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- 數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)發(fā)展 內(nèi)容精選 換一換
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云享讀書會(huì)《 數(shù)據(jù)倉庫 工具箱》 云享讀書會(huì)《數(shù)據(jù)倉庫工具箱》 時(shí)間：2020-12-08 15:18:00 華為云·云享讀書會(huì)系列活動(dòng)，每期會(huì)選取一本技術(shù)相關(guān)的暢銷書籍，邀請(qǐng)?jiān)髡?業(yè)內(nèi)大咖提煉書籍精華、分享領(lǐng)讀視頻，幫助大家快速積累專業(yè)知識(shí)。本期領(lǐng)讀書籍為《數(shù)據(jù)倉庫工具箱：維度建來自：百科數(shù)據(jù)庫有哪些_開源數(shù)據(jù)庫_數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用 連接 GaussDB 數(shù)據(jù)庫_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建數(shù)據(jù)庫_語法 GaussDB自建數(shù)據(jù)庫_GaussDB數(shù)據(jù)庫_華為高斯自建數(shù)據(jù)庫 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫_免費(fèi)mysql數(shù)據(jù)庫_rds數(shù)據(jù)庫 GaussDB數(shù)據(jù)庫案例_GaussDB數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢(shì)_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建高斯數(shù)據(jù)庫來自：專題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 大數(shù)據(jù)發(fā)展到現(xiàn)在，有什么技術(shù)特點(diǎn) 大數(shù)據(jù)發(fā)展到現(xiàn)在，有什么技術(shù)特點(diǎn) 時(shí)間：2021-05-24 09:18:07 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)技術(shù)3.0包括以下這些關(guān)鍵技術(shù)： 1. 認(rèn)知計(jì)算：人工智能、知識(shí)探索、發(fā)現(xiàn)和管理 2. 融合數(shù)據(jù)處理平臺(tái)：Spark / Data Intensive來自：百科![]()
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(shí)間：2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶端工具，有著豐富的GUI界面，能夠管理數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)庫對(duì)象，編輯、運(yùn)行來自：百科![]()
工具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 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 數(shù)據(jù)倉庫DWS動(dòng)手實(shí)踐來自：百科![]()
好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。來自：專題![]()
Google與IBM大廠的加持，在資源及影響力層面遠(yuǎn)非Buoyant可比擬的。 眾多廠商參與Istio社區(qū)，共同推進(jìn)繁榮。 從企業(yè)級(jí)可用的1.1版本之后，社區(qū)每隔3個(gè)月發(fā)布一個(gè)大版本。 成立Steering Committee，社區(qū)的運(yùn)作、治理更加透明。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在??????????來自：百科![]()
具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 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動(dòng)手實(shí)踐來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 左鄰公司發(fā)展情況 左鄰公司發(fā)展情況 時(shí)間：2021-07-26 15:38:00 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 智慧園區(qū) 商品介紹 商品鏈接：左鄰智慧園區(qū)運(yùn)營管理平臺(tái)軟件服務(wù)；服務(wù)商：深圳左鄰永佳科技有限公司 左鄰公司發(fā)展情況： 落地項(xiàng)?覆蓋園區(qū)、寫字樓、社區(qū)、?校和商業(yè)地產(chǎn)。來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云計(jì)算的發(fā)展歷程 云計(jì)算的發(fā)展歷程 時(shí)間：2021-06-30 18:56:52 “云”中的資源在使用者看來是可以無限擴(kuò)展的，并且可以隨時(shí)獲取，按需使用，隨時(shí)擴(kuò)展，按使用付費(fèi)。這種特性經(jīng)常被稱為像水電一樣使用IT基礎(chǔ)設(shè)施。 云計(jì)算的發(fā)展歷程按照時(shí)間順序，可以列為下圖的時(shí)間節(jié)點(diǎn)：來自：百科![]()
存儲(chǔ)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì) 存儲(chǔ)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2021-05-25 15:55:17 存儲(chǔ)與備份 存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展中，分布式云存儲(chǔ)呈現(xiàn)快速的市場(chǎng)增長(zhǎng)趨勢(shì)，有兩點(diǎn)原因驅(qū)動(dòng)： 1. 云存儲(chǔ)從專有設(shè)備變?yōu)橥ㄓ迷O(shè)備，簡(jiǎn)單管理、低TCO，并支持大規(guī)模線性擴(kuò)展； 2. 新興業(yè)務(wù)（視頻，大數(shù)據(jù)，數(shù)字化來自：百科![]()
會(huì)將數(shù)據(jù)自動(dòng)進(jìn)行解密后再將結(jié)果返回給用戶。 DWS數(shù)據(jù)庫加密 行級(jí)訪問控制 行級(jí)訪問控制特性可以將數(shù)據(jù)庫訪問控制精確到數(shù)據(jù)表行級(jí)別，控制用戶只能訪問數(shù)據(jù)表的特定數(shù)據(jù)行，保證讀寫數(shù)據(jù)的安全。 行級(jí)訪問控制特性可以將數(shù)據(jù)庫訪問控制精確到數(shù)據(jù)表行級(jí)別，控制用戶只能訪問數(shù)據(jù)表的特定數(shù)據(jù)行，保證讀寫數(shù)據(jù)的安全。 使用CREATE來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 微服務(wù)的發(fā)展 微服務(wù)的發(fā)展 時(shí)間：2021-07-01 14:16:39 微服務(wù)：互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展以及傳統(tǒng)分布式、SOA架構(gòu)無法適應(yīng)快速的開發(fā)迭代等多重因素共同推動(dòng)下的產(chǎn)物。 微服務(wù)雛形：微服務(wù)架構(gòu)概念最早由Fred George在2012年的一次技術(shù)大會(huì)上所提出，拆分SOA服務(wù)實(shí)現(xiàn)解耦。來自：百科![]()
，更加強(qiáng)調(diào)以數(shù)據(jù)為核心的綜合管理。 多維數(shù)據(jù)融合，綜合優(yōu)化航跡 利用航空通信、導(dǎo)航、監(jiān)控、氣象等領(lǐng)域的新技術(shù)為空中交通管理提供更完善的基礎(chǔ)設(shè)施保障，機(jī)載數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等空管數(shù)據(jù)融合，有效支撐空管業(yè)務(wù)。 空管數(shù)據(jù)智能化，輔助業(yè)務(wù)決策 利用空管大數(shù)據(jù)融合，基于深度來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 范式理論的發(fā)展歷史 范式理論的發(fā)展歷史 時(shí)間：2021-06-02 14:00:54 數(shù)據(jù)庫 1971~1972：Codd系統(tǒng)地提出了1NF、2NF和3NF的概念，討論了規(guī)范化問題； 1974： Codd和Boyce共同提出了新范式，BCNF； 1976： Fagin提出了4NF；來自：百科![]()
相對(duì)應(yīng)的修改。數(shù)據(jù)完全依賴于應(yīng)用程序，我們稱之為數(shù)據(jù)缺乏獨(dú)立性，文件系統(tǒng)階段相對(duì)而言具有一定共享性，但這種共享性還是比較差，冗余度也大，文件仍然是面向應(yīng)用的，不同的應(yīng)用程序，即使使用相同數(shù)據(jù)也必須各自建立文件。所以相同數(shù)據(jù)重復(fù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)榮譽(yù)度大，各自管理容易產(chǎn)生數(shù)據(jù)不一致。獨(dú)立性差來自：百科![]()
點(diǎn)。新業(yè)務(wù)上線由月到天。 3. 數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘 從數(shù)據(jù)孤島到數(shù)據(jù)湖。應(yīng)用性能倍增。數(shù)據(jù)分析效率提升。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在???????????????????????????????華為云學(xué)院 鯤鵬BoostKit分布式存儲(chǔ)使能套件 本課程主要介紹了鯤鵬Bo來自：百科![]()
電商大促用什么數(shù)據(jù)庫 電商大促用什么數(shù)據(jù)庫 該方案基于華為云GeminiDB數(shù)據(jù)庫 ，結(jié)合數(shù)據(jù)三副本存儲(chǔ)、高性能存儲(chǔ)池和數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性等核心技術(shù)，為電商行業(yè)客戶提供高可靠、高性能和低成本的秒殺大促數(shù)據(jù)庫解決方案，解決大促期間海量用戶訪問造成業(yè)務(wù)的卡頓、系統(tǒng)崩潰以及數(shù)據(jù)不一致導(dǎo)致超賣等痛點(diǎn)問題。來自：專題![]()
日益成熟。 VR終端一體機(jī)/分離式 逐步成熟，向4K發(fā)展 經(jīng)過這幾年的迭代，一體機(jī)/分離式已經(jīng)代替“眼鏡盒子”成為主流，并將帶來真正的VR體驗(yàn)；4K分辨率頭盔將進(jìn)一步提升清晰感、沉浸感和娛樂性。 VR視頻的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 帶寬挑戰(zhàn)大，視頻卡頓 以4K視頻為例，一路4K帶寬要求50M以上來自：百科
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