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- 數(shù)據(jù)倉庫面向主題特性舉例 內(nèi)容精選 換一換
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華為云大數(shù)據(jù)高級(jí)架構(gòu)師】 GaussDB (DWS)，新一代全場景云 數(shù)據(jù)倉庫 【葉濤 ｜ 華為云GaussDB(DWS) 總經(jīng)理】 DAYU，一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營，管好數(shù)，用好數(shù)【楊興華 ｜ 華為云大數(shù)據(jù)產(chǎn)品總監(jiān)】 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(guān)鍵是以來自：百科
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GaussDB(DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動(dòng)輒長達(dá)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(shí)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(jià)和門檻，讓數(shù)據(jù)倉庫實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬家大中小企業(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。來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫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)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（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(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫面向主題特性舉例 更多內(nèi)容
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分析，精確拆分、提取不同主題的片段。 準(zhǔn)確提取關(guān)鍵幀，使用光流等技術(shù)，結(jié)合時(shí)域特性，基于內(nèi)容理解和結(jié)構(gòu)分析，準(zhǔn)確提取關(guān)鍵幀。 穩(wěn)定高效，基于場景準(zhǔn)確獲取到視頻場景中信息豐富的關(guān)鍵圖像幀；適用于多種視頻編碼和視頻格式，功能穩(wěn)定高效，分析時(shí)間短。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是來自：百科![]()
Studio界面的“SQL終端”窗口中執(zhí)行SQL語句。 好啦！通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫的步驟就講到這里，如果想要了解更多有關(guān)數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的內(nèi)容，戳這里!!! 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(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)。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云日志服務(wù)特性 - 實(shí)時(shí)日志 華為云日志服務(wù)特性 - 實(shí)時(shí)日志 時(shí)間：2021-07-01 19:16:41 打開華為云日志的實(shí)時(shí)日志， LTS 將每隔5秒自動(dòng)更新最近的日志，用于日志追蹤場景。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在???????????來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深扒 NB-IoT| NB-IoT 節(jié)電特性 深扒 NB-IoT| NB-IoT 節(jié)電特性 時(shí)間：2022-11-15 14:36:16 物聯(lián)網(wǎng) 本期我們?cè)诳垂?jié)電特性之前, 先來看下普通終端和 NB 終端在節(jié)電方面的區(qū)別： 一.NB-IoT 節(jié)電背景 普通終端，為了節(jié)省功耗終端就可以使用來自：百科![]()
所以她的本質(zhì)就是一個(gè)分布式支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。 能夠快速的實(shí)現(xiàn)查詢與數(shù)據(jù)分析，高可用，高擴(kuò)展能力。 特性 1.快速查詢：druid提供了快速的聚合能力以及快速OLAP查詢能力，多租戶的設(shè)計(jì)，是面向用戶分析應(yīng)用的理想方式。druid的數(shù)據(jù)聚合粒度可以是1分鐘，5分鐘，1小時(shí)或者1天等。數(shù)據(jù)的內(nèi)存化提高了druid的查詢速度。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Web應(yīng)用防火墻 具備什么特性？ Web應(yīng)用防火墻具備什么特性？ 時(shí)間：2021-04-12 19:58:13 云服務(wù)器 云計(jì)算 網(wǎng)絡(luò)安全 安全服務(wù) 應(yīng)用安全 Web應(yīng)用防火墻通過域名引流的方式名，將站點(diǎn)公網(wǎng)流量引至Web應(yīng)用防火墻，對(duì)HTTP(S)請(qǐng)求流量進(jìn)行來自：百科![]()
運(yùn)營能力。 優(yōu)勢(shì) 多種云服務(wù)作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對(duì)接所有華為云的 數(shù)據(jù)湖 與數(shù)據(jù)庫云服務(wù)，也支持對(duì)接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫，比如Oracle、Greenplum等。 簡單易用 圖形化編排，即開即用，輕松上手。 圖1一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營治理平臺(tái) 云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建來自：百科![]()
Kafka原理介紹 Kafka結(jié)構(gòu) 生產(chǎn)者（Producer）將消息發(fā)布到Kafka主題（Topic）上，消費(fèi)者（Consumer）訂閱這些主題并消費(fèi)這些消息。在Kafka集群上一個(gè)服務(wù)器稱為一個(gè)Broker。對(duì)于每一個(gè)主題，Kafka集群保留一個(gè)用于縮放、并行化和容錯(cuò)性的分區(qū)（Partiti來自：專題![]()
據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，通過統(tǒng)一指標(biāo)平臺(tái)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)規(guī)范化指標(biāo)體系，消除歧義、統(tǒng)一口徑、統(tǒng)一計(jì)算邏輯，對(duì)外提供主題式數(shù)據(jù)查詢與挖掘服務(wù)。 圖1數(shù)據(jù)規(guī)范設(shè)計(jì) DAYU規(guī)范設(shè)計(jì)主要包括以下三個(gè)部分： 主題設(shè)計(jì) 構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分類體系，用于目錄化管理所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，便于數(shù)據(jù)的歸類，查找，評(píng)價(jià)，使用。通過來自：百科![]()
云數(shù)據(jù)庫 GaussDB產(chǎn)品特性 云數(shù)據(jù)庫GaussDB產(chǎn)品特性 云數(shù)據(jù)庫GaussDB是華為基于openGauss自研生態(tài)推出的企業(yè)級(jí)分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力，支持分布式事務(wù)強(qiáng)一致，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持1000+的擴(kuò)展能力，PB級(jí)海量存儲(chǔ)。G來自：專題![]()
如何使用DNAT為云主機(jī)面向公網(wǎng)提供服務(wù) 如何使用DNAT為云主機(jī)面向公網(wǎng)提供服務(wù) VPC內(nèi)的一個(gè)或多個(gè)云主機(jī)（ 彈性云服務(wù)器 云主機(jī)、裸金屬服務(wù)器物理機(jī)）需要面向公網(wǎng)提供服務(wù)時(shí)，可以通過本示例使用NAT網(wǎng)關(guān)服務(wù)實(shí)現(xiàn)對(duì)公網(wǎng)提供服務(wù)。 VPC內(nèi)的一個(gè)或多個(gè)云主機(jī)（彈性云服務(wù)器云主機(jī)、裸來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 以GaussDB舉例，淺談商業(yè)版數(shù)據(jù)庫的斷供風(fēng)險(xiǎn)以及國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的重要性 以GaussDB舉例，淺談商業(yè)版數(shù)據(jù)庫的斷供風(fēng)險(xiǎn)以及國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的重要性 時(shí)間：2023-11-02 14:20:17 在當(dāng)今的信息化社會(huì)，數(shù)據(jù)庫是各行各業(yè)的核心技術(shù)之一，它負(fù)責(zé)存儲(chǔ)、管理和來自：百科![]()
析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來自：專題![]()
Standby通過ZooKeeper感知“/hadoop-ha”目錄下發(fā)生了變化，NameNode會(huì)進(jìn)行主備切換。 華為云 MRS 基于開源HDFS做了哪些特性增強(qiáng)？ 華為云MRS基于開源HDFS做了哪些特性增強(qiáng)？ 文件塊同分布（Colocation） 離線數(shù)據(jù)匯總統(tǒng)計(jì)場景中，Join是一個(gè)經(jīng)常用到的計(jì)算功能，在MapReduce中的實(shí)現(xiàn)方式大體如下：來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深扒 NB-IoT| NB-IoT 擁塞控制特性 深扒 NB-IoT| NB-IoT 擁塞控制特性 時(shí)間：2022-11-15 15:16:15 物聯(lián)網(wǎng) 擁塞概述 在 NB-IoT 網(wǎng)絡(luò)下，M2M 終端數(shù)量眾多，根據(jù) 45820 協(xié)議的描述，每個(gè)小區(qū)下的終端數(shù)量會(huì)超過來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云 數(shù)據(jù)管理服務(wù) DAS新特性 華為云 數(shù)據(jù)管理 服務(wù) DAS 新特性 時(shí)間：2020-08-31 09:59:03 數(shù)據(jù)管理 華為云DAS服務(wù)提供的空間&元數(shù)據(jù)分析能力，涵括了實(shí)例、庫、表級(jí)別多維度的空間數(shù)據(jù)，為用戶提供了完備的數(shù)據(jù)支撐，讓用戶對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)做到心中有數(shù)來自：百科![]()
reSQL/Oracle生態(tài)。 自建數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫on云主機(jī)、華為云DWS三者比較分析 自建數(shù)據(jù)倉庫 購買并安裝服務(wù)器、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫等軟硬件； 租用機(jī)房，費(fèi)用高昂； 招聘專業(yè)DBA，運(yùn)維人員。 數(shù)據(jù)倉庫 on 云主機(jī) 購買并安裝數(shù)據(jù)倉庫軟件； 租用云主機(jī)； 招聘專業(yè)DBA運(yùn)維人員。來自：百科
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