海量数据_应用场景-华为云

应用场景

例如在车联网行业，某车企将数据储存在HBase中，以支持PB级别的数据存储和毫秒级的数据详单查询。图2 车联网行业海量数据存储场景该场景下 MRS 的优势如下所示。实时：利用Kafka实现海量汽车的消息实时接入。海量数据存储：利用HBase实现海量数据存储，并实现毫秒级数据查询。分布式数据查询：利用Spark实现海量数据的分析查询。

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产品优势

相比于传统个人存储和网络数据传输，数据快递服务具有安全、快速、高效的强大优势。海量数据高效快速上云 DES工作原理是用户将数据拷贝至迁移介质后邮寄到华为数据中心，管理员将迁移介质挂载配置，用户输入访问密钥（AK/SK）验证，通过华为数据中心高速网络进行启动数据上传，大大提高了数据传输速率，缩

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Hive应用开发简介

Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

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Hive应用开发简介

Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

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HBase应用开发简介

是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点：处理海量数据（TB或PB级别以上）。具有高吞吐量。在海量数据中实现高效的随机读取。具有很好的伸缩能力。能够同时处理结构化和非结构化的数据。不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID

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HBase应用场景

版本机制，支持保存数据的多个历史版本。通用海量KeyValue数据存储与查询应用类型消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据均可以存储和查询。应用场景支持离线、在线海量KeyValue数据高速写入，并提供低延

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产品简介

提供时序洞察工具，可直观展示时序数据的变化趋势资产模型：为充分“理解”物联网设备所产生的海量数据、挖掘海量数据背后的价值，往往需要将单一设备数据和测量数值置于一个上下文中去分析，这个上下文可能是一个产线或系统装配关系、组织关系、地理空间关系等等。IoT数据分析服务提供资产模型能力，帮助

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HBase应用开发简介

目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点：处理海量数据（TB或PB级别以上）。具有高吞吐量。在海量数据中实现高效的随机读取。具有很好的伸缩能力。能够同时处理结构化和非结构化的数据。不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID

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HBase应用开发简介

目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点：处理海量数据（TB或PB级别以上）。具有高吞吐量。在海量数据中实现高效的随机读取。具有很好的伸缩能力。能够同时处理结构化和非结构化的数据。不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID

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GeminiDB 时序车联网解决方案

lux接口，实现百万级车辆海量时序数据的实时解析写入、数据自动排序/合并、实时分析，解决车企、车主对智能汽车的实时查询诉求，同时，支持高压缩率、冷热分离，有效控制成本。方案优势海量数据实时解析写入，应用开发极简传统HBase：将车辆上报的数千监控指标作为一个字符串写入HBa

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Hive应用开发简介

Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

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应用场景

应用场景未来几年时间，数据量将会呈数倍增长趋势，海量数据的快速处理是企业数据变现的核心诉求。DWR提供的高效、开放、易用的近数据处理能力，让视频处理、图片审核、文档压缩、灾难防治、数据搜索和推荐、办公协同、基因测序等场景的海量数据快速产生价值。 DWR的应用场景包括但不限于以下典型场景。

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HPC和公有云

是一种基于对象的海量存储服务，为用户提供海量、低成本、高可靠、高安全的数据存储能力。弹性文件服务（SFS）为用户的弹性云服务器提供一个完全托管的共享文件存储，符合标准文件协议( NFS )，能够弹性伸缩至PB规模，具备可扩展的性能，为海量数据、高带宽型应用提供有力支持。数据快递服务（DES）

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应用场景

应用场景大数据分析场景描述 OBS提供的大数据解决方案主要面向海量数据存储分析、历史数据明细查询、海量行为日志分析和公共事务分析统计等场景，向用户提供低成本、高性能、不断业务、无须扩容的解决方案。海量数据存储分析的典型场景：PB级的数据存储，批量数据分析，毫秒级的数据详单查询等

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产品优势

产品优势海量存储 PB级海量数据存储，用户按需扩容，文件备份不受线下物理容量限制。高稳可靠数据持久性高达12个9，业务可靠性99.99%，守护组织和个人的一站式数字内容中枢，使能千行百业内容协作更高效。高效协作支持多人、多地、多终端协同、移动办公，随时访问最新文件，提升协作效率。

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HBase应用开发简介

是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点：处理海量数据（TB或PB级别以上）。具有高吞吐量。在海量数据中实现高效的随机读取。具有很好的伸缩能力。能够同时处理结构化和非结构化的数据。不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID

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Hive应用开发简介

Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

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HBase应用开发简介

是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点：处理海量数据（TB或PB级别以上）。具有高吞吐量。在海量数据中实现高效的随机读取。具有很好的伸缩能力。能够同时处理结构化和非结构化的数据。不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID

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HBase集群管理

列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。 HBase适用场景有：海量数据存储。适用于TB～PB级以上的数据存储，提供动态伸缩能力，方便用

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MRS集群类型介绍

供一个稳定可靠，性能优异、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。 Hadoop、HBase、ZooKeeper、Ranger Kafka流式集群

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附录

ModelArts：是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。对象存储系统 OBS：是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。弹性文件服务

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