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- olap數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析架構(gòu)一覽 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析架構(gòu)一覽 時(shí)間：2021-03-12 15:05:56 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析從物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景出發(fā)，提供行業(yè)大數(shù)據(jù)分析最佳實(shí)踐，降低企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開發(fā)門檻。 文中課程 ????????來自：百科
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9.2.4的數(shù)據(jù)庫內(nèi)核引擎，從單機(jī)OLTP數(shù)據(jù)庫改造為企業(yè)級(jí)MPP（大規(guī)模并行處理）架構(gòu)的OLAP分布式數(shù)據(jù)庫，其主要面向海量數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)倉庫 遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，隨著業(yè)務(wù)量的增長(zhǎng)，自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實(shí)際要求，同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高，也使擴(kuò)容極為困來自：百科湖倉一體架構(gòu)。 當(dāng)前，政企客戶數(shù)據(jù)平臺(tái)存在三種常見的建設(shè)方案： （三種傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)都可以平滑演進(jìn)到 FusionInsight MRS ） 傳統(tǒng)數(shù)倉。興起于上世紀(jì)90年代，對(duì)于早期僅需求數(shù)據(jù)OLAP較為常用。隨著政企客戶業(yè)務(wù)高速發(fā)展，對(duì)于面對(duì)多樣性數(shù)據(jù)需要匹配業(yè)務(wù)特定場(chǎng)景的多樣化訴求，能力太過單一。來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 如何進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析？ 如何進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析？ 時(shí)間：2022-10-13 15:36:35 物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)量龐大的“物”會(huì)產(chǎn)生PB級(jí)的海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒法及時(shí)分析與利用這龐大的物來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 時(shí)間：2021-06-17 14:58:31 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點(diǎn)： 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫：IoT、互聯(lián)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn) 時(shí)間：2021-03-12 14:24:13 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于： 降低存儲(chǔ)成本 提升處理效率管理數(shù)據(jù)質(zhì)量充分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘如何通過數(shù)來自：百科![]()
基于 圖引擎服務(wù) 的知識(shí)圖譜，融合各種異構(gòu)異質(zhì)數(shù)據(jù)，可以支持更大的規(guī)模以及更高的性能。 金融風(fēng)控應(yīng)用 金融風(fēng)控應(yīng)用 圖引擎 服務(wù)通過個(gè)人信息、個(gè)人與對(duì)應(yīng)聯(lián)系人關(guān)系數(shù)據(jù)分析，可以幫助金融企業(yè)識(shí)別欺詐性借貸行為，規(guī)避惡意借貸風(fēng)險(xiǎn)。 圖引擎服務(wù)產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 豐富的領(lǐng)域算法 HOT 圖引擎服務(wù)支持PageRank，k來自：專題![]()
全國(guó)（包含港澳）高等院校、專業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司等專業(yè)對(duì)象 【組隊(duì)要求】 選手可組隊(duì)參賽，賽隊(duì)人數(shù)1-10人；組隊(duì)操作請(qǐng)見【華為云大賽平臺(tái)-組隊(duì)操作詳情】 【賽題說明】 數(shù)據(jù)分析賽包括“交通流量預(yù)測(cè)”、“鹽田港貨柜車到港預(yù)測(cè)”、“高光譜視頻水質(zhì)分析”3個(gè)子賽題。由于數(shù)據(jù)分析賽涉及人工智能算法集成來自：百科![]()
管理數(shù)據(jù)質(zhì)量：建立一套可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估體系，并對(duì)質(zhì)量差的數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理（糾偏，忽略等） 一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)——IoTA 華為云推出以資產(chǎn)模型為驅(qū)動(dòng)的一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)——IoTA，基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型，整合大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的最佳實(shí)踐，實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成、清洗、存儲(chǔ)、分析、可視化，為開發(fā)者打造一站來自：百科![]()
專屬分布式存儲(chǔ)服務(wù) DSS 虛擬私有云 VPC OLAP應(yīng)用 數(shù)據(jù)分析型應(yīng)用場(chǎng)景，支持集群應(yīng)用部署，如RAC、DB2 、SAP HANA等。您可根據(jù)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景，靈活選擇不同類型的專屬分布式存儲(chǔ)，滿足應(yīng)用需求 優(yōu)勢(shì) 高帶寬 獨(dú)享存儲(chǔ)帶寬，滿足OLAP應(yīng)用需求 支持?jǐn)?shù)據(jù)庫應(yīng)用 云硬盤支持多掛來自：專題![]()
數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)總體分為關(guān)系型、非關(guān)系型。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是市場(chǎng)主力，占據(jù)80%以上市場(chǎng)空間。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫又分為企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫和企業(yè)分析的OLAP數(shù)據(jù)庫。OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)占比為7:3； 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫包括專用 文檔數(shù)據(jù)庫 、圖數(shù)據(jù)庫等。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫面向細(xì)分場(chǎng)景、更具針對(duì)性，但也因其應(yīng)用來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，有企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫和企業(yè)分析的OLAP數(shù)據(jù)庫。針對(duì)OLTP應(yīng)用場(chǎng)景華為推出 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for MySQL)和GaussDB(openGauss) ；OLAP場(chǎng)景則推出數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) 。 對(duì)于非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，目前有GaussDB(for來自：百科![]()
一文讀懂華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù) 一文讀懂華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù) 時(shí)間：2022-09-27 16:31:19 物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 華為云針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域業(yè)務(wù)提供了一系列專業(yè)的云服務(wù)，如設(shè)備接入、IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)等；其中IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)是專為IoT數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)場(chǎng)景特征做了深度優(yōu)來自：百科![]()
增強(qiáng)分析型敏捷BI平臺(tái) 自助化數(shù)據(jù)分析 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點(diǎn)，能夠自動(dòng)識(shí)別潛在關(guān)系，使得數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)和高效。同時(shí)，對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)，也能輕松處理，滿足萬億級(jí)計(jì)算的需求。 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點(diǎn)，能夠自動(dòng)識(shí)別潛在關(guān)系，使得數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)和高效。同時(shí)，對(duì)于大規(guī)模數(shù)來自：專題![]()
（流計(jì)算）、Flink（流計(jì)算），滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn)，并與 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio集成，提供一站式的大數(shù)據(jù)協(xié)同開發(fā)平臺(tái)，幫助用戶輕松完成數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、腳本來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫高級(jí)特性 數(shù)據(jù)庫高級(jí)特性 時(shí)間：2020-12-14 14:48:34 HCIP-GaussDB-OLAP V1.5系列課程。本課程主要介紹了GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)庫的高級(jí)特性，重點(diǎn)包括SQL on anywhere、全文檢索以及PostGIS E來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫集群管理 數(shù)據(jù)庫集群管理 時(shí)間：2020-12-11 10:05:49 HCIP-GaussDB-OLAP V1.5系列課程。本課程主要講述如何對(duì)GaussDB(DWS)集群維護(hù)管理，學(xué)習(xí)和了解集群的基本維護(hù)，如：集群重啟、集群升級(jí)等；通過GaussDB來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)與管理 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)與管理 時(shí)間：2020-12-14 10:35:08 HCIP-GaussDB-OLAP V1.5系列課程。本課程主要講述：各種數(shù)據(jù)庫對(duì)象的主要概念，如何創(chuàng)建與管理這些數(shù)據(jù)庫對(duì)象，給并給出部分設(shè)計(jì)原則。 目標(biāo)學(xué)員 希望成為高級(jí)分布式來自：百科![]()
近年來越來越受到廣大企業(yè)用戶的青睞。 您可以將PostgreSQL數(shù)據(jù)遷移到GaussDB(DWS)集群。GaussDB(DWS)集群是OLAP場(chǎng)景的數(shù)據(jù)庫，PostgreSQL是OLTP場(chǎng)景的獨(dú)立數(shù)據(jù)庫。因此，不支持將GaussDB(DWS) 數(shù)據(jù)庫遷移 到PostgreSQL。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)來自：百科![]()
云知識(shí) GaussDB(DWS)概述 GaussDB(DWS)概述 時(shí)間：2020-12-11 11:32:49 HCIP-GaussDB-OLAP V1.5系列課程。本課程主要介紹GaussDB(DWS)（GaussDB Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱 Gaus來自：百科
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