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- 大數(shù)據(jù)倉庫歷史歸檔 內(nèi)容精選 換一換
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OLAP 聯(lián)機(jī)分析處理的概念最早是E.F.Codd于1993年相對于OLTP系統(tǒng)而提出的。 是指對數(shù)據(jù)的查詢和分析操作，通常對大量的歷史數(shù)據(jù)查詢和分析。涉及到的歷史周期比較長，數(shù)據(jù)量大，在不同層級上的匯總，聚合操作使得事務(wù)處理操作比較復(fù)雜。 特點(diǎn) 主要面向側(cè)重于復(fù)雜查詢，回答一些“戰(zhàn)略性”的問題。來自：百科API的調(diào)用，每調(diào)用一次API都計算一次請求次數(shù)。對象存儲服務(wù) OBS 會根據(jù)調(diào)用API的請求次數(shù)進(jìn)行費(fèi)用收取。 立即購買 幫助文檔 對象存儲服務(wù)請求類別 OBS的請求主要分為四大類，如表1所示。 表1 請求類別說明 請求類別 描述 讀操作（GET類請求） GET/HEAD等，例如下載對象、獲取桶區(qū)域位置、獲取桶策略。來自：專題
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可靠，無丟失風(fēng)險 3、大容量 云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB Cassandra接口具有PB級數(shù)據(jù)存儲，存儲容量秒級擴(kuò)容，對線上業(yè)務(wù)無干擾 數(shù)據(jù)倉庫 場景描述 GeminiDB Cassandra接口既可以作為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫，也可以作為數(shù)據(jù)分析平臺數(shù)據(jù)庫。在廣告、歷史訂單、feeds流、消來自：專題華為云盤古大模型 華為云盤古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 盤古大模型致力于深耕行業(yè)，打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集，將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結(jié)來自：專題
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10:45:23 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 OLTP與OLAP主要從分析粒度、時效性、數(shù)據(jù)更新需求，驅(qū)動方式等幾個內(nèi)容進(jìn)行對比分析。 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)庫介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu)和主要應(yīng)用場景。來自：百科![]()
NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫 適用于讀寫密集型應(yīng)用場景，部署各類數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫，如SQL Server、MySQL、RAC 、SAP HANA等，建議選用極速型SSD、超高IO云硬盤 優(yōu)勢 超高性能 單盤最高50,000 IOPS，350MB/s吞吐量 超低時延 訪問時延低至1ms 大容量 單盤最大容量達(dá)32TB來自：專題![]()
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫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 時間：2021-03-08 15:02:51 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、來自：百科![]()
析、維修記錄、售后歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行分類分析，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品關(guān)鍵問題，指導(dǎo)新產(chǎn)品設(shè)計改善，提升產(chǎn)品質(zhì)量 優(yōu)勢 多數(shù)據(jù)源集成 針對多種數(shù)據(jù)源提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)探索，快速發(fā)現(xiàn)有價值數(shù)據(jù) 多種算法內(nèi)置 基于已有時間序列算法，對產(chǎn)品缺陷進(jìn)行預(yù)測，挖掘須重點(diǎn)關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品 專業(yè)數(shù)據(jù)倉庫 專業(yè)數(shù)倉支持設(shè)計應(yīng)用多維分析，快速響應(yīng)來自：百科![]()
表1 備份和容災(zāi)的差異 對比維度 備份 容災(zāi) 使用目的 避免數(shù)據(jù)丟失，一般通過快照、備份等技術(shù)構(gòu)建數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)備份副本，故障時可以通過數(shù)據(jù)的歷史副本恢復(fù)用戶數(shù)據(jù)。 避免業(yè)務(wù)中斷，一般是通過復(fù)制技術(shù)（應(yīng)用層復(fù)制、主機(jī)I/O層復(fù)制、存儲層復(fù)制）在異地構(gòu)建業(yè)務(wù)的備用主機(jī)和數(shù)據(jù)，主站點(diǎn)故障時備用站點(diǎn)可以接管業(yè)務(wù)。來自：專題![]()
據(jù)放在云中還便于從更多的地方訪問數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)備份、歸檔和災(zāi)難恢復(fù)是云存儲可能的三個用途。 “云的出現(xiàn)主要用于任何種類的靜態(tài)類型數(shù)據(jù)的任何種類的大規(guī)模存儲需求。”“你不想在云中存儲數(shù)據(jù)庫，但是你可能想在云中存儲你的數(shù)據(jù)庫的一個歷史的副本，而不是將其存儲在很昂貴的SAN或NAS技術(shù)中。”來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——人工智能的能與不能 大V講堂——人工智能的能與不能 時間：2020-12-15 11:39:38 通過本課程你將了解到人工智能能做什么，當(dāng)前AI應(yīng)用場景及技術(shù)如何落地。 課程簡介 本課程將從算法和算力兩個維度對人工智能的能與不能展開分析和討論。。 課程目標(biāo)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 時間：2021-03-08 15:10:22 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全來自：百科![]()
數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。來自：專題![]()
Console界面快速添加數(shù)據(jù)源。 HetuEngine日志介紹 HetuEngine日志歸檔規(guī)則采用FixedWindowRollingPolicy策略，可配置項(xiàng)為單個文件最大值、日志歸檔的最大保留數(shù)目等。 MRS 精選文章推薦 大數(shù)據(jù)分析是什么_使用MapReduce_創(chuàng)建MRS服務(wù)來自：專題![]()
2、用戶行為記錄分析 3、人群預(yù)估、人群畫像 4、商業(yè)智能（BI） 5、監(jiān)控系統(tǒng) 6、大寬表，單表聚合查詢 1、網(wǎng)絡(luò)/APP流量分析 2、用戶行為記錄分析 3、人群預(yù)估、人群畫像 4、商業(yè)智能（BI） 5、監(jiān)控系統(tǒng) 6、大寬表，單表聚合查詢 不適用場景 1、OLTP 2、key-value高頻訪問來自：專題![]()
密。 MD5校驗(yàn)一致性 支持使用MD5校驗(yàn)，檢查端到端文件的一致性，并輸出校驗(yàn)結(jié)果。 臟數(shù)據(jù)歸檔 支持將遷移過程中處理失敗的、被清洗過濾掉的、不符合字段轉(zhuǎn)換或者不符合清洗規(guī)則的數(shù)據(jù)自動歸檔到臟數(shù)據(jù)日志中，方便用戶分析異常數(shù)據(jù)。并支持設(shè)置臟數(shù)據(jù)比例閾值，來決定任務(wù)是否成功。 實(shí)時數(shù)據(jù)接入來自：百科![]()
高可靠性：數(shù)據(jù)持久性高達(dá)99.99999%，保障數(shù)據(jù)安全可靠； 高性能：單盤最大20000 IOPS、350MB/S吞吐量，可根據(jù)業(yè)務(wù)需要靈活選擇不同性能的云硬盤； 大容量：提供超大容量塊存儲，一臺云服務(wù)器可掛載10塊云硬盤，單塊最大可支持32TB，可彈性擴(kuò)容，按使用量付費(fèi)，性價比高、擴(kuò)容簡單； 規(guī)格豐富，提供普通IO、高IO、超高IO來自：百科![]()
10:10:56 物聯(lián)網(wǎng) 一、什么是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)？ 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)顧名思義是由各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。與其他的數(shù)據(jù)相比，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具有“大、小、高、底”四個特點(diǎn)： “大”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)體量大，我們經(jīng)常聽到的一個經(jīng)典的案例，即GE發(fā)動機(jī)有成百上千個傳感器，毫秒級頻度產(chǎn)生各種數(shù)據(jù)。一次飛機(jī)的飛行就來自：百科![]()
能力、模型算法等能力，提靜態(tài)安全風(fēng)險地圖服務(wù)、歷史事故分析服務(wù)、道路安全風(fēng)險實(shí)時監(jiān)測預(yù)警、道路安全風(fēng)險預(yù)測、輔助決策功能。 面向交通管理部門，基于地圖及多源動態(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)險地圖服務(wù)、歷史事故分析服務(wù)、道路安全風(fēng)險實(shí)時監(jiān)測預(yù)警、道路安全風(fēng)險預(yù)測、輔助決策功能。來自：專題
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