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- 數(shù)據(jù)倉庫常用模型基于 內(nèi)容精選 換一換
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為什么要使用華為云 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù) GaussDB (DWS) ？ 免費(fèi)體驗(yàn) 應(yīng)用場景:云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 產(chǎn)品優(yōu)勢 DWS輸出流（通過 OBS 轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式）:功能描述 DWS輸出流（通過OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式）:功能描述 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案來自：百科數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。 產(chǎn)品詳情 管理控制臺(tái) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB常用概念 云數(shù)據(jù)庫GaussDB常用概念 實(shí)例 GaussDB的最小管理單元是實(shí)例，一個(gè)實(shí)例代表了一個(gè)獨(dú)立運(yùn)行的數(shù)據(jù)庫。用戶可以在控制臺(tái)創(chuàng)建和管理GaussD來自：專題
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如何基于Nginx實(shí)現(xiàn)灰度發(fā)布？ 如何基于Nginx實(shí)現(xiàn)灰度發(fā)布？ 部署（CodeArts Deploy）提供可視化、自動(dòng)化部署服務(wù)。提供豐富的部署步驟，有助于用戶制定標(biāo)準(zhǔn)的部署流程，降低部署成本，提升發(fā)布效率。 部署（CodeArts Deploy）提供可視化、自動(dòng)化部署服務(wù)。來自：專題來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權(quán)重的灰度發(fā)布，可根據(jù)需要靈活動(dòng)態(tài)的調(diào)整不同服務(wù)版本的流量比例。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版；來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布?？筛鶕?jù)請求的內(nèi)容控制其流向的服務(wù)版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布；來自：百科![]()
云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間：2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖，按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型（層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅D(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫DWS核心技術(shù)優(yōu)勢 數(shù)據(jù)倉庫DWS核心技術(shù)優(yōu)勢 時(shí)間：2021-03-05 15:02:23 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(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)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Expr來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對比 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對比 時(shí)間：2020-09-24 14:45:50 廣義上來說，Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫的特征，也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)？ 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)？ 時(shí)間：2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉庫 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)從天級縮短至小時(shí)級 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)綜合分析案例來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Istio常用的流量治理策略 Istio常用的流量治理策略 時(shí)間：2021-07-01 14:21:08 Istio常用的流量治理策略包括： 1. 服務(wù)注冊&發(fā)現(xiàn)； 2. 負(fù)載均衡； 3. 路由（流量切分、灰度發(fā)布）； 4. 熔斷、降級； 5. 故障注入； 6來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 工作負(fù)載CronJob常用操作 工作負(fù)載CronJob常用操作 時(shí)間：2021-07-01 09:45:25 創(chuàng)建CronJob： # kubectl create cronjob hello --image=busybox --schedule="*/1 *來自：百科![]()
云知識(shí) 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評估診斷 時(shí)間：2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺(tái) 在訓(xùn)練模型后，用戶往往需要通過測試數(shù)據(jù)集來評估新模型的泛化能力。通過驗(yàn)證測試數(shù)據(jù)來自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型的對比 數(shù)據(jù)模型類型的對比 時(shí)間：2021-05-21 11:05:46 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。本文主要從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)聯(lián)系及優(yōu)缺點(diǎn)幾個(gè)方面進(jìn)行對比分析。 層次模型和網(wǎng)狀模型查詢效來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 時(shí)間：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換，即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉(zhuǎn)換工具，將來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 時(shí)間：2021-05-21 10:15:21 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型：層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。 1、層次模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是一棵樹形結(jié)構(gòu)，目前還在使用的層次模型的一個(gè)實(shí)際案例就是來自：百科![]()
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![]()
向擴(kuò)容需選擇同一可用區(qū)。 c、單擊“下一步”，進(jìn)入“規(guī)格確認(rèn)”界面。 d、確認(rèn)無誤后，單擊“提交”進(jìn)行協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)擴(kuò)容。 GaussDB數(shù)據(jù)庫 常用語句 實(shí)例連接方式介紹和通過 數(shù)據(jù)管理服務(wù) DAS 、內(nèi)網(wǎng)、公網(wǎng)連接實(shí)例 DAS連接 通過華為云數(shù)據(jù)管理服務(wù)（Data Admin Servi來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(shí)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(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 時(shí)間：2020-12-01 14:32:39 本實(shí)驗(yàn)幫助指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟，體驗(yàn)Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科![]()
NN的 語音識(shí)別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個(gè)處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備：登錄華為云賬號(hào) 1.OBS準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用 3.開始語音識(shí)別操作 4.開始語言模型操作 溫馨提示：詳情信息請以實(shí)驗(yàn)頁面：https://lab.huaweicloud來自：百科
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