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- 數(shù)據(jù)倉庫k均值算法例題詳解 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 云硬盤應(yīng)用場景： 數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)倉庫 時間：2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場景，典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫上云往往會面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle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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支持快速應(yīng)用的行業(yè)主題庫、行業(yè)算法庫、行業(yè)指標庫。 最佳實踐 關(guān)于 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio 的更多最佳實踐，請單擊前往 周期調(diào)度依賴策略 數(shù)據(jù)治理 中心 傳統(tǒng)周期調(diào)度依賴 自然周期調(diào)度依賴 作業(yè)依賴詳解 傳統(tǒng)周期調(diào)度依賴、自然周期調(diào)度依賴、作業(yè)依賴詳解 查看更多 IF條件判斷教程來自：專題[ 免費體驗中心 ]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費 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)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(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)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科
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分析場景。 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，隨著業(yè)務(wù)量的增長，自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實際要求，同時擴展性差、成本高，也使擴容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫，具備高性能、低成本、易擴展等特性，滿足大數(shù)據(jù)時代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢 平滑遷移來自：百科![]()
TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點介紹 時間：2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Teradata數(shù)據(jù)倉庫擁有全球領(lǐng)先的技術(shù)，其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括：Teradata數(shù)據(jù)庫、Teradata數(shù)據(jù)倉庫軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、動態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 時間：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，并針對決策和分析進行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Expr來自：百科![]()
華為云計算 云知識 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點： 1. 平滑遷移 GaussDB來自：百科![]()
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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 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型： 對數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識和建設(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實表的概念和設(shè)計方法來自：百科![]()
華為云計算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)的3大關(guān)鍵技術(shù)詳解，你真的知道嗎 物聯(lián)網(wǎng)的3大關(guān)鍵技術(shù)詳解，你真的知道嗎 時間：2022-10-28 09:59:28 物聯(lián)網(wǎng) 物聯(lián)網(wǎng)一詞已經(jīng)滲透到我們生活的方方面面。事實上，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的原理就是在計算機互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)上，利用RFID、無線數(shù)據(jù)通信等技術(shù)，來自：百科![]()
ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模與設(shè)計工具，完美的企業(yè)級可視化解決方案，分析，建模，測試和維護您的所有系統(tǒng)，軟件，流程和架構(gòu)。來自：專題![]()
景的需求。 嗨普營銷自動化管理軟件不僅適用于中小企業(yè)，也適用于各種行業(yè)和領(lǐng)域。它可以用于企業(yè)級寫作，包括郵件、推文、文案、論文、代碼、面試例題、產(chǎn)品介紹等，極大地提高了工作效率。此外，軟件還具有獨特的制圖功能，可以根據(jù)需要生成甘特圖、流程圖、ER圖、時序圖、Git圖等，幫助企業(yè)更來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時間：2021-03-08 14:54:32 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、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。來自：百科![]()
類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設(shè)計是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計。來自：百科![]()
GaussDB(DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動輒長達數(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)倉庫的代價和門檻，讓數(shù)據(jù)倉庫實實在在地走進千萬家大中小企業(yè)，讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價值。來自：百科![]()
道用戶的密碼，就應(yīng)該使用哈希算法存儲口令的單向哈希值。 實際使用中會加入鹽值和迭代次數(shù)，避免相同口令生成相同的哈希值，以防止彩虹表攻擊。 對稱密碼算法 對稱密碼算法使用相同的密鑰來加密和解密數(shù)據(jù)。對稱密碼算法分為分組密碼算法和流密碼算法。 分組密碼算法將明文分成固定長度的分組，用來自：專題![]()
華為云計算 云知識 EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫？ EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫？ 時間：2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶端工具，有著豐富的G來自：百科![]()
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云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有哪些 云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有哪些 時間：2021-07-01 16:16:25 云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有以下五種： 平均值：聚合周期內(nèi)指標數(shù)據(jù)的平均值。 最大值：聚合周期內(nèi)指標數(shù)據(jù)的最大值。 最小值：聚合周期內(nèi)指標數(shù)據(jù)的最小值。 求和值：聚合周期內(nèi)指標數(shù)據(jù)的求和值。 方差：聚合周期內(nèi)指標數(shù)據(jù)的方差。來自：百科![]()
值為4，最小值為1，平均值為[（1+4）/2] = 2，而不是2.5。 用戶可以根據(jù)聚合的規(guī)律和特點，選擇使用 云監(jiān)控 服務(wù)的方式、以滿足自己的業(yè)務(wù)需求。 云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有哪些？ 云監(jiān)控服務(wù)支持的聚合方法有以下五種： 平均值 聚合周期內(nèi)指標數(shù)據(jù)的平均值。 最大值 聚合周期內(nèi)指標數(shù)據(jù)的最大值。來自：專題
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