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[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來(lái)自:百科系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線(xiàn)矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來(lái)自:百科
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創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)常見(jiàn)問(wèn)題 兩個(gè)訓(xùn)練作業(yè)的模型都保存在容器相同的目錄下是否有沖突? ModelArts訓(xùn)練作業(yè)之間的存儲(chǔ)目錄相互不影響,每個(gè)環(huán)境之間彼此隔離,看不到其他作業(yè)的數(shù)據(jù)。 訓(xùn)練好的模型是否可以下載或遷移到其他帳號(hào)?如何獲取下載路徑? 通過(guò)訓(xùn)練作業(yè)訓(xùn)練好的模型可以下載,然后將下載的模來(lái)自:專(zhuān)題全托管模式,自動(dòng)彈性伸縮,用戶(hù)完全不感知計(jì)算集群,無(wú)需關(guān)心大數(shù)據(jù)框架和資源調(diào)度框架,即時(shí)提交作業(yè)后,可視化查看作業(yè)的運(yùn)行狀態(tài)。提供共享集群和獨(dú)享集群兩種模式,獨(dú)享集群與其他租戶(hù)和共享集群完全物理隔離,并支持配額限制管理。 安全隔離 租戶(hù)安全機(jī)制保障,確保作業(yè)安全運(yùn)行,且租戶(hù)計(jì)算集群完全和其他租戶(hù)物理隔來(lái)自:百科
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總之,通過(guò)使用ISDP數(shù)字化現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)平臺(tái),企業(yè)可以充分利用其數(shù)字化投資,加快作業(yè)資產(chǎn)的變現(xiàn)速度,實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)的安全性和管理效率。作為華為旗下的一款專(zhuān)業(yè)數(shù)字化作業(yè)平臺(tái),ISDP專(zhuān)注于智慧現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)管理、智能安全管理和項(xiàng)目管理。它秉承華為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的優(yōu)秀實(shí)踐,致力于打造行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)字化作業(yè)與安全智慧大腦來(lái)自:百科用戶(hù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 DLI 中的數(shù)據(jù)量。 SQL作業(yè) 在SQL作業(yè)編輯器執(zhí)行的SQL語(yǔ)句、導(dǎo)入數(shù)據(jù)和導(dǎo)出數(shù)據(jù)等操作,在系統(tǒng)中對(duì)應(yīng)的執(zhí)行實(shí)體,稱(chēng)之為SQL作業(yè)。 Spark作業(yè) Spark作業(yè)是指用戶(hù)通過(guò)可視化界面和RESTful API提交的作業(yè),支持提交Spark Core/DataS來(lái)自:百科過(guò)學(xué)習(xí),幫助提升DBA實(shí)際技能。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括DWS的分布式執(zhí)行框架、存儲(chǔ)過(guò)程使用、性能調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)遷移及運(yùn)維知識(shí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、解DWS的分布式執(zhí)行框架。 2、掌握DWS的性能調(diào)優(yōu)。 3、掌握DWS的高可用方案。 4、掌握DWS的H CS 場(chǎng)景下的運(yùn)維管理。來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間:2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱(chēng)DWS)是一種即開(kāi)即用、安全可靠的在線(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),為用戶(hù)提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來(lái)自:百科類(lèi)信息資源。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線(xiàn)交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。來(lái)自:百科GaussDB (DWS)服務(wù)即開(kāi)即用 相比以前動(dòng)輒長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)選型采購(gòu)過(guò)程,在公有云上開(kāi)通使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡(jiǎn)化了企業(yè)用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)過(guò)程,使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方式,降低使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的代價(jià)和門(mén)檻,讓數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬(wàn)家大中小企業(yè),讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。來(lái)自:百科品類(lèi)、SKU維度推薦不同出庫(kù)的流程、作業(yè)方式和最短的揀貨動(dòng)線(xiàn),提升倉(cāng)儲(chǔ)管理水平和作業(yè)效率。 C-WMS,可實(shí)現(xiàn)入儲(chǔ)自動(dòng)推薦,出庫(kù)可支持一個(gè)倉(cāng)庫(kù)通過(guò)貨主、區(qū)域、品類(lèi)、SKU維度推薦不同出庫(kù)的流程、作業(yè)方式和最短的揀貨動(dòng)線(xiàn),提升倉(cāng)儲(chǔ)管理水平和作業(yè)效率。 弘人C-WMS倉(cāng)儲(chǔ)管理軟件 立即購(gòu)買(mǎi)來(lái)自:專(zhuān)題豐富的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)類(lèi)型 支持多人在線(xiàn)協(xié)作開(kāi)發(fā),腳本開(kāi)發(fā)可支持SQL、Shell在線(xiàn)編輯、實(shí)時(shí)查詢(xún);作業(yè)開(kāi)發(fā)可支持 CDM 、SQL、MR、Shell、MLS、Spark等多種數(shù)據(jù)處理節(jié)點(diǎn),提供豐富的調(diào)度配置策略與海量的作業(yè)調(diào)度能力。 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 數(shù)據(jù)全生命周期管控,提供數(shù)據(jù)規(guī)范定義及可視化的模來(lái)自:百科戶(hù)可以選擇Hive(數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)),SparkSQL以及Presto交互式查詢(xún)引擎。 5、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn),并與 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio集成,提供一站式的大數(shù)據(jù)協(xié)同開(kāi)發(fā)平臺(tái),幫助用戶(hù)輕松完成數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、腳本開(kāi)發(fā)、作業(yè)調(diào)度、運(yùn)維監(jiān)控等多項(xiàng)任來(lái)自:專(zhuān)題
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