- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)定義的特征 內(nèi)容精選 換一換
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,也不承擔(dān)文字內(nèi)容、信息或資料帶來(lái)的版權(quán)歸屬問題或爭(zhēng)議。如有侵權(quán),請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com,本網(wǎng)站有權(quán)在核實(shí)確屬侵權(quán)后,予以刪除文章。 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。來(lái)自:百科診斷 ModelArts模型評(píng)估/診斷功能針對(duì)不同類型模型的評(píng)估任務(wù),提供相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)。在展示評(píng)估結(jié)果的同時(shí),會(huì)根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對(duì)模型進(jìn)行詳細(xì)的評(píng)估,獲得每個(gè)數(shù)據(jù)特征對(duì)評(píng)估指標(biāo)的敏感度,并給出優(yōu)化建議。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)的“千里眼、順風(fēng)耳” ——數(shù)據(jù)庫(kù)智能運(yùn)維 數(shù)據(jù)庫(kù)智能運(yùn)維(D來(lái)自:專題
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安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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。 助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析,性能提升10倍 客戶痛點(diǎn): 【數(shù)據(jù)分散】:現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在不同環(huán)境,包括華為云和用戶本地IDC,不能統(tǒng)一分析; 【數(shù)據(jù)量大】:數(shù)據(jù)量不斷增大,查詢性能下降; 【業(yè)務(wù)來(lái)自:百科在設(shè)備程序中,設(shè)置設(shè)備上報(bào)的自定義Topic名稱。 在消息跟蹤頁(yè)面,可以查看設(shè)備上報(bào)的自定義Topic消息。 應(yīng)用側(cè)通過(guò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的方式,獲取MQTT設(shè)備上報(bào)的自定義Topic消息。更多數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)方式,請(qǐng)參考數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。您也可以參考最佳實(shí)踐案例數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到 OBS 長(zhǎng)期存儲(chǔ)。 MQTT設(shè)備消息下發(fā)來(lái)自:百科
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為什么要使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù),通過(guò)某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過(guò)程,業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中供分析計(jì)來(lái)自:專題時(shí), 彈性云服務(wù)器 的訪問規(guī)則遵循幾個(gè)安全組規(guī)則的并集。 安全組規(guī)則的配置會(huì)影響彈性云服務(wù)器的正常訪問與使用,配置方法請(qǐng)參見為安全組添加安全組規(guī)則。常用端口與協(xié)議的用途如下,請(qǐng)按需開啟: 說(shuō)明: 彈性云服務(wù)器初始化需要確保安全組出方向規(guī)則滿足如下要求: 如果您使用的是默認(rèn)安全組出方向來(lái)自:百科Flink跨源支持與多種云服務(wù)連通,形成豐富的流生態(tài)圈。 數(shù)據(jù)湖探索 的流生態(tài)分為云服務(wù)生態(tài)和開源生態(tài): 開源生態(tài):通過(guò)增強(qiáng)型跨源連接建立與其他VPC的網(wǎng)絡(luò)連接后,用戶可以在 數(shù)據(jù)湖 探索的租戶獨(dú)享隊(duì)列中訪問所有Flink和Spark支持的數(shù)據(jù)源與輸出源,如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。來(lái)自:專題利用DWS進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工,支持?jǐn)?shù)據(jù)更新; 利用DWS的標(biāo)準(zhǔn)SQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢。 客戶價(jià)值: 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從1天降至3個(gè)小時(shí); 開發(fā)人員基于SQL語(yǔ)言可快速開發(fā)分析應(yīng)用,同時(shí)將可分析維度從2-3個(gè)擴(kuò)展為5-10個(gè),擴(kuò)充業(yè)務(wù)范圍; 在DWS中維護(hù)維度數(shù)據(jù),再更新ES中數(shù)據(jù),降低了數(shù)據(jù)更新的工作量。 文中課程來(lái)自:百科助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。 我的數(shù)據(jù) 通過(guò)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(cāng)庫(kù)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(lái)自:百科發(fā),構(gòu)建自定義Jar包并提交到 CS 集群上運(yùn)行,CS完全兼容開源社區(qū)接口。 創(chuàng)建Spark自定義作業(yè)的前提條件: 確保已創(chuàng)建運(yùn)行自定義作業(yè)所需的CS獨(dú)享集群 確保在構(gòu)建應(yīng)用Jar包時(shí),將Spark的相關(guān)依賴排除 確保已將自定義Jar包上傳到OBS桶中 確保已創(chuàng)建DIS的輸入輸出通道并配置了轉(zhuǎn)儲(chǔ)任務(wù)來(lái)自:百科庫(kù)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(cāng)庫(kù),建設(shè)滿足未來(lái)IT架構(gòu)云化演進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 客戶痛點(diǎn): Teradata成本高,一體機(jī)封閉架構(gòu),技術(shù)無(wú)法自主可控;來(lái)自:百科WS Express可直接對(duì)存儲(chǔ)在 對(duì)象存儲(chǔ)OBS 上的大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成、處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一分析入口:以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口,應(yīng)用開發(fā)人員使用熟悉的SQL語(yǔ)言即可訪問所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互式分析:針對(duì)即時(shí)的分析需求,分析人員通過(guò)DWS Express,可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取信息。來(lái)自:專題
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