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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯模型設(shè)計(jì) 內(nèi)容精選 換一換
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本次活動(dòng)采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專(zhuān)家答疑掃除 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 實(shí)際應(yīng)用的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 課程簡(jiǎn)介 本次活動(dòng)采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專(zhuān)家答疑，掃除數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)際應(yīng)用的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和華為云DWS。 2、全面介紹DWS的基本功能與操作，展示DWS的console等管理功能。來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯模型設(shè)計(jì) 相關(guān)內(nèi)容
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為什么要使用華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS) ？ 免費(fèi)體驗(yàn) 應(yīng)用場(chǎng)景:云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) DWS輸出流（通過(guò) OBS 轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式）:功能描述 DWS輸出流（通過(guò)OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式）:功能描述 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉(cāng)一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案來(lái)自：百科有利于工作中不同角色的人員之間通過(guò)規(guī)范的命名和屬于進(jìn)行交流； 4. 便于使用。 關(guān)于實(shí)體和屬性的命名建議： 實(shí)體名稱(chēng)：分類(lèi)域大寫(xiě)+實(shí)體描述詞（全稱(chēng)，首字母大寫(xiě)）。 屬性名稱(chēng)：使用全稱(chēng)，首字母大寫(xiě)，一些約定俗稱(chēng)的空格縮寫(xiě)。 避免英語(yǔ)和拼音的混用。 如果是縮寫(xiě)，一定是英語(yǔ)的縮寫(xiě)，避免使用拼音的聲母縮寫(xiě)。 文中課程來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯模型設(shè)計(jì) 更多內(nèi)容
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內(nèi)容分發(fā)：根據(jù)內(nèi)容管理模塊的調(diào)度策略分發(fā)和傳送內(nèi)容。 本地負(fù)載均衡：接收下級(jí)節(jié)點(diǎn)的內(nèi)容定位與請(qǐng)求，進(jìn)行內(nèi)容尋址，并根據(jù)負(fù)載均衡策略分配合適的設(shè)備提供服務(wù)，對(duì)節(jié)點(diǎn)內(nèi)設(shè)備進(jìn)行負(fù)載均衡。 內(nèi)容存儲(chǔ)：根據(jù)內(nèi)容管理模塊中的策略存放內(nèi)容，并可根據(jù)緩存策略存放、更新內(nèi)容。 內(nèi)容處理：對(duì)注入的內(nèi)容進(jìn)行預(yù)處理，如切片、轉(zhuǎn)碼、轉(zhuǎn)封裝等。來(lái)自：百科![]()
API的架構(gòu)風(fēng)格，由Roy Fielding在其2000年的博士論文中提出。REST的核心概念是基于資源的，這意味著所有的操作都是圍繞對(duì)資源的獲取、更新、刪除和創(chuàng)建來(lái)進(jìn)行的。RESTful API使用HTTP標(biāo)準(zhǔn)方法，如GET、POST、PUT、DELETE等，來(lái)執(zhí)行對(duì)應(yīng)的操作。來(lái)自：百科![]()
MRS 架構(gòu)介紹 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(gè)階段的能力。 基礎(chǔ)設(shè)施 MRS基于華為云 彈性云服務(wù)器 E CS 構(gòu)建的大數(shù)據(jù)集群，充分利用了其虛擬化層的高可靠、高安全的能力。 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到MRS集群的能力，包括Flume（數(shù)據(jù)采集）、Loader（關(guān)系型數(shù)據(jù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
角色： IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度，提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力，可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請(qǐng)求條件等。基于策略的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式，能夠滿足企業(yè)對(duì)權(quán)限最小化的安全管控要求。 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 實(shí)例被鎖怎么處理？來(lái)自：專(zhuān)題![]()
各個(gè)階段的能力。 基礎(chǔ)設(shè)施 MRS基于華為云彈性 云服務(wù)器ECS 構(gòu)建的大數(shù)據(jù)集群，充分利用了其虛擬化層的高可靠、高安全的能力。 虛擬私有云（VPC）為每個(gè)租戶提供的虛擬內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)，默認(rèn)與其他網(wǎng)絡(luò)隔離。 云硬盤(pán)（EVS）提供高可靠、高性能的存儲(chǔ)。 彈性云服務(wù)器（ECS）提供的彈性可擴(kuò)展來(lái)自：百科![]()
API應(yīng)默認(rèn)處于最安全的狀態(tài)，即除非明確授權(quán)，否則拒絕所有訪問(wèn)。安全機(jī)制的設(shè)計(jì)應(yīng)側(cè)重于識(shí)別和允許已授權(quán)的訪問(wèn)，而非默認(rèn)允許然后尋找拒絕的理由。 權(quán)限分離原則： API的安全模型應(yīng)采用權(quán)限分離，即至少需要兩個(gè)獨(dú)立的控制點(diǎn)或機(jī)制來(lái)授權(quán)訪問(wèn)，這可以增加攻擊者攻擊系統(tǒng)的難度。 最小權(quán)限原則： 每個(gè)AP來(lái)自：百科![]()
行在集群中的所有查詢和會(huì)話的實(shí)時(shí)信息。 監(jiān)控-歷史查詢 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS在歷史查詢監(jiān)控頁(yè)面展示了當(dāng)前集群中的所有歷史查詢信息。 實(shí)例監(jiān)控 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS在實(shí)例監(jiān)控頁(yè)面展示檢測(cè)到的慢實(shí)例的實(shí)時(shí)信息和慢實(shí)例的歷史信息。 監(jiān)控-資源池監(jiān)控 DMS在資源池監(jiān)控頁(yè)面展示資源池的實(shí)時(shí)信息和資源池資源消耗的歷史信息。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
在于有大量的DDL語(yǔ)句操作，并且關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的Schema數(shù)量和表的數(shù)量也都都是有限制的，在成本控制上面臨著較大挑戰(zhàn)。因此該方案適用于一些線下交付，單租形態(tài)的低代碼。 方案二： Meta+Data的寬表模型，將模型的定義轉(zhuǎn)化為寬表的模型存儲(chǔ)。該方案的優(yōu)勢(shì)在于可以靈活的定義數(shù)據(jù)模型來(lái)自：百科![]()
租形態(tài)的低代碼。 方案二： Meta+Data的寬表模型，將模型的定義轉(zhuǎn)化為寬表的模型存儲(chǔ)。該方案的優(yōu)勢(shì)在于可以靈活的定義數(shù)據(jù)模型，不需要考慮因模型變化導(dǎo)致的DDL語(yǔ)句。再具體實(shí)踐中，寬表可以有不同的選型，例如文檔數(shù)據(jù)庫(kù)，搜索、分析型數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)等。不同類(lèi)型的存儲(chǔ)的寬表選型來(lái)自：專(zhuān)題![]()
ussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL和PostgreSQL/Oracle生態(tài)。 DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 性能 全并行極致性能的MPP DB； 行列混存及向量化計(jì)算； 極速并行Bulk Load工具-GDS； 可靠性 多層級(jí)冗余實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)無(wú)單點(diǎn)故障； CN多活，更高的并發(fā)度、可靠性、擴(kuò)展性；來(lái)自：百科![]()
PP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺(tái)類(lèi)產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對(duì)不同的使用場(chǎng)景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來(lái)的體驗(yàn)也不盡相同。用戶可以根據(jù)下表簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和H來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)？ 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)？ 時(shí)間：2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 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)綜合分析案例來(lái)自：百科![]()
但卻收不到作業(yè)失敗的告警通知。 此時(shí)可按以下步驟依次排查： 1.確認(rèn)失敗作業(yè)為調(diào)度中的作業(yè)。測(cè)試運(yùn)行的作業(yè)是不發(fā)通知的，只有調(diào)度中的作業(yè)才會(huì)發(fā) SMN 通知。 2.在“運(yùn)維調(diào)度 > 通知管理”中查看此作業(yè)的通知配置開(kāi)發(fā)是否為打開(kāi)狀態(tài)。 3.登錄SMN頁(yè)面，排查對(duì)應(yīng)的SMN主題是否有被訂閱。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Compiler）模型轉(zhuǎn)換工具，將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型，模型轉(zhuǎn)換過(guò)程中可以實(shí)現(xiàn)算子調(diào)度的優(yōu)化、權(quán)值數(shù)據(jù)重排、內(nèi)存使用優(yōu)化等，可以脫離設(shè)備完成模型的預(yù)處理。 另外，離線模型轉(zhuǎn)換過(guò)程中，80%左右的問(wèn)題，集中在算子不支持。 1、新網(wǎng)絡(luò)，其中算子未開(kāi)發(fā)或發(fā)布； 2、原框架自定義算子，需要在新框架重新適配開(kāi)發(fā)；來(lái)自：百科![]()
ows使用的注冊(cè)表(Registry)。在層次模型中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)記錄類(lèi)型，記錄類(lèi)型之間的聯(lián)系用節(jié)點(diǎn)之間的連線（有向邊）表示，這種聯(lián)系是父子之間的一對(duì)多的聯(lián)系。這就使得層次數(shù)據(jù)庫(kù)只能處理一對(duì)多的實(shí)體聯(lián)系。 2、網(wǎng)狀模型就是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖的結(jié)構(gòu)。網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)采用網(wǎng)狀模型作為數(shù)據(jù)的來(lái)自：百科![]()
可以評(píng)估模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力。模型評(píng)價(jià)指標(biāo)是評(píng)估模型泛化能力的標(biāo)準(zhǔn)，不同的指標(biāo)往往會(huì)導(dǎo)致不同的評(píng)判結(jié)果。 ModelArts模型評(píng)估/診斷功能針對(duì)不同類(lèi)型模型的評(píng)估任務(wù)，提供相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)。在展示評(píng)估結(jié)果的同時(shí)，會(huì)根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對(duì)模型進(jìn)行詳細(xì)的評(píng)估，獲得每個(gè)數(shù)據(jù)特征對(duì)評(píng)估來(lái)自：百科![]()
模型調(diào)優(yōu)利器：ModelArts模型評(píng)估診斷 ModelArts模型評(píng)估/診斷功能針對(duì)不同類(lèi)型模型的評(píng)估任務(wù)，提供相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)。在展示評(píng)估結(jié)果的同時(shí)，會(huì)根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對(duì)模型進(jìn)行詳細(xì)的評(píng)估，獲得每個(gè)數(shù)據(jù)特征對(duì)評(píng)估指標(biāo)的敏感度，并給出優(yōu)化建議。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的“千里眼、順風(fēng)耳”來(lái)自：專(zhuān)題
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