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- 數(shù)據(jù)倉庫和聯(lián)機分析數(shù)據(jù)處理 內(nèi)容精選 換一換
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來自：云商店為滿足多樣化使用場景， 媒體處理 預(yù)置了大量的音視頻轉(zhuǎn)碼模板，同時也支持自定義轉(zhuǎn)碼模板。 預(yù)置模板：無需額外配置，可以直接調(diào)用，包含純音頻模板和音視頻模板，高清低碼模板，覆蓋了所有的輸出格式、編碼格式，以及常見的分辨率和碼率。按轉(zhuǎn)碼輸出路數(shù)，預(yù)置模板可以分為如下兩類： 一進一出轉(zhuǎn)碼模板：一個音視頻文件轉(zhuǎn)碼后輸出文件只有一個。來自：專題
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如何進行日志采集和轉(zhuǎn)儲 如何進行日志采集和轉(zhuǎn)儲 云日志 服務(wù)(Log Tank Service)提供實時日志采集功能，采集到的日志數(shù)據(jù)可以在云日志控制臺以簡單有序的方式展示、方便快捷的方式進行查詢，對于需要長期存儲的日志數(shù)據(jù)（日志持久化），云日志服務(wù)提供轉(zhuǎn)儲功能，可以將日志轉(zhuǎn)儲至對來自：專題數(shù)據(jù)質(zhì)量可以從完整性、有效性、及時性、一致性、準確性、唯一性六個維度進行單列、跨列、跨行和跨表的分析，也支持數(shù)據(jù)的清洗和標準化，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)標準自動生成清洗和標準化的質(zhì)量規(guī)則，支持周期性的監(jiān)控和清洗。 圖5數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則體系 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理：360度全鏈路數(shù)據(jù)資產(chǎn)可視化 DAYU提供企來自：百科
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（1）提交重建 確認空三無誤，進行三維重建工作。 在重建任務(wù)集上右鍵，選擇提交重建任務(wù)。 在彈出的對話框中，輸入提交模型的名稱，選擇瓦片坐標系，和控制點一致，點擊下一步。 由于模型輸出需大量內(nèi)存，需要對模型進行分塊處理，使其占用少量內(nèi)存。選擇模型分塊模式，確定分塊大小。分塊大小由電腦內(nèi)來自：云商店![]()
幕，以及部分自然場景文字、豎直文字和藝術(shù)字。通過自動分析視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容，可以識別并提取違規(guī)或者關(guān)鍵信息。 視頻人物分析 VCA 視頻人物分析（Video Celebrity Analysis）是對視頻中出現(xiàn)的政治人物、名人明星等進行識別分析并預(yù)警視頻中的敏感內(nèi)容，幫助您快速定位處理，降低業(yè)務(wù)違規(guī)風險。來自：百科![]()
了解維度模型：掌握維度表和事實表的概念和設(shè)計方法 3.掌握建設(shè)技巧：結(jié)合商業(yè)應(yīng)用，了解并初步掌握維度模型的建設(shè)過程和步驟 4.了解DWS服務(wù)在實現(xiàn) 數(shù)據(jù)倉庫 和維度模型方面的優(yōu)勢：掌握物理模型實現(xiàn)技巧以及數(shù)據(jù)加載和數(shù)據(jù)查詢方面的開發(fā)技能 課程大綱 第1章 DAY01. 數(shù)據(jù)倉庫、商業(yè)智能及維度建模來自：百科![]()
華為數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 GaussDB 介紹 HCIA-GaussDB系列課程。本課程重點介紹華為GaussDB(for MySQL) 云數(shù)據(jù)庫 的特性和應(yīng)用場景，并介紹部分應(yīng)用案例。????????????????????????????????? 立即學習 最新文章 替換VolcanoJo來自：百科![]()
提供企業(yè)級的元 數(shù)據(jù)管理 ，厘清信息資產(chǎn)。通過數(shù)據(jù)地圖，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的數(shù)據(jù)血緣和數(shù)據(jù)全景可視，提供數(shù)據(jù)智能搜索和運營監(jiān)控。 數(shù)據(jù)服務(wù) 標準化的數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，提供一站式數(shù)據(jù)服務(wù)開發(fā)、測試部署能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)敏捷響應(yīng)，降低數(shù)據(jù)獲取難度，提升數(shù)據(jù)消費體驗和效率，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的變現(xiàn)。 智能數(shù)據(jù)湖 DAYU集成了豐富的數(shù)據(jù)引來自：百科![]()
和數(shù)據(jù)開放共享，從業(yè)務(wù)視角管理和查看數(shù)據(jù)，定義業(yè)務(wù)架構(gòu)、業(yè)務(wù)分類和業(yè)務(wù)術(shù)語，統(tǒng)一管理資產(chǎn)訪問權(quán)限。 數(shù)據(jù)運營全場景可視 數(shù)據(jù)治理 運營過程可視，托拉拽配置，無需編碼；處理結(jié)果可視，更直觀，便于交互和探索；數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理可視，支持鉆取、溯源等。 統(tǒng)一調(diào)度和運維 全面托管的調(diào)度，支持按時來自：百科![]()
華為云提供了大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) （ MRS ），MRS是一個在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù)，一鍵即可部署Hadoop集群。 產(chǎn)品架構(gòu) 華為云MRS的邏輯架構(gòu)如圖1所示。 圖1 MRS架構(gòu) MRS架構(gòu)包括了基礎(chǔ)設(shè)施和大數(shù)據(jù)處理流程各個階段的能力。 基礎(chǔ)設(shè)施 MRS基于華為云 彈性云服務(wù)器來自：百科![]()
作品。 為更好支持數(shù)據(jù)分析賽參賽者的作品設(shè)計，賽事組委會在初賽評審?fù)瓿珊?，將邀請?shù)據(jù)分析賽入圍決賽選手參加“人工智能與數(shù)據(jù)分析訓練營”，訓練營由坪山區(qū)政府組織，華為提供技術(shù)支持，持續(xù)1天時間，重點培訓人工智能和大數(shù)據(jù)相關(guān)知識，同時對3個子賽題進行解讀、引導(dǎo)和答疑。 【華為云】視頻教程來自：百科![]()
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典型的企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫 典型的企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫 時間：2021-06-16 16:31:01 數(shù)據(jù)庫 聯(lián)機事務(wù)處理(OLTP)：存儲/查詢業(yè)務(wù)應(yīng)用中活動的數(shù)據(jù)以支撐日常的業(yè)務(wù)活動； 聯(lián)機分析處理(OLAP)：存儲歷史數(shù)據(jù)以支撐復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持。來自：百科![]()
此類面向分析型場景，將通過實時數(shù)據(jù)接入kafka等服務(wù)進行數(shù)據(jù)采集，可存入對象存儲服務(wù) OBS ，通過流查詢，交互式查詢等方式，對數(shù)據(jù)進行挖掘和批處理和批計算。同時以全棧大數(shù)據(jù)MapReduce服務(wù)為基礎(chǔ)，提供一站式大數(shù)據(jù)平臺解決方案，一鍵式構(gòu)筑數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析和價值挖掘來自：百科![]()
據(jù)產(chǎn)生的速度越來越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比如說單機存儲，關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法解決這些新的大數(shù)據(jù)問題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問題，Apache基金會推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開源解決方案。Hadoop是一個開源分布式計算平臺，可以充分利用集群的計算和存儲能力，完成海量數(shù)據(jù)的處理。來自：專題![]()
據(jù)查詢和分析的性能，為用戶帶來了更好的體驗，解決了特定場景當中的業(yè)務(wù)痛點。 GaussDB(DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動輒長達數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程，在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)只需要數(shù)分鐘時間簡化了企業(yè)用戶的購買過程，使用數(shù)據(jù)倉庫的方式，降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價和門檻，來自：百科![]()
件價格上升，為編制和維護系統(tǒng)軟件及應(yīng)用程序所需的成本相對增加；在處理方式上，聯(lián)機實時處理要求更多，并開始提出和考慮分布式處理。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗，盡在華為云學院 數(shù)據(jù)庫介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu)和主要應(yīng)用場景。 立即學習來自：百科![]()
支持識別數(shù)字、中文簡體文字、中文繁體文字、英文字幕等。 能夠識別場景較為清晰的水平文字、以及部分豎直文字和藝術(shù)字體，不能很好的處理環(huán)形文字、傾斜角度較大等場景。 視頻分辨率不低于300*300。 視頻幀率必須大于1。 視頻人物分析 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。 視頻中人臉分辨率不低于40*40。來自：百科
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