- 超市數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)星型圖 內(nèi)容精選 換一換
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視化組件,采用拖拽式自由布局,旨在幫助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。 DLV 的優(yōu)勢(shì): 1. 提供豐富的可視化組件,包括常用的數(shù)據(jù)圖表、圖形、控件等; 2. 支持繪制地理軌跡、地理飛線、熱力分布、地域區(qū)塊、3D地球等效果,支持地理數(shù)據(jù)多層疊加; 3. 拖拽即可完成組件自由配來(lái)自:百科建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),并通過(guò)對(duì)海量信息數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)與非實(shí)時(shí)的分析挖掘,發(fā)現(xiàn)全新價(jià)值點(diǎn)和企業(yè)商機(jī)。 立即使用 在線體驗(yàn) MapReduce架構(gòu)圖 MapReduce架構(gòu)包括了基礎(chǔ)設(shè)施和大數(shù)據(jù)處理流程各個(gè)階段的能力。 1、基礎(chǔ)設(shè)施 MapReduce基于華為云 彈性云服務(wù)器 E CS 構(gòu)建的大來(lái)自:專題
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時(shí)間:2020-11-05 10:51:19 PostgreSQL是一種特性非常齊全的自由軟件的對(duì)象-關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)(ORDBMS),它支持大部分的SQL標(biāo)準(zhǔn)并且提供了很多其他現(xiàn)代特性,如復(fù)雜查詢、外鍵、觸發(fā)器、視圖、事務(wù)完整性、多版本并發(fā)控制等。同樣,PostgreSQL也可以用許多方法擴(kuò)展,例來(lái)自:百科ECS 數(shù)據(jù)快遞服務(wù) DES 數(shù)據(jù)湖探索 DLI NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)/ 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 適用于讀寫(xiě)密集型應(yīng)用場(chǎng)景,部署各類數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),如SQL Server、MySQL、RAC 、SAP HANA等,建議選用極速型SSD、超高IO云硬盤(pán) 優(yōu)勢(shì) 超高性能 單盤(pán)最高50,000 IOPS,350MB/s吞吐量來(lái)自:專題
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的備份數(shù)據(jù)不會(huì)被加密。 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例創(chuàng)建成功后,請(qǐng)勿禁用或刪除正在使用的密鑰,否則會(huì)導(dǎo)致服務(wù)不可用,數(shù)據(jù)無(wú)法恢復(fù)。 選擇磁盤(pán)加密的實(shí)例,新擴(kuò)容的磁盤(pán)空間依然會(huì)使用原加密密鑰進(jìn)行加密。 使用KMS加密數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例(控制臺(tái)) 用戶在通過(guò)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(Relational Database來(lái)自:專題GaussDB (DWS),正式獲得信息技術(shù)安全性評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)CC EAL2 + ALC_FLR.2級(jí)別認(rèn)證,是目前中國(guó)唯一獲得CC安全認(rèn)證的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品。 對(duì)于用戶在使用過(guò)程中因不確定因素所帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)和威脅,華為云GaussDB(DWS)有充分和正確的應(yīng)對(duì)措施,能夠保護(hù)客戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全無(wú)虞。來(lái)自:專題析場(chǎng)景,GaussDB(DWS)適用于在線分析場(chǎng)景及AD-Hoc(即席查詢)場(chǎng)景。 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。該產(chǎn)品具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力,同時(shí)支持分布式事務(wù),同城跨AZ部署,數(shù)據(jù)0丟失,支持1000+的擴(kuò)展來(lái)自:百科了解 數(shù)據(jù)湖 探索 圖解數(shù)據(jù)湖探索 什么是數(shù)據(jù)湖彈性資源池 數(shù)據(jù)湖探索使用約束限制 數(shù)據(jù)湖探索計(jì)費(fèi)說(shuō)明 數(shù)據(jù)湖探索與其他云服務(wù)的關(guān)系 數(shù)據(jù)湖探索快速入門(mén) 創(chuàng)建并提交Spark SQL作業(yè) 創(chuàng)建并提交Spark Jar作業(yè) 創(chuàng)建并提交Flink OpenSource SQL作業(yè) 創(chuàng)建增強(qiáng)型跨源連接訪問(wèn)RDS來(lái)自:專題客流量統(tǒng)計(jì) 通過(guò)商店、超市監(jiān)控,可實(shí)現(xiàn)在出入口處進(jìn)行智能客流量統(tǒng)計(jì),用于分析不同時(shí)段客流量變化等。 VIP識(shí)別 通過(guò) 人臉識(shí)別 將VIP客戶準(zhǔn)確識(shí)別,幫助制定營(yíng)銷策略。 新老顧客數(shù)統(tǒng)計(jì) 在出入口處等位置的監(jiān)控,通過(guò)人臉識(shí)別,統(tǒng)計(jì)出新老顧客數(shù)量。 人流熱力圖 通過(guò)人流熱力圖分析可知道人群聚集來(lái)自:百科數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) OLTP與OLAP主要從分析粒度、時(shí)效性、數(shù)據(jù)更新需求,驅(qū)動(dòng)方式等幾個(gè)內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和主要應(yīng)用場(chǎng)景。 立即學(xué)習(xí)來(lái)自:百科
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