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- 數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)鍵特征 內(nèi)容精選 換一換
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助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。 我的數(shù)據(jù) 通過我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)源的連接配置，支持如下數(shù)據(jù)源： 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（ OBS ） 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)（DWS） 數(shù)據(jù)湖探索 （ DLI ） MapReduce服務(wù) （ MRS Hive） MapReduce服務(wù)（MRS SparkSQL）來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)鍵特征 相關(guān)內(nèi)容
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企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計(jì)算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗(yàn) 適合人群：面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計(jì)算的可視化平臺(tái) 技術(shù)能力：了解流計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)，掌握華為云基于流計(jì)算的可視化解決方案 認(rèn)來自：專題密碼類等等 ）通過脫敏規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)的變形，實(shí)現(xiàn)隱私數(shù)據(jù)的可靠保護(hù)。 業(yè)界常見的脫敏規(guī)則有，替換、重排、加密、截?cái)?、掩碼，用戶也可以根據(jù)期望的脫敏算法自定義脫敏規(guī)則。 良好的數(shù)據(jù)脫敏實(shí)施，需要遵循兩個(gè)原則：第一，盡可能地為脫敏后的應(yīng)用，保留脫敏前的有意義信息；第二，最大程度地防止黑客進(jìn)行破解。來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)鍵特征 更多內(nèi)容
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據(jù)模型的能力。當(dāng)下主流的低代碼平臺(tái)主要有以下一下兩種大的方案。 方案一： 使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，將數(shù)據(jù)模型的定義和修改直接轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)庫中DDL的表操作。該方案的優(yōu)勢(shì)在可以直接利用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的能力，包括SQL優(yōu)化與事務(wù)一致性等。弊端在于有大量的DDL語句操作，并且關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的Sch來自：專題![]()
庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%，實(shí)現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場(chǎng)景：替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉庫，建設(shè)滿足未來IT架構(gòu)云化演進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)倉庫。 客戶痛點(diǎn)： Teradata成本高，一體機(jī)封閉架構(gòu)，技術(shù)無法自主可控;來自：百科![]()
DLI中數(shù)據(jù)庫的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫基本相同，它還是DLI管理權(quán)限的基礎(chǔ)單元，賦權(quán)以數(shù)據(jù)庫為單位。 在DLI中，表和數(shù)據(jù)庫是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI知道數(shù)據(jù)所在的位置，并指定了數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，例如列名稱、數(shù)據(jù)類型和表名稱。數(shù)據(jù)庫是表的邏輯分組。 元數(shù)據(jù)來自：百科![]()
安全管理最佳實(shí)踐 基于角色的權(quán)限管理(RBAC) 基于角色的用戶管理(Role-Based Access Control，簡(jiǎn)稱RBAC)是通過為角色賦予權(quán)限，用戶通過成為適當(dāng)的角色而得到這些角色的權(quán)限。 查看更多 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)列的加解密 數(shù)據(jù)加密 作為有效防止未授權(quán)訪問和防護(hù)數(shù)據(jù)泄露的技術(shù)，在各種信來自：專題![]()
集群中的所有歷史查詢信息。 實(shí)例監(jiān)控 數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS在實(shí)例監(jiān)控頁面展示檢測(cè)到的慢實(shí)例的實(shí)時(shí)信息和慢實(shí)例的歷史信息。 監(jiān)控-資源池監(jiān)控 DMS在資源池監(jiān)控頁面展示資源池的實(shí)時(shí)信息和資源池資源消耗的歷史信息。 工具-SQL診斷 數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS在SQL診斷頁面可瀏覽到SQL的詳細(xì)診來自：專題![]()
悉華為融合數(shù)倉在行業(yè)中的應(yīng)用，描述 GaussDB 200中的概念和架構(gòu)，掌握GaussDB 200的基本用法，熟悉GaussDB 200的核心性能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉庫和融合數(shù)倉 2. GaussDB 200 概述 3. GaussDB 200 6.5 新特性介紹 4. GaussDB來自：百科![]()
S)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉庫。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲(chǔ)，GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ)，也可以通過外表的形式通過OBS進(jìn)行存儲(chǔ)。 Hive不支持索引，GaussDB(DWS)支持索引，所以查詢速度GaussDB(DWS)更快。 Hive不支持來自：百科![]()
精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計(jì)算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗(yàn) 適合人群：面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計(jì)算的可視化平臺(tái) 技術(shù)能力：了解流計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)，掌握華為云基于流計(jì)算的可視化解決方案 認(rèn)證價(jià)值：來自：專題![]()
。同時(shí)，GaussDB將加強(qiáng)與合作伙伴的緊密聯(lián)系，發(fā)揮核心技術(shù)優(yōu)勢(shì)，共同推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。 隨著數(shù)字時(shí)代的到來，安全可靠的數(shù)據(jù)庫成為支撐金融及關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要基石。GaussDB作為國內(nèi)唯一自主研發(fā)的軟硬協(xié)同、全棧自主的數(shù)據(jù)庫，具備自主研發(fā)能力、性能和穩(wěn)定性、來自：百科![]()
化轉(zhuǎn)型的咨詢服務(wù)，支撐各行業(yè)客戶開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 在業(yè)界通常的數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢服務(wù)中，主要是為客戶提供一套數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢的交付件。華為政企咨詢堅(jiān)持“授人以魚不如授人以漁”的理念，在為客戶提供一套高質(zhì)量的交付件的同時(shí)，還會(huì)教授一套數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方法論，同時(shí)為客戶培養(yǎng)一支高素質(zhì)的數(shù)字化人才隊(duì)伍。來自：百科![]()
附加請(qǐng)求頭字段，如指定的URI和HTTP方法所要求的字段。 x-sdk-date： 請(qǐng)求的發(fā)生時(shí)間，格式為(YYYYMMDD'T'HHMMSS'Z')。 取值為當(dāng)前系統(tǒng)的GMT時(shí)間。 Host： 請(qǐng)求的服務(wù)器信息，從GaussDB(DWS) API的URL中獲取。值為hostname[來自：專題![]()
企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計(jì)算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗(yàn) 適合人群：面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計(jì)算的可視化平臺(tái) 技術(shù)能力：了解流計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)，掌握華為云基于流計(jì)算的可視化解決方案 認(rèn)來自：專題![]()
云日志 服務(wù)提供實(shí)時(shí)日志采集功能，采集到的日志數(shù)據(jù)可以在云日志控制臺(tái)以簡(jiǎn)單有序的方式展示、方便快捷的方式進(jìn)行查詢，并且可以長(zhǎng)期存儲(chǔ)。 采集到日志數(shù)據(jù)按照結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化進(jìn)行分析。結(jié)構(gòu)化日志是通過規(guī)則將日志流中的日志進(jìn)行處理，提取出來有固定格式或者相似度高的日志內(nèi)容做結(jié)構(gòu)化的分類。這樣就可以采用SQL的語法進(jìn)行日志的查詢。來自：專題![]()
DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬來自：百科![]()
為什么要使用數(shù)據(jù)倉庫？ 數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景，并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉庫，通過某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ETL）的過程，業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉庫中供分析計(jì)來自：專題![]()
人流量以及視頻幀中的熱點(diǎn)分布信息。 邊緣人流量統(tǒng)計(jì)：分析邊緣節(jié)點(diǎn)上的RTSP視頻流，檢測(cè)穿過自定義線與區(qū)域的人流量以及視頻幀中的熱點(diǎn)分布信息。 車輛識(shí)別： 云上車輛識(shí)別：分析華為云上的VIS視頻流，檢測(cè)視頻中出現(xiàn)的車輛或車牌信息。 邊緣車輛識(shí)別：分析邊緣節(jié)點(diǎn)上的RTSP視頻流，檢測(cè)視頻中出現(xiàn)的車輛或車牌信息。來自：百科![]()
方面的探索創(chuàng)新及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的認(rèn)可。多年來，數(shù)碼大方充分發(fā)揮在工業(yè)軟件生態(tài)中的核心作用，堅(jiān)持研發(fā)自主的CAD/CAXA PLM協(xié)同管理解決方案內(nèi)核和平臺(tái)，并積極支持合作伙伴基于平臺(tái)開發(fā)各種自有品牌的專業(yè)軟件。目前，數(shù)碼大方已經(jīng)形成一個(gè)開放、共享、對(duì)等、協(xié)作的工業(yè)軟件生態(tài)。 未來，數(shù)碼來自：云商店
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