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  • 簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有 內(nèi)容精選 換一換
  • 查看指定報(bào)修記錄的維修進(jìn)度。 報(bào)修審核 提交的報(bào)修申請(qǐng),需要經(jīng)過(guò)處理人審核之后再受理。受理界面反饋質(zhì)保情況,預(yù)估金額,并上傳現(xiàn)場(chǎng)核實(shí)照片,簡(jiǎn)述處理方案。 派工處理 受理人可通過(guò)待派工列表,對(duì)本人受理的報(bào)修單進(jìn)行派工。 派工時(shí)可選擇多個(gè)維修人,多人協(xié)作,盡快響應(yīng),提高維修時(shí)效。另外
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    2003,同時(shí)兼容PostgreSQL/Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài),為各行業(yè)PB級(jí)海量大數(shù)據(jù)分析提供競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。 了解詳情 立即購(gòu)買 認(rèn)識(shí)云 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) GaussDB (DWS) 新一代、全場(chǎng)景數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),一站式分析,性能、容量無(wú)限擴(kuò)展, 守護(hù)高價(jià)值數(shù)據(jù)、創(chuàng)享高價(jià)值分析 GaussDB(DWS)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) OLAP的場(chǎng)景哪些 OLAP的場(chǎng)景哪些 時(shí)間:2021-07-01 10:33:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) OLAP 聯(lián)機(jī)分析處理的概念最早是E.F.Codd于1993年相對(duì)于OLTP系統(tǒng)而提出的。 是指對(duì)數(shù)據(jù)的查詢和分析操作,通常對(duì)大量的歷史數(shù)據(jù)查
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    對(duì)安全有高要求的行業(yè)。 用戶間計(jì)算資源物理隔離,網(wǎng)絡(luò)資源邏輯隔離,結(jié)合分布式存儲(chǔ)及多種安全防護(hù)產(chǎn)品,為用戶打造一個(gè)立體的安全防護(hù)環(huán)境。 對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行要求的行業(yè)。 用戶獨(dú)占物理資源,保障用戶的業(yè)務(wù)平穩(wěn)運(yùn)行。 對(duì)資源使用靈活性要求高的行業(yè)。 用戶可隨時(shí)創(chuàng)建、刪除資源,利用鏡像服務(wù)及備份服務(wù)可快速創(chuàng)
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    Policy:Learner的輸出結(jié)果,游戲AI的策略 Reward:Actor的執(zhí)行結(jié)果的反饋,提供給Learner 大數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍哪些 大數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍哪些 華為云大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與產(chǎn)品服務(wù) 華為云大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與產(chǎn)品服務(wù) 大數(shù)據(jù)計(jì)算 大數(shù)據(jù)搜索與分析 大 數(shù)據(jù)治理 與開(kāi)發(fā) 數(shù)據(jù)可視化
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) CDM哪些安全防護(hù) CDM哪些安全防護(hù) 時(shí)間:2020-09-18 15:53:21 CDM是一個(gè)完全托管的服務(wù),提供了以下安全防護(hù)能力保護(hù)用戶數(shù)據(jù)安全。 實(shí)例隔離:CDM服務(wù)的用戶只能使用自己創(chuàng)建的實(shí)例,實(shí)例和實(shí)例之間是相互隔離的,不可相互訪問(wèn)。 系統(tǒng)加
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    large規(guī)格實(shí)例理論上可以支持1TB~8TB/天的數(shù)據(jù)遷移,實(shí)際傳輸速率受公網(wǎng)帶寬、集群規(guī)格、文件讀寫速度、作業(yè)并發(fā)數(shù)設(shè)置、磁盤讀寫性能等因素影響。 CDM哪些安全防護(hù)? CDM是一個(gè)完全托管的服務(wù),提供了以下安全防護(hù)能力保護(hù)用戶數(shù)據(jù)安全。 實(shí)例隔離:CDM服務(wù)的用戶只能使用自己創(chuàng)建的實(shí)例,實(shí)例和實(shí)例之間是相互隔離的,不可相互訪問(wèn)。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云數(shù)據(jù)遷移什么功能 云數(shù)據(jù)遷移什么功能 時(shí)間:2020-09-18 15:37:34 CDM服務(wù)基于分布式計(jì)算框架,利用并行化處理技術(shù),支持用戶穩(wěn)定高效地對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行移動(dòng),實(shí)現(xiàn)不停服數(shù)據(jù)遷移,快速構(gòu)建所需的數(shù)據(jù)架構(gòu)。 產(chǎn)品功能 表/文件/整庫(kù)遷移 支持批
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)哪些 GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)哪些 時(shí)間:2021-06-17 12:13:50 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比,主要有以下特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢(shì),可解決多行業(yè)超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與通用平臺(tái)管理問(wèn)題: 1
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    腳本,查看執(zhí)行計(jì)劃等。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫(kù),支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu),支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ),提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力,用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)接入服務(wù) 哪些功能 數(shù)據(jù)接入服務(wù)哪些功能 時(shí)間:2020-09-21 19:52:09 DIS對(duì)數(shù)據(jù)傳輸所需要的基礎(chǔ)設(shè)置、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)和配置進(jìn)行管理。您無(wú)需為數(shù)據(jù)通道擔(dān)心配置、部署、持續(xù)的硬件維護(hù)等。此外,DIS還可在云區(qū)域同步復(fù)制數(shù)據(jù),為您提供數(shù)據(jù)高可用性和數(shù)據(jù)持久性。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云數(shù)據(jù)遷移服務(wù)什么優(yōu)勢(shì) 云數(shù)據(jù)遷移服務(wù)什么優(yōu)勢(shì) 時(shí)間:2020-09-18 15:40:03 用戶在云上進(jìn)行數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)備份、新應(yīng)用開(kāi)發(fā)時(shí),經(jīng)常會(huì)涉及到數(shù)據(jù)遷移。通常情況下用戶要進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移,會(huì)開(kāi)發(fā)一些數(shù)據(jù)遷移腳本,從源端讀取數(shù)據(jù)再寫入目的端,相對(duì)這樣傳統(tǒng)的做法,CDM的優(yōu)勢(shì)如表1所示。
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    析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析,探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群:對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員,社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力:掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力
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    放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 了解詳情 【初級(jí)】球星薪酬決定性因素分析 隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的發(fā)展,數(shù)據(jù)規(guī)模也隨之?dāng)U大,也更加關(guān)注數(shù)據(jù)的存放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)
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