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    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)系數(shù)據(jù)導(dǎo)入)、Kafka(高可靠消息隊列),支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。使用 云數(shù)據(jù)遷移 云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群中。 3、數(shù)據(jù)存儲 MapReduce支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化
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  • 數(shù)據(jù)倉庫星型模型實例 更多內(nèi)容
  • ),它的原理是在CPU寄存器層面實現(xiàn)數(shù)據(jù)的并行操作。 關(guān)系模型與SQL查詢 ClickHouse完全使用SQL作為查詢語言,提供了標準協(xié)議的SQL查詢接口,使得現(xiàn)有的第三方分析可視化系統(tǒng)可以輕松與它集成對接。 同時ClickHouse使用了關(guān)系模型,所以將構(gòu)建在傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫之上的系統(tǒng)遷移到ClickHouse的成本會變得更低。
    來自:專題
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 時間:2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 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行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Expr
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    華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 時間:2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型的操作教程指導(dǎo)。 場景描述: 數(shù)據(jù)湖 服務(wù)提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 ModelAr
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    華為云計算 云知識 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時間:2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計的邏輯模型設(shè)計階段,有以下這些重要的基本概念: 1. 實體就是描述業(yè)務(wù)的元數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識別實體每一個實例唯一性的標識。 3. 只有存在外
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    ” 一文了解,如何構(gòu)建汽車試制業(yè)務(wù)的數(shù)字空間? 華天軟件亮相2022中國工業(yè)軟件發(fā)展大會 數(shù)創(chuàng)生態(tài),云構(gòu)未來|華天軟件受邀參加華為云云商店品推介會(杭州站) 華天軟件攜手斯沃普“為換電而來” 相關(guān)推薦 概述:需求背景 概述:需求背景 概述:需求背景 資源和成本規(guī)劃 新聞播報風(fēng)格文案(100句)
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    拉起上萬核CPU,對動態(tài)擴容能力要求較高。 競享實例的應(yīng)用 該AI學(xué)習(xí)引擎采用競享實例提供CPU資源。得益于競享實例的快速擴容與成本優(yōu)勢,引擎可以短時間生成超大規(guī)模AI(Actor)同時執(zhí)行更多的策略,縮短模擬時間。而憑借競享實例的強勁性能(全系C類型)該引擎訓(xùn)練一天相當(dāng)于人類玩家打10萬年。
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    發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價值。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫,企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。該產(chǎn)品具備企業(yè)級復(fù)雜事務(wù)混合負載能力,同時支持分布式事務(wù),同城跨AZ部署,數(shù)據(jù)0丟失,支持1000+的擴展能力,PB級海量存儲。同時擁有云上高可用,高可靠,高安
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    華為云計算 云知識 通用計算sn3彈性云服務(wù)器規(guī)格介紹 通用計算sn3彈性云服務(wù)器規(guī)格介紹 時間:2020-03-27 23:18:23 云服務(wù)器 較之s3彈性云服務(wù)器,sn3彈性云服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)能力進一步提升。搭載25GB網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,擁有更大帶寬、更低時延,計算性能穩(wěn)
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    華為云計算 云知識 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 推理模型的遷移與調(diào)優(yōu) 時間:2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓(xùn)練出來的模型轉(zhuǎn)換成昇騰專用模型,并進行調(diào)優(yōu)。 目標學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示,使學(xué)員學(xué)會使用模型轉(zhuǎn)換工具遷移所需要的預(yù)訓(xùn)練模型。
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    框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時間:2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后,由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運行管理器中,與昇騰AI處理器進行融合后,才可以進行推理計算,這個過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。
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    據(jù)量化算法對權(quán)重文件進行INT8類量化,即可輸出INT8權(quán)重和量化度。而在偏置量化過程中,根據(jù)權(quán)重的量化度和數(shù)據(jù)的量化度,可將FP32類偏置數(shù)據(jù)量化成INT32類數(shù)據(jù)輸出。 在對模型大小和性能有更高要求的時候可以選擇執(zhí)行量化操作。離線模型生成過程中量化會將高精度數(shù)據(jù)向低比特
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    華為云計算 云知識 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 使用MindSpore開發(fā)訓(xùn)練模型識別手寫數(shù)字 時間:2020-12-01 14:59:14 本實驗指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi),了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓(xùn)練的基本流程,并利用ModelArts訓(xùn)練管理服務(wù)完成一次訓(xùn)練任務(wù)。
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    華為云計算 云知識 備實例實例 時間:2020-12-24 16:43:51 備實例提供了數(shù)據(jù)庫主實例的備份,主實例故障時備實例自動接管服務(wù),提高了數(shù)據(jù)庫的可用性。 在創(chuàng)建RDS實例時,可選擇是否同時創(chuàng)建備實例,它的規(guī)格與主實例一致。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)
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    華為云計算 云知識 云上數(shù)據(jù)倉庫打造案例 實現(xiàn)工程智慧營銷 云上數(shù)據(jù)倉庫打造案例 實現(xiàn)工程智慧營銷 時間:2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉庫 客戶痛點: 數(shù)據(jù)增長迅速,已有存量數(shù)據(jù)5TB,計劃存儲3年約20TB數(shù)據(jù); 查詢?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時長,部分跑不出結(jié)果,MongoDB數(shù)據(jù)無法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析;
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