元数据服务

当前话题为您枚举了最新的 元数据服务。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

数据服务框架
该数据服务框架为大数据平台提供高效数据服务,其功能涵盖: 基于Kafka实现实时数据的过滤、清洗、转换和消费 利用Spark SQL实现对Redis、MongoDB等非关系型数据库的数据读写 集成规则引擎,支持基于规则引擎实现客户标签、画像等功能
Spark大数据服务指南
本书为打造Spark大数据服务提供了详细指南,涵盖OpenStack Docker的应用。
Kubernetes中集成大数据服务
将大数据服务与Kubernetes集成,实现高效管理和自动化。
能源设备物联网数据服务平台
能耗数据采集器应用程序数据服务及设备管理,包括故障预警、漏损检测和设备运行效率。此外,提供能耗结构分析、定制节能改造方案以及能耗数据分析和KPI考核。企鹅节能大师提供Web能源管理平台。
HTB主题数据服务设计方案
框架设计..... 1.1 HTB概述..... 1.2 软件架构设计... 1.3 开发流程.... 基于HL7 RIM的数据规范化.... 2.1 HL7 RIM简介... 2.2 数据规范化方案..... 2.3 数据规范化实例..... 在Oracle HTB中建立本地术语系统..... HTB环境部署.... 4.1 HTB环境所要求的硬件软件.... 4.2 安装操作系统后,完成如下流程..... 4.3 HTB的关闭与启动....
工业互联网数据服务架构方案
该方案涵盖了工业互联网数据服务的整体架构,可作为工业互联网建设的参考。
IBM 数据服务器驱动程序
DS驱动程序支持开源和Java™应用程序,兼容ODBC、OLE DB和.NET Provider,版本9.7,适用于Windows x64平台,经过验证可靠。
商品期权历史数据服务研究模块
在信息技术领域,历史数据服务是数据分析和研究的重要组成部分,特别是在金融领域。商品期权作为金融市场的一种衍生工具,其历史数据的研究对于投资者制定策略、风险管理和市场预测具有关键价值。本模块聚焦于“商品期权历史数据服务研究”,以下将详细探讨相关知识点。我们将深入探讨商品期权的基本概念,包括看涨期权和看跌期权的特性及其影响因素如标的商品价格、行权价、时间价值和波动率等。此外,我们还将介绍数据查缺在金融数据处理中的重要性,以确保数据完整性和准确性。通过Python脚本实现数据的获取、处理和分析,开发者可以构建一个完整的商品期权历史数据服务平台。
构建电信物联网开放数据服务体系
针对海量物联网数据的存储、分析、共享难题,提出构建电信物联网开放数据服务体系的构想。详细设计服务内容、体系框架,分析关键技术点,并提出构建策略建议。
Tapdata 实时数据服务平台技术白皮书
Tapdata 实时数据服务平台技术白皮书涵盖 14000 字内容,全面介绍了平台的特性和技术细节,包含: 数据同步虚拟化 流处理引擎 + 可视化数据开发平台 低代码 API 发布能力 异构数据源统一访问框架 适合技术开发者、大数据工程师和数据库技术人员阅读。