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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫貼源層和模型層 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間：2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖，按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型（層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?，轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫貼源層和模型層 相關(guān)內(nèi)容
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擴(kuò)展性，基于MPP的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫 系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺(tái)類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫和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)庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較來自：百科每小時(shí)可從數(shù)十萬種數(shù)據(jù)源（例如日志和定位追蹤事件、網(wǎng)站點(diǎn)擊流、社交媒體源等）中連續(xù)捕獲、傳送和存儲(chǔ)數(shù)TB數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)流向： 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入實(shí)時(shí)從多種數(shù)據(jù)源采集數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入連續(xù)傳輸數(shù)據(jù)，自動(dòng)將數(shù)據(jù)傳輸至 MRS ， DLI ，DWS和 OBS 等服務(wù)做計(jì)算、分析和存儲(chǔ)。 圖3數(shù)據(jù)流向 關(guān)鍵能力：來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫貼源層和模型層 更多內(nèi)容
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題。處于業(yè)務(wù)高速發(fā)展期的客戶，往往要求數(shù)據(jù)平臺(tái)要靈活、高效。 大數(shù)據(jù)技術(shù)通過開放的數(shù)據(jù)格式，幫助客戶快速構(gòu)建面向不同使用者的貼源層-明細(xì)層-匯總層-集市層，結(jié)合大寬表自助式OLAP分析組件，進(jìn)一步解決大數(shù)據(jù)的大表關(guān)聯(lián)問題，面向業(yè)務(wù)靈活建模，讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新更加輕量敏捷。 華為云Stack來自：百科![]()
的分析挖掘，發(fā)現(xiàn)全新價(jià)值點(diǎn)和企業(yè)商機(jī)。 立即使用 在線體驗(yàn) MapReduce架構(gòu)圖 MapReduce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。 1、基礎(chǔ)設(shè)施 MapReduce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。來自：專題![]()
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(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。來自：百科![]()
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。來自：專題![]()
云知識(shí) 華為云ModelArts模型管理和部署上線 華為云ModelArts模型管理和部署上線 時(shí)間：2020-11-26 10:22:28 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts模型管理和部署上線的操作教程指導(dǎo)。 步驟： 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)-創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務(wù)來自：百科![]()
云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間：2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。來自：百科![]()
統(tǒng)一管理控制臺(tái)，輕松執(zhí)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫管理任務(wù)，數(shù)據(jù)庫自運(yùn)維讓用戶專注于數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)。獨(dú)有的Oracle、PostgreSQL、Teradata兼容模式和一鍵式異構(gòu) 數(shù)據(jù)庫遷移 工具。 自由擴(kuò)展 用戶可根據(jù)數(shù)據(jù)量和業(yè)務(wù)負(fù)載，自由調(diào)整集群規(guī)模和實(shí)例規(guī)格，時(shí)刻保持性能/成本最優(yōu)。 應(yīng)用場(chǎng)景 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫遷移 數(shù)據(jù)來自：百科![]()
）】 3、網(wǎng)絡(luò)層：它包括通過互連網(wǎng)絡(luò)路由和中繼數(shù)據(jù)；除了路由，網(wǎng)絡(luò)層還負(fù)責(zé)建立和維護(hù)連接，控制網(wǎng)絡(luò)擁塞，并在必要時(shí)生成計(jì)費(fèi)信息?！驹?span style='color:#C7000B'>層通過尋址建立兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的連接，為源的傳輸層發(fā)送的數(shù)據(jù)包選擇合適的路由和交換節(jié)點(diǎn)。并根據(jù)地址正確傳輸?shù)侥康牡氐膫鬏?span style='color:#C7000B'>層?！?4、傳輸層：它包括全雙工來自：百科![]()
排、部署和運(yùn)維等很多環(huán)節(jié)。華為云ModelArts是全流程 AI開發(fā)平臺(tái) ，包含了AI應(yīng)用的開發(fā)、部署和分享交易，通過解決AI開發(fā)各個(gè)環(huán)節(jié)所遇到的核心問題，ModelArts有效解決了AI落地難的問題，將極大促進(jìn)AI技術(shù)的普惠。本議題將分享ModelArts的主要關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用案例。來自：百科![]()
、數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)化混合、相關(guān)數(shù)據(jù)存放分散等困境，導(dǎo)致跨源查詢開發(fā)成本高，跨源復(fù)雜查詢耗時(shí)長(zhǎng)。 HetuEngine提供了統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)SQL實(shí)現(xiàn)跨源協(xié)同分析，簡(jiǎn)化跨源分析操作。 關(guān)鍵技術(shù)和優(yōu)勢(shì) 計(jì)算下推 在通過HetuEngine進(jìn)行跨源協(xié)同分析時(shí)，為了提升訪問效率，HetuEngine從下表所示維度增強(qiáng)了計(jì)算下推的能力。來自：專題![]()
MRS系統(tǒng)架構(gòu) MRS架構(gòu)介紹 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。 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）來自：專題![]()
按照業(yè)務(wù)需求新增碼表及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn) 標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì) 模型設(shè)計(jì)-關(guān)系建模 基于關(guān)系建模的邏輯模型和物理模型，新建SDI層和DWI層兩個(gè)模型。 基于關(guān)系建模的邏輯模型和物理模型，新建SDI層和DWI層兩個(gè)模型。 模型設(shè)計(jì)-關(guān)系建模 模型設(shè)計(jì)-維度建模 基于維度建模，新建DWR層模型并發(fā)布維度和事實(shí)表；新建DM層并發(fā)布匯總表。來自：專題![]()
Code一鍵式部署類最佳實(shí)踐 資源和成本規(guī)劃 資源和成本規(guī)劃 資源和成本規(guī)劃 資源和成本規(guī)劃 SAP最佳實(shí)踐匯總 通過 CDN加速 OBS 視頻點(diǎn)播 :資源與成本規(guī)劃 選擇存儲(chǔ)模型 選擇存儲(chǔ)模型 選擇存儲(chǔ)模型 選擇存儲(chǔ)模型 健康檢查服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 使用預(yù)簽名URL直傳OBS:資源和成本規(guī)劃 使用臨時(shí)安全憑證直傳OBS:資源和成本規(guī)劃來自：百科![]()
QL。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫服務(wù) GaussDB (DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ)，提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力，用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)決策和混合負(fù)載等來自：百科![]()
智能工具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 課程簡(jiǎn)介 介紹數(shù)據(jù)倉(cāng)庫發(fā)展趨勢(shì)及華為云DWS服務(wù)，并通過實(shí)踐學(xué)習(xí)如何使用DWS。 課程目標(biāo) 了解DWS的發(fā)展趨勢(shì)及華為云DWS功能特性，掌握DWS基本應(yīng)用操作。 課程大綱 第1章 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫 第2章 DWS全景研討 第3章 DWS解決方案探討來自：百科
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