Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿(mǎn)足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買(mǎi)
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿(mǎn)足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿(mǎn)足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買(mǎi)
- hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)索引模型 內(nèi)容精選 換一換
-
list文件，將http://archive.ubuntu.com和http://security.ubuntu.com替換成http://repo.huaweicloud.com，可以參考如下命令： sudo sed-i"s http://.*archive.ubuntu.com http://repo來(lái)自：百科操作，數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出操作等。 課程大綱 第1章 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)與鯤鵬大數(shù)據(jù) 第2章 HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper 第3章 Hive分布式 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 第4章 HBase技術(shù)原理 第5章 MapReduce和Yarn技術(shù)原理 第6章 Spark基于內(nèi)存的分布式計(jì)算 第7章 Flink流批一體分布式實(shí)時(shí)處理引擎來(lái)自：百科
- hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)索引模型 相關(guān)內(nèi)容
-
來(lái)自：百科
- hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)索引模型 更多內(nèi)容
-
![]()
[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 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助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來(lái)自：百科![]()
本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模塊上開(kāi)發(fā)并執(zhí)行Python腳本示例。 文檔鏈接 開(kāi)發(fā)一個(gè)Hive SQL作業(yè) 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模塊上進(jìn)行Hive SQL開(kāi)發(fā)。 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模塊上進(jìn)行Hive SQL開(kāi)發(fā)。 文檔鏈接 開(kāi)發(fā)一個(gè)DWS SQL作業(yè) 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模塊上通過(guò)DWS來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可借助DWS Expr來(lái)自：百科![]()
list文件，將http://archive.ubuntu.com和http://security.ubuntu.com替換成http://repo.huaweicloud.com，可以參考如下命令： sudo sed -i "s@http://.*archive.ubuntu.com@http://repo來(lái)自：百科![]()
手段，核心是構(gòu)建企業(yè)級(jí)的元 數(shù)據(jù)管理 中心、建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄、建立數(shù)據(jù)搜索引擎、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)血緣和數(shù)據(jù)全景可視。其中元數(shù)據(jù)包括業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)、技術(shù)元數(shù)據(jù)和操作元數(shù)據(jù)，要求將企業(yè)所有概念數(shù)據(jù)模型、邏輯數(shù)據(jù)模型以及物理數(shù)據(jù)模型系統(tǒng)化地管理起來(lái)，同時(shí)建設(shè)企業(yè)數(shù)據(jù)地圖及數(shù)據(jù)血緣關(guān)系，為數(shù)據(jù)調(diào)用、數(shù)據(jù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時(shí)間：2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來(lái)的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專(zhuān)用模型，并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)會(huì)使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。來(lái)自：百科![]()
優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來(lái)生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個(gè)步驟： 1、解析 在解析過(guò)程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析，提煉來(lái)自：百科![]()
框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后，由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運(yùn)行管理器中，與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后，才可以進(jìn)行推理計(jì)算，這個(gè)過(guò)程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字 時(shí)間：2020-12-01 14:59:14 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)在短時(shí)間內(nèi)，了解和熟悉使用MindSpore進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練的基本流程，并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云Stack 有哪些租戶(hù)模型 華為云Stack有哪些租戶(hù)模型 時(shí)間：2021-02-27 17:34:31 華為云Stack租戶(hù)模型 - 多region管理 1.一級(jí)VDC可以跨Region、AZ使用資源 2.子級(jí)VDC可使用的Region、AZ為父級(jí)VDC關(guān)聯(lián)的Region和AZ的子集來(lái)自：百科![]()
CPU、內(nèi)存資源規(guī)格進(jìn)行不停機(jī)調(diào)整，無(wú)中斷算力升級(jí) 一直加速一直快 一直加速一直快 大模型底層智能調(diào)度：首創(chuàng)大模型QoS保障，智能全域調(diào)度，算力分配長(zhǎng)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行，一直加速一直快 業(yè)務(wù)應(yīng)用智能加速：業(yè)界首個(gè)X86業(yè)務(wù)應(yīng)用智能加速，覆蓋網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、數(shù)據(jù)庫(kù)、虛擬桌面、分析索引、微服務(wù)、CI/CD等通用負(fù)載場(chǎng)景，最高可達(dá)業(yè)界同規(guī)格6倍性能來(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![]()
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![]()
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![]()
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![]()
API概覽 設(shè)置函數(shù)異步配置信息:響應(yīng)參數(shù) loader-tool工具使用指導(dǎo):概述 獲取函數(shù)異步配置信息:響應(yīng)參數(shù) 開(kāi)發(fā)和應(yīng)用Hive UDF:配置Hive UDF 快速卸載 loader-tool工具使用指導(dǎo):概述 雙集群容災(zāi)控制函數(shù) 雙集群容災(zāi)控制函數(shù) SDK功能矩陣來(lái)自：百科
看了本文的人還看了
- 【詳解】Hive索引
- 使用 Hive 構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)與Hive入門(mén)
- 大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之Hive的部署
- 七十八、Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)際操作（操作測(cè)試）
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)：星型模型和雪花模型的選擇
- BigData之Hive：Hive數(shù)據(jù)管理的簡(jiǎn)介、下載、案例應(yīng)用之詳細(xì)攻略
- hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)，項(xiàng)目中分了幾層，都有什么
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)模型以及ETL算法
- 《走進(jìn)大數(shù)據(jù)之Hive入門(mén)》學(xué)習(xí)筆記（1）
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)學(xué)習(xí)與資源_數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)培訓(xùn)課程_數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)視頻教程
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS入門(mén)
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS功能
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS資源
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS定價(jià)
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出_數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出工具
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景_數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)客戶(hù)案例_GaussDB(DWS)
- 湖倉(cāng)構(gòu)建
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)兼容性
相關(guān)主題