以使应用的开发、管理更加灵活高效。 微服务架

查看更多 →

IFS智能财务商城的亮点在于其精专业的咨询团队协同研发，强联动的PaaS和SaaS双层应用，高占比的低代码交互操作，轻接入的智能化效果快速呈现，以及多模块的先进技术嵌入式增强。这些亮点使得IFS智能财务商城成为一款功能强大、操作简便的财务智能化解决方案。 IFS智能财务商城的产品优势主要

查看更多 →

Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单的开发快速，统一的大数据应用，对数据进行，协处理，流式处理，交互式分析等等。 Spark提供了一个快速的计算，写入，以及交互式查询的框架。相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。Spark使用in-memory的计算方式，

查看更多 →

。被它的开发者称为“21世纪的“黑客”文本编辑器（hackable text editor for the 21st Century）”。自2014年5月6日起，Atom的核心程序、包管理器以及Atom基于Chromium的桌面程序框架皆使用MIT授权条款发布。 依靠内置的默认插件，Atom

查看更多 →

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： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-9

查看更多 →