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- 數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
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析。利用 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來(lái)自：專(zhuān)題GaussDB (DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)之一，易使用，體現(xiàn)在如下的方面： 一站式可視化便捷管理：通過(guò)使用GaussDB(DWS)管理控制臺(tái)，完成應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)資源和性能監(jiān)控等運(yùn)維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無(wú)縫集成：可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢HDFS、 OBS 上的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)無(wú)需搬遷。 提供來(lái)自：百科
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Data Migration，簡(jiǎn)稱(chēng) CDM ），是提供同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù)，幫助客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動(dòng)。支持文件系統(tǒng)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，NoSQL，大數(shù)據(jù)云服務(wù)和對(duì)象存儲(chǔ)等數(shù)據(jù)源，無(wú)論是客戶自建還是公有云上的數(shù)據(jù)源 本地?cái)?shù)據(jù)遷移上云 本地?cái)?shù)據(jù)是指存儲(chǔ)在用戶自建或者租用的來(lái)自：百科
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專(zhuān)屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 專(zhuān)屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間：2020-09-22 09:31:30 專(zhuān)屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專(zhuān)屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享，性能要求高的場(chǎng)景。用戶可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備，獨(dú)享計(jì)算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 資源獨(dú)享 用戶獨(dú)享來(lái)自：百科![]()
專(zhuān)屬計(jì)算集群的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-22 09:29:59 專(zhuān)屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專(zhuān)屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享，性能要求高的場(chǎng)景。用戶可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備，獨(dú)享計(jì)算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 應(yīng)用場(chǎng)景 對(duì)安全有高要求的行業(yè)。來(lái)自：百科![]()
課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，學(xué)員能夠區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、融合數(shù)倉(cāng)的概念，熟悉華為融合數(shù)倉(cāng)在行業(yè)中的應(yīng)用，描述GaussDB 200中的概念和架構(gòu)，掌握GaussDB 200的基本用法，熟悉GaussDB 200的核心性能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和融合數(shù)倉(cāng) 2. GaussDB 200來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)管理 第7章 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ)，提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力，用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)來(lái)自：百科![]()
專(zhuān)屬計(jì)算集群的功能 專(zhuān)屬計(jì)算集群的功能 時(shí)間：2020-09-22 09:28:21 專(zhuān)屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專(zhuān)屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享，性能要求高的場(chǎng)景。用戶可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備，獨(dú)享計(jì)算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 計(jì)算隔離 獨(dú)享計(jì)算資源池，部來(lái)自：百科![]()
2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 3、掌握無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)包括聚類(lèi)算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 4、掌握分類(lèi)問(wèn)題，數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識(shí)及應(yīng)用。 課程大綱 第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 第2章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-線性回歸 第3章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-邏輯回歸 第4章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-KNN來(lái)自：百科![]()
面向交通管理部門(mén)，基于地圖及多源動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)能力、數(shù)據(jù)挖掘分析能力、模型算法等能力，提靜態(tài)安全風(fēng)險(xiǎn)地圖服務(wù)、歷史事故分析服務(wù)、道路安全風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警、道路安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、輔助決策功能。 面向交通管理部門(mén)，基于地圖及多源動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)能力、數(shù)據(jù)挖掘分析能力、模型算法等能力，提靜態(tài)安全風(fēng)險(xiǎn)地圖服來(lái)自：專(zhuān)題![]()
作，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 應(yīng)用層：數(shù)據(jù)加載工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商業(yè)智能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具，均可以通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)接口與GaussDB(DWS)集成。GaussDB(DWS)兼容PostgreSQL生態(tài)，且SQL語(yǔ)法進(jìn)行了兼來(lái)自：百科![]()
GaussDB(DWS)與Hive在功能上存在一定的差異，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： Hive是基于Hadoop MapReduce的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，GaussDB(DWS)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲(chǔ)，GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ)，也可以通過(guò)外表的形式通過(guò)OBS進(jìn)行存儲(chǔ)。來(lái)自：百科![]()
。 基礎(chǔ)設(shè)施層：是智慧校園平臺(tái)的基礎(chǔ)設(shè)施保障，提供異構(gòu)通信網(wǎng)絡(luò)，廣泛的物聯(lián)感知和海量數(shù)據(jù)匯集存儲(chǔ)，為智慧校園的各種應(yīng)用提供基礎(chǔ)支持，為大數(shù)據(jù)挖掘，分析提供數(shù)據(jù)支撐。包括校園設(shè)施，網(wǎng)絡(luò)改造，云數(shù)據(jù)中心，互聯(lián)互通。 1．支撐平臺(tái)層：是體現(xiàn)智慧校園云計(jì)算及其服務(wù)能力的核心層，為智慧校園來(lái)自：云商店![]()
SoH）、高性能數(shù)據(jù)庫(kù)以及分布式內(nèi)存緩存等應(yīng)用。 E1型：主要支持OLTP場(chǎng)景，如內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)（如SAP HANA BWoH）、大數(shù)據(jù)處理引擎以及數(shù)據(jù)挖掘等應(yīng)用。 表1 E3型 彈性云服務(wù)器 的規(guī)格 規(guī)格名稱(chēng) vCPU 內(nèi)存（GB） 網(wǎng)卡個(gè)數(shù)上限 虛擬化類(lèi)型 e3.7xlarge.12 28 348來(lái)自：百科![]()
夠快速地從MapReduce切換到Spark計(jì)算平臺(tái)上去。Spark提供一站式數(shù)據(jù)分析能力，包括小批量流式處理、離線批處理、SQL查詢、數(shù)據(jù)挖掘等，用戶可以在同一個(gè)應(yīng)用中無(wú)縫結(jié)合使用這些能力。 Spark的特點(diǎn)如下： 通過(guò)分布式內(nèi)存計(jì)算和DAG（無(wú)回路有向圖）執(zhí)行引擎提升數(shù)據(jù)處理來(lái)自：專(zhuān)題![]()
e、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 CDM任務(wù)基于分布式計(jì)算框架，自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對(duì)Hive、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
包括 函數(shù)工作流 FunctionGraph、Serverless容器引擎CCE Autopilot、Serverless應(yīng)用托管CAE、云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等。華為云函數(shù)工作流FunctionGraph一項(xiàng)基于事件驅(qū)動(dòng)的函數(shù)托管計(jì)算服務(wù)，只需編寫(xiě)業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行來(lái)自：百科![]()
Service）為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件，支持 數(shù)據(jù)湖 、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。 MRS 同時(shí)支持混合云和公有云兩種形態(tài)：混合云版本，一個(gè)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)離線、實(shí)時(shí)、邏輯三種數(shù)據(jù)湖，以云原生架構(gòu)助力客戶智來(lái)自：專(zhuān)題![]()
析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來(lái)自：專(zhuān)題![]()
運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì) 多種云服務(wù)作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對(duì)接所有華為云的數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù)，也支持對(duì)接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，比如Oracle、Greenplum等。 簡(jiǎn)單易用 圖形化編排，即開(kāi)即用，輕松上手。 圖1一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)治理平臺(tái) 云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建來(lái)自：百科
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