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    來自:專題
    華為云計算 云知識 星火之路:量子計算的今天和未來 星火之路:量子計算的今天和未來 時間:2021-04-27 14:50:14 內(nèi)容簡介: 量子計算機(jī)的建造已經(jīng)進(jìn)入工程化階段,其算力已經(jīng)被證明對于特定計算任務(wù),可超越世界上任何一臺經(jīng)典計算機(jī)。但是,目前量子計算的瓶頸在于其配套的
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    絡(luò)架構(gòu)、數(shù)據(jù)存儲備份、數(shù)據(jù)安全、商業(yè)智能、系統(tǒng)集成等全方位的IT解決方案。 除了Sparxsystems Enterprise Architect Pro外,云商店還有哪些相關(guān)產(chǎn)品? 軟通動力數(shù)據(jù)庫遷移服務(wù) 軟通動力數(shù)據(jù)庫專家團(tuán)隊具有數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域?qū)I(yè)認(rèn)證,為客戶提供專業(yè)數(shù)據(jù)庫遷移服
    來自:專題
    滿足高性能高可靠的訴求。 對于數(shù)據(jù)倉庫場景,在選擇云硬盤規(guī)格時,我們建議選用超高IO云硬盤,因?yàn)槌^IO云盤可以滿足低延遲、高讀寫速率以及吞吐量的應(yīng)用需求。 文中課程 更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院 塊存儲服務(wù)EVS:云上堅實(shí)的數(shù)據(jù)底座 通過本課程的學(xué)習(xí),用戶將
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    提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 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)分析案例 業(yè)務(wù)痛點(diǎn): 探索查詢HDFS 10PB級歷史數(shù)據(jù),耗時平均約1小時,全量掃描耗資源。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)存儲3個月熱數(shù)據(jù),3個月至2年歷史數(shù)據(jù)存儲于HDFS,現(xiàn)有系統(tǒng)對熱數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)無法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫的區(qū)別是什么 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫的區(qū)別是什么 時間:2021-03-03 11:22:28 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫,并針對決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)管理的有效技術(shù),是由一批數(shù)據(jù)構(gòu)成的有序集合,這些數(shù)據(jù)被存放在結(jié)構(gòu)化
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 時間:2020-12-07 15:41:51 隨著科技的進(jìn)步,人們?yōu)榱烁咝Ц踩统杀镜陌l(fā)布應(yīng)用產(chǎn)品,對數(shù)據(jù)庫提出了更高的要求,學(xué)習(xí)該課程能迅速了解華為云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的功能特性和應(yīng)用;幫您掌握華為云數(shù)據(jù)庫的基本操作和管理。
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    操作簡單,適用于小批量數(shù)據(jù)入庫。 使用COPY FROM STDIN導(dǎo)入數(shù)據(jù) 其他文件或數(shù)據(jù)庫 使用Java語言開發(fā)應(yīng)用程序時,通過調(diào)用JDBC驅(qū)動的CopyManager接口,從文件或其他數(shù)據(jù)庫向GaussDB(DWS)寫入數(shù)據(jù)。 從其他數(shù)據(jù)庫直接寫入DWS的方式,具有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)無需落地成文件的優(yōu)勢。
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    DMAX能做什么?:快速數(shù)據(jù)集成 附錄:名詞解釋 入門實(shí)踐:邊云協(xié)同 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、湖倉一體分別是什么?:數(shù)據(jù)智能方案 快速卸載 支持的數(shù)據(jù)源(2.9.2.200):表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源(2.9.2.200):表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源(2.9
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    、數(shù)據(jù)使用安全和數(shù)據(jù)交換/刪除安全共五板塊,實(shí)時呈現(xiàn)了用戶資產(chǎn)的具體情況 創(chuàng)建敏感數(shù)據(jù)識別任務(wù) 數(shù)據(jù)安全中心會根據(jù)創(chuàng)建的識別任務(wù),在選定的 OBS 桶、數(shù)據(jù)庫或者大數(shù)據(jù)的指定范圍中,自動識別敏感數(shù)據(jù)并生成識別數(shù)據(jù)和結(jié)果 配置數(shù)據(jù)脫敏規(guī)則 對指定數(shù)據(jù)配置脫敏規(guī)則實(shí)現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)靜態(tài)脫敏,
    來自:專題
    【業(yè)務(wù)遷移難】:現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫種類多,業(yè)務(wù)遷移工作量大。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS為核心,構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲和分析平臺; 利用DWS匯聚各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲和分析; 結(jié)合BI工具,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。 客戶價值: 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲,統(tǒng)一分析,支持客戶實(shí)現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘;
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    Greenplum數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 Greenplum數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時間:2021-03-03 11:35:27 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Greenplum架構(gòu):Greenplum主要由Master節(jié)點(diǎn)、Segment節(jié)點(diǎn)、interconnect三部分組成。Greenplum
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    隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)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(gòu)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(shí)現(xiàn)預(yù)測性分析的關(guān)鍵要素。 圖2數(shù)據(jù)融合分析 優(yōu)勢 統(tǒng)一分析入口 以DWS的SQL作為上層應(yīng)
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    goDB數(shù)據(jù)無法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析; 數(shù)據(jù)存儲在不同庫,不易進(jìn)行統(tǒng)一管理和維護(hù)。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS為核心,構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲和分析平臺; 利用DWS匯聚各類數(shù)據(jù)(業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、招投標(biāo)數(shù)據(jù)等),實(shí)現(xiàn)一站式數(shù)據(jù)存儲、加工、分析,支撐業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢、BI報表、精準(zhǔn)推薦等場景。
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    intelligence)工具無縫對接,業(yè)務(wù)遷移修改量極小。 3. 安全可靠 GaussDB(DWS)支持數(shù)據(jù)加密,同時可與數(shù)據(jù)庫安全服務(wù)對接,保證云上數(shù)據(jù)安全。同時GaussDB(DWS)支持自動數(shù)據(jù)全量、增量備份,提升數(shù)據(jù)可靠性。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在??????????????
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