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華為云計(jì)算 云知識(shí) 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ):數(shù)據(jù)類型 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ):數(shù)據(jù)類型 時(shí)間:2021-03-25 19:55:10 Python支持的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型主要有如下幾種: 數(shù)字:如整型(123)、布爾型(True/False)、浮點(diǎn)型(1.23) 字符串(String):如來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 活用Python之網(wǎng)絡(luò)爬蟲圖片抓取 活用Python之網(wǎng)絡(luò)爬蟲圖片抓取 時(shí)間:2021-01-11 09:46:39 說起Python,想必大家一定不陌生,作為時(shí)下大熱的計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言,大大小小網(wǎng)站的廣告欄、甚至是朋友圈,都充斥著Python學(xué)習(xí)的廣告,簡(jiǎn)來自:百科
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、Hadoop計(jì)算密集型。推薦使用磁盤增強(qiáng)型 彈性云服務(wù)器 ,主要適用于需要對(duì)本地存儲(chǔ)上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫訪問的工作負(fù)載,例如:Hadoop分布式計(jì)算,大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應(yīng)用。 E CS 彈性云服務(wù)器-高性能計(jì)算 高計(jì)算能力、高吞吐量的場(chǎng)景。例如科學(xué)計(jì)算、基因工程、游戲動(dòng)畫、生物制藥計(jì)算和存儲(chǔ)系統(tǒng)。來自:專題上增加云計(jì)算功能能夠使計(jì)算速度迅速提高,最終實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)擴(kuò)展虛擬化的層次達(dá)到對(duì)應(yīng)用進(jìn)行擴(kuò)展的目的。 效率優(yōu)勢(shì) 云計(jì)算平臺(tái)能夠根據(jù)用戶的需求快速配備計(jì)算能力及資源。云計(jì)算的兼容性非常強(qiáng),不僅可以兼容低配置機(jī)器、不同廠商的硬件產(chǎn)品,還能夠外設(shè)獲得更高性能計(jì)算。 性能優(yōu)勢(shì) 云計(jì)算的虛擬化技來自:百科
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Edge),是邊緣計(jì)算在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用。IoT Edge作為物聯(lián)網(wǎng)邊緣“小腦”,在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的邊緣側(cè),融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的開放平臺(tái),就近提供計(jì)算和智能服務(wù),滿足行業(yè)在實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的基本需求。 IoT邊緣(IoT Edge),是邊緣計(jì)算在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用。IoT來自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù),并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),可借助DWS Expr來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 時(shí)間:2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點(diǎn): 1. 平滑遷移 GaussDB來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷 云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷 時(shí)間:2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 客戶痛點(diǎn): 數(shù)據(jù)增長(zhǎng)迅速,已有存量數(shù)據(jù)5TB,計(jì)劃存儲(chǔ)3年約20TB數(shù)據(jù); 查詢?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時(shí)長(zhǎng),部分跑不出結(jié)果,MongoDB數(shù)據(jù)無法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析;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(cāng)庫(kù)、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(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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
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