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- 實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
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實(shí)施管理介紹:實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè) 數(shù)據(jù)庫(kù)、 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉(cāng)一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案 實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè): DataArts Studio 命名規(guī)范檢測(cè) 什么是 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio:什么是DataArts Studio？ 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)專家服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖與華為 智能數(shù)據(jù)湖 方案:華為智能數(shù)據(jù)湖方案來(lái)自：百科時(shí)間：2022-09-29 11:13:17 物聯(lián)網(wǎng) 智慧交通物流 IoT技術(shù)認(rèn)證 物聯(lián)網(wǎng)邊緣主要應(yīng)用在數(shù)據(jù)傳輸量大，安全與隱私保護(hù)要求高，數(shù)據(jù)需要實(shí)時(shí)處理等行業(yè)或應(yīng)用場(chǎng)景。下面來(lái)為大家介紹一下常見(jiàn)的物聯(lián)網(wǎng)邊緣場(chǎng)景如何深度使用，如智慧交通、智慧園區(qū)、智能制造、智慧倉(cāng)儲(chǔ)等。 華為云IoT增強(qiáng)邊緣智能計(jì)算，實(shí)現(xiàn)交通風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警來(lái)自：百科
- 實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 相關(guān)內(nèi)容
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如圖1所示，IEF將云端AI應(yīng)用、函數(shù)計(jì)算等能力下發(fā)到邊緣節(jié)點(diǎn)（EdgeNode），將公有云能力延伸到靠近設(shè)備的一端，使得邊緣節(jié)點(diǎn)擁有云端相同能力，能夠實(shí)時(shí)處理終端設(shè)備計(jì)算需求。 圖1邊緣云計(jì)算 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，來(lái)自：百科放、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)來(lái)自：專題
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實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) 有哪些優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間：2020-09-24 15:32:47 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)（Cloud Stream Service,簡(jiǎn)稱 CS ）提供實(shí)時(shí)處理流式大數(shù)據(jù)的全棧能力,簡(jiǎn)單易用,即時(shí)執(zhí)行Stream SQL或自定義作業(yè)。無(wú)需關(guān)心計(jì)算集群,無(wú)需學(xué)習(xí)編程技能。完全兼容Apache Flink和Spark來(lái)自：百科![]()
11:29:27 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱 GaussDB (DWS)，是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。GaussDB(DWS)是基于華為云原生融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI來(lái)自：百科![]()
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)分析能力來(lái)自：專題![]()
數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、湖倉(cāng)一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案 約束和限制: 數(shù)據(jù)管理服務(wù) 使用限制 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫(kù) 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫(kù) 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for MySQL)安全最佳實(shí)踐:內(nèi)網(wǎng)連接實(shí)例，更快更安全 概述 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖來(lái)自：百科![]()
IoT邊緣應(yīng)用場(chǎng)景 IoT邊緣應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-14 10:26:02 IoT邊緣主要應(yīng)用在數(shù)據(jù)傳輸量大，安全與隱私保護(hù)要求高，數(shù)據(jù)需要實(shí)時(shí)處理等行業(yè)或應(yīng)用場(chǎng)景。例如智慧交通、智慧城市、智慧園區(qū)、能源電力等。 智慧交通 面臨挑戰(zhàn) 在自動(dòng)駕駛大力發(fā)展的時(shí)代，智慧交通與車(chē)聯(lián)網(wǎng)的高效協(xié)來(lái)自：百科![]()
GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)之一，易使用，體現(xiàn)在如下的方面： 一站式可視化便捷管理：通過(guò)使用GaussDB(DWS)管理控制臺(tái)，完成應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)資源和性能監(jiān)控等運(yùn)維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無(wú)縫集成：可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢HDFS、 OBS 上的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)無(wú)需搬遷。 提供來(lái)自：百科![]()
低。在不同場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)處理時(shí)效性的要求也不同。比如：車(chē)聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的地理圍欄、工業(yè)領(lǐng)域的生產(chǎn)線異常檢測(cè)、園區(qū)火警告警等，都需要時(shí)效性，數(shù)據(jù)需實(shí)時(shí)處理，一般都在毫秒級(jí)別。而對(duì)于報(bào)表、統(tǒng)計(jì)類等分析，是對(duì)較長(zhǎng)時(shí)間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)時(shí)間要求不高，一般是分鐘級(jí)別。 華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)針來(lái)自：百科![]()
Data Migration，簡(jiǎn)稱 CDM ），是提供同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù)，幫助客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動(dòng)。支持文件系統(tǒng)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，NoSQL，大數(shù)據(jù)云服務(wù)和對(duì)象存儲(chǔ)等數(shù)據(jù)源，無(wú)論是客戶自建還是公有云上的數(shù)據(jù)源 本地?cái)?shù)據(jù)遷移上云 本地?cái)?shù)據(jù)是指存儲(chǔ)在用戶自建或者租用的來(lái)自：百科![]()
低。在不同場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)處理時(shí)效性的要求也不同。比如：車(chē)聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的地理圍欄、工業(yè)領(lǐng)域的生產(chǎn)線異常檢測(cè)、園區(qū)火警告警等，都需要時(shí)效性，數(shù)據(jù)需實(shí)時(shí)處理，一般都在毫秒級(jí)別。而對(duì)于報(bào)表、統(tǒng)計(jì)類等分析，是對(duì)較長(zhǎng)時(shí)間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)時(shí)間要求不高，一般是分鐘級(jí)別。 華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)針來(lái)自：百科![]()
再次，按物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的時(shí)效性分層處理，獲得綜合處理效率的最大化。 物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備多是實(shí)時(shí)在線，持續(xù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)，有些數(shù)據(jù)需要實(shí)時(shí)處理獲取數(shù)據(jù)價(jià)值最大化，而有些數(shù)據(jù)則未必。因此我們?cè)趯?duì)待物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)當(dāng)有明晰的區(qū)別對(duì)待。比如將需要實(shí)時(shí)處理的數(shù)據(jù)分發(fā)到流計(jì)算引擎中，而歷史數(shù)據(jù)歸檔則采用成本低的方式進(jìn)行存儲(chǔ)，如對(duì)象存儲(chǔ)，而對(duì)來(lái)自：百科![]()
專屬計(jì)算集群的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-22 09:29:59 專屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享，性能要求高的場(chǎng)景。用戶可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備，獨(dú)享計(jì)算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 應(yīng)用場(chǎng)景 對(duì)安全有高要求的行業(yè)。來(lái)自：百科![]()
專屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 專屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間：2020-09-22 09:31:30 專屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享，性能要求高的場(chǎng)景。用戶可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備，獨(dú)享計(jì)算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 資源獨(dú)享 用戶獨(dú)享來(lái)自：百科![]()
實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) 時(shí)間：2020-10-31 15:22:03 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)（Cloud Stream Service,簡(jiǎn)稱CS）提供實(shí)時(shí)處理流式大數(shù)據(jù)的全棧能力,簡(jiǎn)單易用,即時(shí)執(zhí)行Stream SQL或自定義作業(yè)。無(wú)需關(guān)心計(jì)算集群,無(wú)需學(xué)習(xí)編程技能。完全兼容Apache Flink和Spark來(lái)自：百科![]()
專屬計(jì)算集群的功能 專屬計(jì)算集群的功能 時(shí)間：2020-09-22 09:28:21 專屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享，性能要求高的場(chǎng)景。用戶可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備，獨(dú)享計(jì)算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 計(jì)算隔離 獨(dú)享計(jì)算資源池，部來(lái)自：百科![]()
課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，學(xué)員能夠區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、融合數(shù)倉(cāng)的概念，熟悉華為融合數(shù)倉(cāng)在行業(yè)中的應(yīng)用，描述GaussDB 200中的概念和架構(gòu)，掌握GaussDB 200的基本用法，熟悉GaussDB 200的核心性能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和融合數(shù)倉(cāng) 2. GaussDB 200來(lái)自：百科![]()
如圖所示，IEF將云端AI應(yīng)用、函數(shù)計(jì)算等能力下發(fā)到邊緣節(jié)點(diǎn)（EdgeNode），將公有云能力延伸到靠近設(shè)備的一端，使得邊緣節(jié)點(diǎn)擁有云端相同能力，能夠實(shí)時(shí)處理終端設(shè)備計(jì)算需求。 智能邊緣平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景 安平監(jiān)控 傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)只存儲(chǔ)視頻，沒(méi)有視頻分析能力，要處理分析視頻需要傳輸大量數(shù)據(jù)，不能及時(shí)響應(yīng)，無(wú)法滿足日益強(qiáng)烈的安防需求。來(lái)自：百科![]()
GaussDB(DWS)與Hive在功能上存在一定的差異，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： Hive是基于Hadoop MapReduce的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，GaussDB(DWS)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲(chǔ)，GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ)，也可以通過(guò)外表的形式通過(guò)OBS進(jìn)行存儲(chǔ)。來(lái)自：百科
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