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高效出題,組卷方便快捷 時(shí)習(xí)知支持ICT大賽初賽的第一步,就是幫助管理員管理題庫,出題組卷??荚囬_始前,管理員需要把初賽試題導(dǎo)入學(xué)堂題庫,時(shí)習(xí)知自帶考題查重功能,不擔(dān)心重復(fù)錄入,確保題庫準(zhǔn)確性。 時(shí)習(xí)知還可幫助管理員高效出題組卷,只需確定好題庫和試題類型,即可隨機(jī)抽取多套試卷用于考試,大大節(jié)約了講師組卷的時(shí)間,還能確保試卷的多樣性。來自:百科數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,來自:專題
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多數(shù)據(jù)源,高效批量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入。 高性能 PB級(jí)數(shù)據(jù)低成本的存儲(chǔ)與萬億級(jí)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析秒級(jí)響應(yīng)。 實(shí)時(shí) 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)整合,及時(shí)對(duì)經(jīng)營決策進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整。 圖3增強(qiáng)型ETL+實(shí)時(shí)BI分析 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、IoT場(chǎng)景下會(huì)產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),為了快速獲取數(shù)據(jù)價(jià)值,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,D來自:百科成功。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入為處理或分析流數(shù)據(jù)的自定義應(yīng)用程序構(gòu)建數(shù)據(jù)流管道,主要解決云服務(wù)外的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)皆品?wù)內(nèi)的問題。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入每小時(shí)可從數(shù)十萬種數(shù)據(jù)源(例如日志和定位追蹤事件、網(wǎng)站點(diǎn)擊流、社交媒體源等)中連續(xù)捕獲、傳送和存儲(chǔ)數(shù)TB數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)流向: 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入實(shí)時(shí)從多種數(shù)據(jù)源采集數(shù)據(jù)。來自:百科多種云服務(wù)作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對(duì)接所有華為云的 數(shù)據(jù)湖 與數(shù)據(jù)庫云服務(wù),也支持對(duì)接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫,比如Oracle等。 簡單易用 圖形化編排,即開即用,輕松上手。 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio 應(yīng)用場(chǎng)景二:云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts來自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間:2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫,并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實(shí)時(shí)、簡單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Expr來自:百科當(dāng)中的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。 GaussDB(DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動(dòng)輒長達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程,在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡化了企業(yè)用戶的購買過程,使用數(shù)據(jù)倉庫的方式,降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價(jià)和門檻,讓數(shù)據(jù)倉庫實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬家大中小企業(yè),讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。來自:百科系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來自:百科[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 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助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來自:百科為保障播放端觀看質(zhì)量, 視頻直播 推流前需在推流端進(jìn)行以下配置: ●直播秒開:一般需要推流側(cè)的關(guān)鍵幀間隔時(shí)長小于2s。若攝像機(jī)的音視頻配置中沒有此參數(shù),則調(diào)整幀速、幀率參數(shù),具體配置方法請(qǐng)聯(lián)系您的設(shè)備提供商。配合服務(wù)端切片改小和首個(gè)M3U8返回2個(gè)ts的方法,一般可以達(dá)到直播秒開的效果。 ●直播延時(shí):直播延時(shí)在理想狀來自:專題,毫秒級(jí)時(shí)延。 適用場(chǎng)景:實(shí)時(shí) 日志分析 ,網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控,實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)管控,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)ETL。 圖1實(shí)時(shí)流分析場(chǎng)景 物聯(lián)網(wǎng)IoT場(chǎng)景 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或邊緣設(shè)備,上傳數(shù)據(jù)到 數(shù)據(jù)接入服務(wù) (DIS)或者其他云存儲(chǔ)服務(wù),實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)直接從DIS讀取數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)流(故障檢測(cè)、數(shù)據(jù)清來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)創(chuàng)建獨(dú)享集群 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)創(chuàng)建獨(dú)享集群 時(shí)間:2020-11-25 11:21:24 本視頻主要為您介紹實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)創(chuàng)建獨(dú)享集群的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: CS 服務(wù)提供共享集群和獨(dú)享集群兩種模式,獨(dú)享集群是完全物理隔離且不受其他作業(yè)影響,并支持配額限制管理。來自:百科
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