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- hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)命名規(guī)范 內(nèi)容精選 換一換
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ORACLE 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模與設(shè)計(jì)工具，完美的企業(yè)級(jí)可視化解決方案，分析，建模，測(cè)試和維護(hù)您的所有系統(tǒng)，軟件，流程和架構(gòu)。來(lái)自：專(zhuān)題ModelArts 自定義鏡像規(guī)范 ModelArts 自定義鏡像規(guī)范 ModelArts推理部署，使用容器鏡像創(chuàng)建AI應(yīng)用，需要提前在本地開(kāi)發(fā)模型，制作自定義鏡像，上傳至容器鏡像SWR服務(wù)，制作AI應(yīng)用的自定義鏡像需滿足ModelArts定義的規(guī)范。 ModelArts推理部署來(lái)自：專(zhuān)題
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Spark SQL 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio MRS Hive SQL 通過(guò)MRS Hive SQL節(jié)點(diǎn)執(zhí)行數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模塊中預(yù)先定義的Hive SQL腳本。 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā) 數(shù)據(jù)治理 中心 作業(yè)節(jié)點(diǎn)MRS Hive SQL 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio MRS Presto來(lái)自：專(zhuān)題我的數(shù)據(jù) 通過(guò)我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)源的連接配置，支持如下數(shù)據(jù)源： 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（ OBS ） 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（DWS） 數(shù)據(jù)湖探索 （ DLI ） MapReduce服務(wù) （MRS Hive） MapReduce服務(wù)（MRS SparkSQL） 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL 云數(shù)據(jù)庫(kù) PostgreSQL來(lái)自：百科
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類(lèi)信息資源。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。來(lái)自：百科![]()
GaussDB (DWS)服務(wù)即開(kāi)即用 相比以前動(dòng)輒長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)選型采購(gòu)過(guò)程，在公有云上開(kāi)通使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡(jiǎn)化了企業(yè)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)過(guò)程，使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方式，降低使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的代價(jià)和門(mén)檻，讓數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬(wàn)家大中小企業(yè)，讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。來(lái)自：百科![]()
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。 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型，使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析，用戶(hù)可以選擇Hive（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)），SparkSQL以及Presto交互式查詢(xún)引擎。 5、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 S來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Hadoop是一個(gè)分布式計(jì)算開(kāi)源框架，在很多大型網(wǎng)站上都已經(jīng)得到了應(yīng)用，如果服務(wù)集成平臺(tái)的日志量將會(huì)很大，這也正好符合了分布式計(jì)算的適用場(chǎng)景。分析客戶(hù)需求 提供解決方案 安裝部署性能調(diào)優(yōu) 提供大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)支撐團(tuán)隊(duì)服務(wù)來(lái)自：其他![]()
來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ 時(shí)間：2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶(hù)端工具，有著豐富的G來(lái)自：百科![]()
全生命周期管理服務(wù)，推動(dòng)案件電子檔案規(guī)范、高效管理。 總結(jié) 泛微數(shù)字化案件管理方案，通過(guò)OA系統(tǒng)的信息門(mén)戶(hù)、審批流程、文檔管理（資料收錄）、案件臺(tái)賬與查詢(xún)，推動(dòng)集團(tuán)法務(wù)的數(shù)字化管理： 風(fēng)險(xiǎn)控制：通過(guò)法務(wù)管理平臺(tái)規(guī)范加強(qiáng)法務(wù)管理工作，統(tǒng)一、規(guī)范合同的法律條款，審核、透視下屬業(yè)務(wù)公司的重大案件，減少法律風(fēng)險(xiǎn)；來(lái)自：云商店![]()
視頻源列表:新增視頻源 概述 附錄:名詞解釋 概述 應(yīng)用場(chǎng)景: 內(nèi)容審核-視頻 小微:小微可以為你做什么？ 應(yīng)用場(chǎng)景: 內(nèi)容審核 -視頻流 命名空間:命名空間類(lèi)別 典型場(chǎng)景與網(wǎng)絡(luò)說(shuō)明:典型場(chǎng)景來(lái)自：百科![]()
設(shè)計(jì)規(guī)范自動(dòng)檢查、自動(dòng)糾錯(cuò)，可以靈活地配置每一個(gè)接口是否啟用設(shè)計(jì)規(guī)范檢查，助力開(kāi)發(fā)者提升 API 設(shè)計(jì)質(zhì)量。 那么怎么設(shè)置API的設(shè)計(jì)規(guī)范呢？ 1、單擊“項(xiàng)目設(shè)置 > 設(shè)計(jì)規(guī)范設(shè)置”，進(jìn)入設(shè)計(jì)規(guī)范設(shè)置頁(yè)面。 2、 單擊“新增設(shè)計(jì)規(guī)范”，輸入規(guī)范名稱(chēng)，單擊“確定”，進(jìn)入規(guī)則管理頁(yè)面。 3、在規(guī)則管理頁(yè)面，單擊“是否啟用”，啟用規(guī)則。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
智能數(shù)據(jù)湖 運(yùn)營(yíng)平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景 智能 數(shù)據(jù)湖 運(yùn)營(yíng)平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-09 09:53:52 一站式的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)治理平臺(tái) 從數(shù)據(jù)采集-規(guī)范設(shè)計(jì)-質(zhì)量監(jiān)控-數(shù)據(jù)清洗-數(shù)據(jù)建模-數(shù)據(jù)聯(lián)接-數(shù)據(jù)整合-數(shù)據(jù)消費(fèi)-;智能分析，一站式數(shù)據(jù)智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，幫助企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì)來(lái)自：百科![]()
，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)分析 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型，使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析，用戶(hù)可以選擇Hive（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)），SparkSQL以及Presto交互式查詢(xún)引擎。 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)湖工廠（DLF）集成，提供一站式來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 時(shí)間：2021-03-08 15:02:51 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱(chēng)DWS）是一種即開(kāi)即用、來(lái)自：百科![]()
從數(shù)據(jù)采集-規(guī)范設(shè)計(jì)-質(zhì)量監(jiān)控-數(shù)據(jù)清洗-數(shù)據(jù)建模-數(shù)據(jù)聯(lián)接-數(shù)據(jù)整合-數(shù)據(jù)消費(fèi)-智能分析，一站式數(shù)據(jù)智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，幫助企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)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。來(lái)自：百科![]()
供了解數(shù)據(jù)的窗口。 數(shù)據(jù)服務(wù)管控實(shí)現(xiàn)在數(shù)據(jù)服務(wù)開(kāi)發(fā)過(guò)程中服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范、要求和管理的落實(shí)，數(shù)據(jù)服務(wù)打通數(shù)據(jù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)消費(fèi)的物理通道。 數(shù)據(jù)安全在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)過(guò)程中完成數(shù)據(jù)安全的IT實(shí)現(xiàn)，以達(dá)成數(shù)據(jù)應(yīng)用過(guò)程中安全管理規(guī)范的要求。 實(shí)施方法論 數(shù)據(jù)治理實(shí)施方法論 數(shù)據(jù)治理實(shí)施方法論按照數(shù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
全局生效；文檔、設(shè)計(jì)、調(diào)試自動(dòng)同步，API 數(shù)據(jù)同源高效協(xié)同。 特性二：規(guī)范設(shè)計(jì)，品質(zhì)保障，API設(shè)計(jì)規(guī)范性檢查 Swagger編輯模式下，支持API設(shè)計(jì)規(guī)范檢查；可設(shè)置無(wú)需檢查接口，靈活控制每個(gè)接口的規(guī)范檢查，保證API設(shè)計(jì)質(zhì)量。 特性三：API審核服務(wù)，精準(zhǔn)把關(guān)業(yè)務(wù)契合度 支來(lái)自：專(zhuān)題![]()
時(shí)間：2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯模型與物理模型的對(duì)比如下： 名稱(chēng)定義：邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實(shí)世界對(duì)象的命名規(guī)范來(lái)取名；物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品限制，比如不能出現(xiàn)非法字符，不能使用數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞，不能超長(zhǎng)等約束； 鍵值：物理模型一般不使用PRIMERY來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)源的方式，可訪問(wèn)的數(shù)據(jù)源包括Hive、 CS V、Parquet、ORC、JSON和JDBC數(shù)據(jù)源，這些不同的數(shù)據(jù)源之間也可以實(shí)現(xiàn)互相操作。SparkSQL復(fù)用了Hive的前端處理邏輯和元數(shù)據(jù)處理模塊，使用SparkSQL可以直接對(duì)已有的Hive數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)。 另外，SparkS來(lái)自：專(zhuān)題
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