而不是互联网网页。 图1 知识图谱 与语义搜索 智能问答系统 基于知识的问答系统建立大规模知识库，通过理解将用户的问题转化为对知识图谱的查询，提供用户所关心的问题答案。 图2知识图谱与智能问答 大数据分析与决策 知识图谱通过语义链接帮助理解大数据，获得对大数据的洞察，提供决策支持，应用于各个行业，例如：

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大数据在人们的生活中无处不在，在IoT、电子商务、金融、制造、医疗、能源和政府部门等行业均可以使用华为云 MRS 服务进行大数据处理。 海量数据分析场景 海量数据分析是现代大数据系统中的主要场景。通常企业会包含多种数据源，接入后需要对数据进行ETL处理形成模型化数据，以便提供给各个业务模块进行分析梳理，这类业务通常有以下特点：

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：确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。 图1 AI开发流程 1.确定目的 在开始数据分析之前，必须明确要分析什么？你的数据对象是谁？要解决什么问题？商业目的是什么？数据分析师对这些都要了然于心，基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少老客户的流失、优化活动

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量，对现网稳定性运行带来了极大的挑战。如何提前识别大并发给业务带来的性能挑战，成为企业发展的重中之重。 PerfTest提供千万级集群超大规模并发能力，涵盖超高并发瞬时发起、梯度加压、动态压力调整等能力，满足亿级日活应用的压测要求，支持自定义插件能力实现私有协议和函数的对接，满足

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企业提供深度数据分析与决策支持。 某交通物流集团基于Astro Canvas完成集团业务大屏项目开发，让业务人员实现深度参与，使业务多样性提升1倍；并实现一次开发，在PC、移动等多设备上通用，使开发成本降低20%。 华为云Astro Pro企业应用 实现集团型大规模应用定制交付 华为云Astro

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分布式实时流计算 支持大规模分布式集群，集群弹性伸缩，按作业使用的资源扩容和缩容集群，最大化节省成本。 简单易用 在线SQL编辑平台编写Stream SQL，定义数据流入、数据处理、数据流出，快捷实现业务逻辑；用户无需关心计算集群,无需学习编程技能，降低流数据分析门槛。 独享集群 全

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计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去。Spark提供一站式数据分析能力，包括小批量流式处理、离线批处理、SQL查询、数据挖掘等，用户可以在同一个应用中无缝结合使用这些能力。 Spark的特点如下： 通过

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Hive是建立在Hadoop上的 数据仓库 基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HiveQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。Hive的数据计算依赖于MapReduce、Spark、Tez。

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企业提供深度数据分析与决策支持。 某交通物流集团基于Astro Canvas完成集团业务大屏项目开发，让业务人员实现深度参与，使业务多样性提升1倍；并实现一次开发，在PC、移动等多设备上通用，使开发成本降低20%。 华为云Astro Pro企业应用 实现集团型大规模应用定制交付 华为云Astro

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提高效率。 可以利用公有云的跨地域能力，共享计算资源，海量数据，并能实现云端大数据分析。 优化性能 性能比普通云服务器提高30%。 通过虚拟化优化（SR-IOV、PCI直通）等，各类测试报告显示：大规模云化HPC性能损耗不大。 高性能计算解决方案 高性能计算云解决方案（HPC C

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化，并且具有非常灵活的数据流转能力。能够方便的将数据流转到后端数据库、大数据分析服务。 数据上云后，方案中还运用了华为云IoT数据分析服务。数据分析服务具有图形化的编辑方式、提供丰富的计算算子，基于数据分析服务，使得我们整合了数据集成、清洗、存储、分析端到端的环节，提升了开发体验，真正加速了数据的价值表现。

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为什么要选择分布式缓存？ 时间：2023-04-20 10:13:18 分布式缓存服务入口>> 随着互联网技术的快速发展，数据量的不断增加，单机缓存已经难以满足大规模并发访问的需求。这时候，分布式缓存就成为了一个非常方便和有效的解决方案。本文将从以下几个方面来介绍为什么要选择分布式缓存： 1. 高可用性

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跨云迁移。 优势 U CS 提供了跨云跨数据中心的大规模治理能力，统一接管自建IDC、边缘云、中心云资源，一站式分发调度，助力加速金融行业的业务创新。 ●算力统一供给 面对金融行业新兴的互联网类业务，分布式云原生UCS支持极速扩容和大规模治理，提供实现本地、边缘、云资源统一调度，有效应对流量冲击。

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本文介绍了【大规模数据分析：Hadoop与Spark的性能比较】相关内容，与您搜索的大规模数据分析相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。

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据平台革新：助力企业数字化转型与增值 时间：2023-11-02 16:29:26 随着大数据技术的飞速发展，企业正面临着众多挑战，如超大规模数据的组织与管理、数据量指数级增长的时效性差、多源异构数据隔阂等。华为云 FusionInsight 应运而生，旨在为企业搭建高效、规范、灵活

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HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的MapReduce任务并提交MapReduce执行。 Hive与Tez的关系 Tez是Apache的开源项目，它是一个支持有向无环图的分布式计算框架，Hive使用Tez引擎进行数据分析时，会将用户提交的HQL

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分析缺陷趋势，洞察产品质量 缺陷修复过程中会大量产生与其他研发系统相关联的数据，这些信息是产品质量整改的宝藏，是支撑企业业务发展的关键。通过专业的数据分析报表，可以帮助企业更好地洞察产品的质量风险，把控缺陷修复进度、缺陷收敛趋势，消除交付短板，让产品研发过程安全、透明； 灵活定义流程，快速适配差异

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来回跑路”。采用全链路实时 数据湖 方案，实现智能运维、智能检修、智能决策，实时守护大坝运转。深圳地铁利用FusionInsight打造海量数据分析平台，改变传统“烟囱式”架构，实现深圳地铁运营的7大智慧应用，全面提高运营经济和社会效益，让城市出行更便捷。 T3出行则采用Fusion

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第一要务，但是企业在使用大数据技术过程中还面临一些挑战。在2023年1月，《大数据技术前瞻》中提到大数据技术的四大挑战与十大趋势，其中超大规模数据如何组织和管理，数据量指数级增长时效性差，数据如何打破多源异构造成的隔阂，从单域走向跨域数据融合，数据质量评估等仍是制约大数据发展的瓶

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力。 数据分析 处理大容量数据，需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。例如MapReduce、Hadoop计算密集型。 推荐使用磁盘增强型 弹性云服务器 ，主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载，例如：Hadoop分布式计算，大规模的并行数

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能”分层建设，帮助企业实现现代数据栈构建。 湖仓一体是构建现代数据栈的关键 IDC调研显示，大数据分析已在数字化转型战略中成为第一要务。今年1月发布的《大数据技术前瞻》中更指出：超大规模数据如何组织和管理、数据量指数级增长时效性差、数据如何打破多源异构造成的隔阂、从单域走向跨域数

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