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- 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)分析的課程設(shè)計(jì) 內(nèi)容精選 換一換
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必要掌握的知識，本課程通過視頻+課件的干貨形式，期望通過學(xué)習(xí)，幫助提升DBA實(shí)際技能。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括DWS的分布式執(zhí)行框架、存儲過程使用、性能調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)遷移及運(yùn)維知識。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、解DWS的分布式執(zhí)行框架。 2、掌握DWS的性能調(diào)優(yōu)。來自：百科來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)分析的課程設(shè)計(jì) 相關(guān)內(nèi)容
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圖數(shù)據(jù)模型中的點(diǎn)：代表實(shí)體，如交通網(wǎng)絡(luò)中的車輛、通信網(wǎng)絡(luò)中的站點(diǎn)、電商交易網(wǎng)絡(luò)中的用戶和商品、互聯(lián)網(wǎng)中的網(wǎng)頁等。 圖數(shù)據(jù)模型中的邊：代表關(guān)系，如社交網(wǎng)絡(luò)中的好友關(guān)系、電商交易網(wǎng)絡(luò)中用戶評分和購買行為、論文中作者之間的合作關(guān)系、文章之間的索引關(guān)系等。 如果點(diǎn)被刪除了，基于該點(diǎn)的邊會自動刪除。來自：專題，依賴華為云人工智能平臺計(jì)算能力，參加該賽事的參賽者，需登錄到華為云人工智能大賽平臺提交作品。 為更好支持數(shù)據(jù)分析賽參賽者的作品設(shè)計(jì)，賽事組委會在初賽評審?fù)瓿珊?，將邀?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)分析賽入圍決賽選手參加“人工智能與數(shù)據(jù)分析訓(xùn)練營”，訓(xùn)練營由坪山區(qū)政府組織，華為提供技術(shù)支持，持續(xù)1天時間，來自：百科
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適的處理呢？請往下看： 面對龐大的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)所面臨的挑戰(zhàn) 面對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，如何為開發(fā)者提供簡單有效的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，簡化開發(fā)過程，提升開發(fā)效率，讓IoT數(shù)據(jù)快速變現(xiàn)是一個擺在我們面前的問題。 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量非常龐大，然而價值密度卻很小，想要從海量的數(shù)據(jù)中找到有價值的信息來自：百科![]()
者入門實(shí)戰(zhàn)賽，適用于正在學(xué)習(xí)AI的初學(xué)者，目標(biāo)是為AI開發(fā)者提供一個交流學(xué)習(xí)、實(shí)戰(zhàn)挑戰(zhàn)的平臺。 賽事介紹 人間煙火氣，最撫凡人心，世界上最治愈的東西是美食。美食家蔡瀾說愛吃的人，享受食物的人，值得交往。同時，近年來，受益于算法、算力的提升和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，人工智能AI越來越成為學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界最熱門的話題之一。來自：百科![]()
企業(yè)數(shù)據(jù)上云的優(yōu)點(diǎn) 企業(yè)數(shù)據(jù)上云的優(yōu)點(diǎn) 時間：2020-08-31 16:35:16 數(shù)據(jù)庫 隨著技術(shù)的發(fā)展，探索數(shù)據(jù)價值一直在持續(xù)，數(shù)據(jù)平臺技術(shù)架構(gòu)也逐步在進(jìn)化。華為云針對企業(yè)上云與治理提出了一套適用于互聯(lián)網(wǎng)、金融、游戲、產(chǎn)業(yè)云等行業(yè)的解決方案，數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)處理與匯聚，再到數(shù)來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)，Data Warehouse Service，簡稱GaussDB(DWS)，是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。GaussDB(DWS)是基于華為云原生融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產(chǎn)品的服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)是人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時代以來面臨的一個巨大問題：社會生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，數(shù)據(jù)種類越來越多，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比如說單機(jī)存儲，關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法解決這些新的大數(shù)據(jù)問題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問題，Apache基金會推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開源解決方案。Ha來自：專題![]()
開源生態(tài)：通過增強(qiáng)型跨源連接建立與其他VPC的網(wǎng)絡(luò)連接后，用戶可以在 數(shù)據(jù)湖探索 的租戶獨(dú)享隊(duì)列中訪問所有Flink和Spark支持的數(shù)據(jù)源與輸出源，如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。 數(shù)據(jù)湖 探索應(yīng)用場景 車聯(lián)網(wǎng)場景駕駛行為數(shù)據(jù)分析 在車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，云計(jì)算與大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了強(qiáng)大的分析挖掘能力，來自：專題![]()
構(gòu)建物與物，物與空間，物與人等復(fù)雜關(guān)系，將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)置于模型的上下文中去理解。資產(chǎn)模型就是物理世界的資產(chǎn)在數(shù)字世界中的映射，兩邊的數(shù)據(jù)準(zhǔn)實(shí)時同步，實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生。IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)基于資產(chǎn)模型抽象，將不同的設(shè)備上報數(shù)據(jù)統(tǒng)一為業(yè)務(wù)可理解的數(shù)據(jù)格式。如下圖所示。 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是來自：百科![]()
商品實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)集成的無代碼化，使得數(shù)據(jù)資產(chǎn)的加工可視化，大大降低了用戶的使用門檻，提高了數(shù)據(jù)處理的便捷性和效率。 商品實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)集成的無代碼化，使得數(shù)據(jù)資產(chǎn)的加工可視化，大大降低了用戶的使用門檻，提高了數(shù)據(jù)處理的便捷性和效率。 BI產(chǎn)品 增強(qiáng)分析型敏捷BI平臺 產(chǎn)品介紹 在當(dāng)今的數(shù)字化時代來自：專題![]()
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)來自：專題![]()
高可靠、低成本的數(shù)據(jù)存儲能力，使用時無需考慮容量限制，并且提供多種存儲類型供選擇，滿足客戶各類業(yè)務(wù)場景訴求 立即購買 管理控制臺 對象存儲應(yīng)用場景 對象存儲OBS 的大數(shù)據(jù)分析 云硬盤的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 對象存儲 OBS 的線 視頻點(diǎn)播 彈性文件的文件共享 云備份的數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 對象存儲OBS的大數(shù)據(jù)分析來自：專題![]()
悉華為融合數(shù)倉在行業(yè)中的應(yīng)用，描述GaussDB 200中的概念和架構(gòu)，掌握GaussDB 200的基本用法，熟悉GaussDB 200的核心性能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉庫和融合數(shù)倉 2. GaussDB 200 概述 3. GaussDB 200 6.5 新特性介紹 4. GaussDB來自：百科![]()
后一次提交的作品進(jìn)行打分。 大賽將取參賽者最高一次得分進(jìn)行評獎。 【數(shù)據(jù)分析賽·賽制規(guī)則】 初賽中最高得分的前10名選手，將進(jìn)入決賽。 決賽將對賽題和比賽數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，最終按照作品評審前2名獲獎?wù)摺?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)鍵是以云原來自：百科![]()
成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無須擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲分析的典型場景：PB級的數(shù)據(jù)存儲，批量數(shù)據(jù)分析，毫秒級的數(shù)據(jù)詳單查詢等 歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢的典型場景：流水審計(jì)，設(shè)備歷史能耗分析，軌跡回放，車輛駕駛行為分析，精細(xì)化監(jiān)控等 海量行為 日志分析 的典型場景：學(xué)習(xí)習(xí)慣分析，運(yùn)營日志分析，系統(tǒng)操作日志分析查詢等來自：專題![]()
置數(shù)據(jù)源的時候，保留CSV的首行作為表頭，并且每一個列的列名需要和相應(yīng)圖表中要求的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的字段名保持一致。 DLV 的數(shù)據(jù)連接支持哪些類型？ DLV的數(shù)據(jù)連接支持以下幾種： 數(shù)據(jù)庫類：包括數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（DWS）、數(shù)據(jù)湖探索服務(wù)（ DLI ）、 MapReduce服務(wù) （MRS）的Hive來自：專題![]()
1、了解關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的主流架構(gòu)和應(yīng)用場景。 2、掌握DWS的數(shù)據(jù)字典與SQL語法。 3、掌握DWS的對象設(shè)計(jì)與管理。 4、掌握DWS的安全管理。 5、掌握DWS的集群管理及運(yùn)維。 課程大綱 第1章 DWS概述 第2章 SQL進(jìn)階（中級） 第3章 數(shù)據(jù)庫對象設(shè)計(jì)與管理 第4章 數(shù)據(jù)庫安全 管理來自：百科![]()
云備份的數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 大數(shù)據(jù)分析 提供高性能、高可靠、低時延、低成本的海量存儲系統(tǒng)，與華為云的大數(shù)據(jù)服務(wù)組合使用，能夠大幅降低成本，并根據(jù)需求調(diào)整規(guī)模和提高創(chuàng)新速度幫助企業(yè)簡單便捷的管理大數(shù)據(jù) 優(yōu)勢 高性能 處理突發(fā)的高峰流量，無需擔(dān)心擴(kuò)容不及時帶來問題 低成本 資源彈性伸縮，按需付費(fèi)來自：專題![]()
華為如何幫助企業(yè)更好管理大數(shù)據(jù) 第2節(jié) 大數(shù)據(jù)平臺服務(wù)MRS 第3節(jié) 數(shù)據(jù)集成DIS 第4節(jié) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS與機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)MLS 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，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜來自：百科
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