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  • 數(shù)據(jù)倉庫分析的手段主要有 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 使用其他物理化手段的需求 使用其他物理化手段的需求 時間：2021-06-02 14:52:28 數(shù)據(jù)庫 在有如下這些特定需求時，還可以考慮其他的數(shù)據(jù)庫模型物理化手段： 是否采用壓縮； 是否需要對數(shù)據(jù)進行加密； 是否需要對數(shù)據(jù)進行脫敏。 文中課程 更多精彩課程
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 時間：2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。
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  • Flood等攻擊防護。 DNS高防：高防DNS是提供的具有 DDoS防護 能力的DNS解析服務產(chǎn)品，該產(chǎn)品可以輕松抵御峰值1.2T流量攻擊、峰值10億QPS以及DNSquery查詢攻擊方式。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。
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    數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務。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，能夠實現(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務。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，能夠實現(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 [喜報]DWR榮獲2021年 數(shù)據(jù)管理 解決方案金獎
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  • 表拆分（水平拆分或者垂直拆分） 反范式化會帶來如下的影響： 1. 并非對所有處理過程都能帶來性能提升，有些負面影響需要綜合考慮進行平衡。 2. 反范式會降低數(shù)據(jù)模型的靈活性。 3. 帶來數(shù)據(jù)不一致的風險。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在?????????????????????
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    庫服務，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%，實現(xiàn)分析決策一體化 應用場景：替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉庫，建設滿足未來IT架構云化演進的分布式數(shù)據(jù)倉庫。 客戶痛點： Teradata成本高，一體機封閉架構，技術無法自主可控;
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    安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析，性能提升10倍 客戶痛點： 【數(shù)據(jù)分散】：現(xiàn)有業(yè)務系統(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
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    云知識 鯤鵬Docker平臺性能優(yōu)化的實現(xiàn)手段 鯤鵬Docker平臺性能優(yōu)化的實現(xiàn)手段 時間：2021-05-28 10:18:34 鯤鵬 云計算 鯤鵬Docker平臺性能優(yōu)化包含BIOS配置、NUMA親和性、CPU綁核、網(wǎng)卡中斷親和性等手段。具體見下表。 文中課程 更多精彩課程
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    按需付費：DWS按實際使用量和使用時長計費。您需要支付的費率很低，只需為實際消耗的資源付費。 門檻低：您無需前期投入較多固定成本，可以從低規(guī)格的數(shù)據(jù)倉庫實例起步，以后隨時根據(jù)業(yè)務情況彈性伸縮所需資源，按需開支。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。
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    大數(shù)據(jù)融合分析 隨著IT、信息技術的發(fā)展和進步，數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源，構建大數(shù)據(jù)平臺，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值，成為企業(yè)經(jīng)營的新趨勢和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價值”，成為助力客戶實現(xiàn)預測性分析的關鍵要素。 增強型ETL和實時BI分析 數(shù)據(jù)倉庫在整個BI系統(tǒng)中
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    隨著數(shù)據(jù)庫技術和分布式技術的長足發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫也朝著分布式數(shù)據(jù)庫的架構演進。目前比較流行的分布式數(shù)據(jù)倉庫架構是MPP（Massive-Parallel Processing）架構。MPP架構特性如下： MPP架構的數(shù)據(jù)倉庫一般由多個對等的數(shù)據(jù)計算節(jié)點構成。 MPP架構的數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)被按照某
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    DWS解決方案探討 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為 云桌面
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    以DWS的SQL作為上層應用的統(tǒng)一入口，應用開發(fā)人員使用熟悉的SQL語言即可訪問所有數(shù)據(jù)。 實時交互分析 針對即時的分析需求，分析人員可實時從大數(shù)據(jù)平臺中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點，即可擴展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲能力和查詢分析的性能，可支持PB級數(shù)據(jù)的存儲和計算。 增強型ETL和實時BI分析
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    ata的SQL語法進行了兼容性增強，在很多場合都可以替代國外同類型產(chǎn)品。我們的數(shù)據(jù)倉庫服務工程師重點設計實現(xiàn)了基于行列混存的數(shù)據(jù)倉庫內核，在支持海量數(shù)據(jù)快速分析的同時也很好地兼顧了業(yè)務運作系統(tǒng)對數(shù)據(jù)增刪改的需求。引入了自研的基于代價的查詢優(yōu)化器，以及當前數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)所流行的一些黑
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    暴力分揀識別 從指定的URL地址中讀取視頻數(shù)據(jù)時，視頻大小不能超過1GB。 只支持正對卡車的分揀監(jiān)控視頻。 分揀員的在畫面中的比例不低于10%。 畫面中的正在分揀的卡車數(shù)量不多于2。 同時出現(xiàn)的分揀員個數(shù)不大于3個。 視頻質量分析 視頻分辨率不低于300*300。 視頻畫面質量的分類結果，
    來自：百科
    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS動手實踐 數(shù)據(jù)倉庫DWS動手實踐 時間：2021-03-05 15:22:50 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)
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    le和Teradata的處理。應用只需做少量改動即可向DWS平滑遷移。 接口 支持應用程序通過標準JDBC 4.0和ODBC 3.5連接DWS。 DWS（MPP大規(guī)模并行處理集群） 一個DWS集群由多個在相同子網(wǎng)中的相同規(guī)格的節(jié)點組成，共同提供服務。集群的每個DN負責存儲數(shù)據(jù)，其
    來自：百科
    //www.cqfng.cn/pricing.html#/dws信息為準。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致
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    購買并安裝數(shù)據(jù)倉庫軟件； 租用云主機； 招聘專業(yè)DBA運維人員。 華為云DWS 無需購買和安裝任何軟硬件； 按需隨時租用 DDS ； 無需招聘DBA，運維人員。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。
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    在結構化的數(shù)據(jù)表里。數(shù)據(jù)表之間相互關聯(lián)，反映客觀事物間的本質聯(lián)系。數(shù)據(jù)庫能有效地幫助一個組織或企業(yè)科學地管理各類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務的設計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設計的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)
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    員可以預先假設一個數(shù)據(jù)模型，然后用統(tǒng)計的方法去驗證或發(fā)現(xiàn)待探索的數(shù)據(jù)是否符合該模型或者假設。如果該假設成立，那么在此基礎上再去檢驗新的數(shù)據(jù)集或者進一步提煉假設的模型，讓其更接近最終的分析結果。探索式數(shù)據(jù)分析是一個對假設的結果進行驗證和收斂的過程。探索式數(shù)據(jù)處理被廣泛地應用在金融，
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