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5G+工厂安防解决方案

2018年，我国AI+安防软硬件市场规模达到135亿元，相较于2017年增长 接近250%。预计2019年市场仍将保持高增速，到十三五收官之年2020年增 速开始稳定，届时市场规模可达到453亿元，从2017年到2020年CAGR达到 125.5%。

  • 2022-01-20
  • 阅读277
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apachekudu在网易的实践

Apache Kudu是为Hadoop平台开发的一个列式存储管理器。Kudu共享Hadoop生态系统应用的共同技术特性:它运行在常见的硬件服务器上，水平可伸缩，支持高可用性操作。

  • 2022-01-19
  • 阅读205
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9-2.图数据库datafun

图数据库（graph database）不同于图引擎（graph engine）。图数据库主要应用为联机事务处理OLTP（on-line transaction processing），针对数据做事务（ACID）处理。图引擎用于联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）,进行数据的批量分析。

  • 2022-01-19
  • 阅读210
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边云融合的时序数据库实践

边云融合物联网平台（IoT Stack），是百度智能云推出的物联网专有平台，基于百度先进的时序数据处理和边云融合方案，帮助企业客户建设自主可控、安全隔离、智能化的专有物联网平台。

  • 2022-01-19
  • 阅读189
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新一代大数据调度 -Apache DolphinScheduler架构演进 & Roadmap

Apache DolphinScheduler 是一个分布式、易扩展并带有强大的可视化界面的大数据工作流调度系统。2021 年03 月18 日正式成为Apache 顶级项目。

  • 2022-01-19
  • 阅读218
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Presto在数据湖领域的机遇与挑战

Presto是Facebook为了解决Hive做交互式查询慢的问题，而开发并开源的OLAP分析引擎，它的优势在于全内存计算带来的高性能、完整SQL语义支持、Connector机制带来的扩展能力、以及强大的社区.

  • 2022-01-19
  • 阅读220
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数据湖存储机遇与挑战

数据湖或hub的概念最初是由大数据厂商提出的，表面上看，数据都是承载在基于可向外扩展的HDFS廉价存储硬件之上的。但数据量越大，越需要各种不同种类的存储。最终，所有的企业数据都可以被认为是大数据，但并不是所有的企业数据都是适合存放在廉价的HDFS集群之上的。

  • 2022-01-18
  • 阅读206
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DLA云原生ServerlessSpark（datafun）

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab （加州大学伯克利分校的AMP实验室）所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

  • 2022-01-18
  • 阅读235
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