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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘筆試 內(nèi)容精選 換一換
  • 索引、壓縮和編碼技術(shù)，以提高計(jì)算效率，有助于加速超過(guò)PB數(shù)量級(jí)的數(shù)據(jù)查詢，可用于更快的交互查詢。同時(shí)，CarbonData也是一種將數(shù)據(jù)源與Spark集成的高性能分析引擎。 圖1 CarbonData基本結(jié)構(gòu) 使用CarbonData的目的是對(duì)大數(shù)據(jù)即席查詢提供超快速響應(yīng)。 Ca
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    Data Developer 大數(shù)據(jù)場(chǎng)景微認(rèn)證 03 包括初級(jí)和中級(jí)認(rèn)證 包括初級(jí)和中級(jí)認(rèn)證 大數(shù)據(jù)入門(mén)與應(yīng)用 華為云上大數(shù)據(jù)處理與分析 大數(shù)據(jù)入門(mén)與應(yīng)用 華為云上大數(shù)據(jù)處理與分析 HCIP-Big Data Developer HCIP-Big Data Developer [課程]大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)總指導(dǎo)
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘筆試 相關(guān)內(nèi)容
  • ，為大數(shù)據(jù)挖掘，分析提供數(shù)據(jù)支撐。包括校園設(shè)施，網(wǎng)絡(luò)改造，云數(shù)據(jù)中心，互聯(lián)互通。 1．支撐平臺(tái)層：是體現(xiàn)智慧校園云計(jì)算及其服務(wù)能力的核心層，為智慧校園的各類應(yīng)用提供驅(qū)動(dòng)和支撐，包括數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)服務(wù)、支撐平臺(tái)和統(tǒng)一接口等功能單元。 2．應(yīng)用平臺(tái)層：是智慧校園應(yīng)用與服務(wù)的
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    提前維護(hù)好學(xué)校信息、收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，建立相應(yīng)的辦理規(guī)范，大大提高了效率。 二、學(xué)生入學(xué)報(bào)名 泛微通過(guò)流程化的方式，為學(xué)校搭建了學(xué)生入學(xué)報(bào)名流程，流程中包含學(xué)生基本信息錄入、入學(xué)筆試、入學(xué)面試等環(huán)節(jié)，只要將基本信息錄入后提交，即生成該學(xué)生的個(gè)人成長(zhǎng)檔案。當(dāng)新生入學(xué)報(bào)名流程中錄入的身份證號(hào)在系統(tǒng)中已存在時(shí)，自動(dòng)彈窗提示，重新輸入或跳轉(zhuǎn)到老生入學(xué)報(bào)名流程。
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘筆試 更多內(nèi)容
  • *數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)運(yùn)維指標(biāo) 分析部分 作為整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS智能運(yùn)維體系的大腦，該部分是承擔(dān)運(yùn)維數(shù)據(jù)分析與決策的關(guān)鍵模塊。 *時(shí)間序列的趨勢(shì)分析——用做趨勢(shì)維護(hù)預(yù)測(cè) *邏輯推斷——根因分析 *知識(shí)圖譜——用于現(xiàn)象、根因與解決方案之間的映射關(guān)系 處理部分 主要由 GaussDB (DWS)提供的數(shù)據(jù)庫(kù)管理功能承擔(dān)。
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    fka、Storm等大數(shù)據(jù)組件，并具備在后續(xù)根據(jù)業(yè)務(wù)需要進(jìn)行定制開(kāi)發(fā)的能力，幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)，并通過(guò)對(duì)海量信息數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)與非實(shí)時(shí)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。
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    11:29:27 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)，Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱GaussDB(DWS)，是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。GaussDB(DWS)是基于華為云原生融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI
    來(lái)自：百科
    企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì) 多種云服務(wù)作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對(duì)接所有華為云的 數(shù)據(jù)湖 與數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù)，也支持對(duì)接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，比如Oracle、Greenplum等。 簡(jiǎn)單易用 圖形化編排，即開(kāi)即用，輕松上手。 圖1一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)治理平臺(tái) 云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建
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    創(chuàng)建核心網(wǎng)KPI時(shí)序數(shù)據(jù)生成任務(wù) 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 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):Serverless DLI 文件系統(tǒng)類型:SFS Turbo 使能行業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新 自定義創(chuàng)建圖 敏捷與DevOps專家服務(wù)
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    GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)有哪些 時(shí)間：2021-06-17 12:13:50 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比，主要有以下特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢(shì)，可解決多行業(yè)超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與通用平臺(tái)管理問(wèn)題： 1. 易使用 2. 易擴(kuò)展 3. 高性能 4. 高可靠 5. 低成本 文中課程 更
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    一鍵創(chuàng)建容器集群，一站式部署和運(yùn)維容器應(yīng)用，無(wú)需再自行搭建容器運(yùn)行環(huán)境，真正實(shí)現(xiàn)開(kāi)箱即用 混合部署 支持虛擬機(jī)與裸金屬服務(wù)器混合、支持GPU、NPU等異構(gòu)節(jié)點(diǎn)的混合部署，基于高性能網(wǎng)絡(luò)模型提供全方位、多場(chǎng)景、安全穩(wěn)定的容器運(yùn)行環(huán)境 支持虛擬機(jī)與裸金屬服務(wù)器混合、支持GPU、NPU等異構(gòu)節(jié)點(diǎn)的混合部署，基于高性能網(wǎng)絡(luò)模
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    進(jìn)行日志的查詢。 日志查詢與實(shí)時(shí)分析 對(duì)采集的日志數(shù)據(jù)，可以通過(guò)關(guān)鍵字查詢、模糊查詢等方式簡(jiǎn)單快速地進(jìn)行查詢，適用于日志實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、安全診斷與分析、運(yùn)營(yíng)與客服系統(tǒng)等，例如云服務(wù)的訪問(wèn)量、點(diǎn)擊量等，通過(guò)日志數(shù)據(jù)分析，可以輸出詳細(xì)的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。 日志監(jiān)控與告警 云日志 服務(wù)結(jié)合 應(yīng)用運(yùn)維管理 （Application
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    云知識(shí) OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時(shí)間：2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) OLTP與OLAP主要從分析粒度、時(shí)效性、數(shù)據(jù)更新需求，驅(qū)動(dòng)方式等幾個(gè)內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院
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    專屬計(jì)算集群的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-22 09:29:59 專屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享，性能要求高的場(chǎng)景。用戶可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備，獨(dú)享計(jì)算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 應(yīng)用場(chǎng)景 對(duì)安全有高要求的行業(yè)。
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    及時(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)，就無(wú)法將數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化，大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)又成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。針對(duì)這種情況，大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。服務(wù)提供商提供大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，為企業(yè)消除了大數(shù)據(jù)處理的效率問(wèn)題和可靠性問(wèn)題，讓企業(yè)能夠?qū)Ｗ⒂谖锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析與利用。 -
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    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)據(jù)計(jì)算與分析，最后到應(yīng)用與消費(fèi)層，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的一系列操作（采集、處理、分析和應(yīng)用），構(gòu)建了全場(chǎng)景數(shù)據(jù)服務(wù)助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，最終實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到價(jià)值的閉環(huán)。 數(shù)據(jù)采集與處理 對(duì)核
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    課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，學(xué)員能夠區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、融合數(shù)倉(cāng)的概念，熟悉華為融合數(shù)倉(cāng)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(cāng)庫(kù)和融合數(shù)倉(cāng) 2. GaussDB 200
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    專屬計(jì)算集群的功能 專屬計(jì)算集群的功能 時(shí)間：2020-09-22 09:28:21 專屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享，性能要求高的場(chǎng)景。用戶可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備，獨(dú)享計(jì)算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 計(jì)算隔離 獨(dú)享計(jì)算資源池，部
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    2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 3、掌握無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)包括聚類算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 4、掌握分類問(wèn)題，數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識(shí)及應(yīng)用。 課程大綱 第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 第2章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-線性回歸 第3章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-邏輯回歸 第4章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-KNN
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    審計(jì)。 與 云監(jiān)控服務(wù) 的關(guān)系 云監(jiān)控 （Cloud Eye）為DLI提供監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，監(jiān)控作業(yè)中的多項(xiàng)指標(biāo)，從而集中高效地呈現(xiàn)狀態(tài)信息。 與 消息通知 服務(wù)的關(guān)系 消息通知服務(wù)（Simple Message Notification）可以在DLI發(fā)生作業(yè)運(yùn)行異常時(shí)給用戶發(fā)送通知。 與 云數(shù)據(jù)遷移 服務(wù)的關(guān)系
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    寶等互聯(lián)網(wǎng)金融正勢(shì)不可擋的沖擊著傳統(tǒng)銀行。這種跨領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)，來(lái)自其他行業(yè)的降維打擊是企業(yè)需要面對(duì)的常態(tài)。 5G 將匯聚多維度數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)信息的高速互動(dòng)，將加速釋放垂直行業(yè)的市場(chǎng)潛力，基于不同要素結(jié)構(gòu)的演化將不斷衍生出新的商業(yè)模式。傳統(tǒng)行業(yè)的管理模式構(gòu)建在信息不對(duì)稱的基礎(chǔ)上在 5G
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