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  • 基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的信息分析方法 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求調(diào)查分析的方法 數(shù)據(jù)庫(kù)需求調(diào)查分析的方法 時(shí)間：2021-06-02 09:59:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 需求調(diào)查的方法，包括但不限于： 1. 查看現(xiàn)有系統(tǒng)的設(shè)計(jì)文檔，報(bào)告； 2. 和業(yè)務(wù)人員座談； 3. 問(wèn)卷調(diào)查； 4. 采集樣本數(shù)據(jù)（如果條件允許）。 文中課程
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    用戶駕駛行為的分析結(jié)果。 場(chǎng)景： 本次實(shí)戰(zhàn)的原始數(shù)據(jù)為車(chē)主的駕駛行為信息，包括車(chē)主在日常的駕駛行為中，是否急加速、急剎車(chē)、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等信息，通過(guò)Spark組件的強(qiáng)大的分析能力，分析統(tǒng)計(jì)指定時(shí)間段內(nèi)，車(chē)主急加速、急剎車(chē)、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 MapReduce服務(wù)
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    華為云數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供一站式針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)/OT數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)平臺(tái)。數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供數(shù)據(jù)管道以及針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)典型質(zhì)量問(wèn)題的各種清洗算子，簡(jiǎn)單拖拽即可完成對(duì)原始數(shù)據(jù)的清洗。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供的資產(chǎn)建模能力，將幫助用戶實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)的各種物理資產(chǎn)的建模，規(guī)范數(shù)據(jù)格式和交互的語(yǔ)義接口；物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析內(nèi)置高性能流計(jì)算引擎，滿足毫秒級(jí)實(shí)時(shí)處理性能要求
    來(lái)自：專題
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  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 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助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間：2021-03-08 14:54:32 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DWS）是一種即開(kāi)即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。
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    數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 [喜報(bào)]DWR榮獲2021年 數(shù)據(jù)管理 解決方案金獎(jiǎng)
    來(lái)自：專題
    庫(kù)服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%，實(shí)現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場(chǎng)景：替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，建設(shè)滿足未來(lái)IT架構(gòu)云化演進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 客戶痛點(diǎn)： Teradata成本高，一體機(jī)封閉架構(gòu)，技術(shù)無(wú)法自主可控;
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    如何實(shí)現(xiàn) 云日志 采集管理 隨著云計(jì)算時(shí)代的到來(lái)，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始將應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)部署到公共云平臺(tái)上。而在云平臺(tái)上運(yùn)行的應(yīng)用程序的日志采集和分析則成為了一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。我們將介紹云日志采集的意義、云日志采集的方法以及如何使用云日志服務(wù)輕松實(shí)現(xiàn)云日志采集。 隨著云計(jì)算時(shí)代的到來(lái)，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始將應(yīng)用程
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    說(shuō)明 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容 上傳數(shù)據(jù)格式:與數(shù)據(jù)包同名的yaml配置文件說(shuō)明 上傳數(shù)據(jù)格式:與數(shù)據(jù)包同名的yaml配置文件說(shuō)明 應(yīng)用場(chǎng)景:車(chē)聯(lián)網(wǎng) Octopus開(kāi)發(fā)基本流程？ Hbase應(yīng)用場(chǎng)景:車(chē)聯(lián)網(wǎng)：位置大數(shù)據(jù)應(yīng)用
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    安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 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，性能提升10倍 客戶痛點(diǎn)： 【數(shù)據(jù)分散】：現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在不同環(huán)境，包括華為云和用戶本地IDC，不能統(tǒng)一分析； 【數(shù)據(jù)量大】：數(shù)據(jù)量不斷增大，查詢性能下降； 【業(yè)務(wù)
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    數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的方法：新奧爾良方法 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的方法：新奧爾良方法 時(shí)間：2021-06-02 09:44:14 數(shù)據(jù)庫(kù) 1978年10月，來(lái)自三十多個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)庫(kù)專家在美國(guó)新奧爾良市專門(mén)討論了數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)問(wèn)題。 他們運(yùn)用軟件工程的思想和方法，提出了數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的規(guī)范，這就是著名的新奧爾良
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    按需付費(fèi)：DWS按實(shí)際使用量和使用時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi)。您需要支付的費(fèi)率很低，只需為實(shí)際消耗的資源付費(fèi)。 門(mén)檻低：您無(wú)需前期投入較多固定成本，可以從低規(guī)格的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)例起步，以后隨時(shí)根據(jù)業(yè)務(wù)情況彈性伸縮所需資源，按需開(kāi)支。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。
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    邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時(shí)間：2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫(kù) 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯模型時(shí)，應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開(kāi)： 1. 建立命名規(guī)則； 2. 按照設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型； 3. 確定實(shí)體和屬性； 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系； 5. 補(bǔ)充實(shí)體的非健值屬性。
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    大數(shù)據(jù)融合分析 隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步，數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)的新趨勢(shì)和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價(jià)值”，成為助力客戶實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性分析的關(guān)鍵要素。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在整個(gè)BI系統(tǒng)中
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權(quán)重的灰度發(fā)布，可根據(jù)需要靈活動(dòng)態(tài)的調(diào)整不同服務(wù)版本的流量比例。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版；
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布?？筛鶕?jù)請(qǐng)求的內(nèi)容控制其流向的服務(wù)版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布；
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    個(gè)基礎(chǔ)的認(rèn)知，掌握了Python基礎(chǔ)的語(yǔ)法和使用方式。它的魅力遠(yuǎn)不止于此，在本文中，我們一起來(lái)感受和學(xué)習(xí)Python變成語(yǔ)言的正則表達(dá)式和多線程高級(jí)用法，以及神秘的魔法方法。話不多說(shuō)，進(jìn)入實(shí)驗(yàn)，我們馬上體驗(yàn)！ 環(huán)境準(zhǔn)備 在環(huán)境準(zhǔn)備中，根據(jù)手冊(cè)提示創(chuàng)建一個(gè)用于存放操作數(shù)據(jù)的對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS ：
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    院 數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)環(huán)境 HCIA- GaussDB 系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。了解它相關(guān)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相關(guān)概念，有助于更好地去開(kāi)發(fā)和使用 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用，方便用戶學(xué)習(xí)和查看。學(xué)習(xí)本課程之前，需要了解操
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 邏輯設(shè)計(jì)的常用方法 時(shí)間：2021-06-02 10:26:53 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)比較常用的方式是使用E-R設(shè)計(jì)工具，IDEF1x方法來(lái)進(jìn)行邏輯模型建設(shè)，常用的ER圖表示法包括IDEF1x，IE模型的Crow's foot ，UML類圖方式等。
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    云知識(shí) 確定實(shí)體和屬性的方法 確定實(shí)體和屬性的方法 時(shí)間：2021-06-02 14:29:34 數(shù)據(jù)庫(kù) 在數(shù)據(jù)庫(kù)邏輯模型建設(shè)中，確定實(shí)體和屬性的方法： 定義實(shí)體的主鍵（PK）； 定義部分非鍵屬性（Non-Key Attribute）； 定義非唯一屬性組； 添加相應(yīng)的注釋內(nèi)容。 文中課程
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    云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 基礎(chǔ) HCIA-GaussDB系列課程。數(shù)據(jù)庫(kù)作為核心的基礎(chǔ)軟件，在我們的系統(tǒng)架構(gòu)中處于系統(tǒng)的最末端，它是查詢和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，是各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)最終落地的承載者，而當(dāng)今社會(huì)最值錢(qián)的又是擁有大量的數(shù)據(jù)，因此其數(shù)據(jù)庫(kù)安全性至關(guān)重要。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換Volcan
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