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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘的基本概念 內(nèi)容精選 換一換
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不同于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，時(shí)序數(shù)據(jù)的產(chǎn)生通常以一個(gè)固定的時(shí)間頻率進(jìn)行采集，不受其他因素的制約，其數(shù)據(jù)生成的速度是相對(duì)平穩(wěn)。 高壓縮率 高壓縮率能夠帶來(lái)兩方面的收益。一方面能夠節(jié)省大量的硬件存儲(chǔ)成本，節(jié)省硬盤(pán)的開(kāi)銷(xiāo)。另一方面壓縮后的數(shù)據(jù)可以更容易存儲(chǔ)到內(nèi)存中，顯著提高查詢(xún)的性能。 高壓縮率能夠帶來(lái)兩方來(lái)自：專(zhuān)題為應(yīng)用系統(tǒng)提供異步的、高可用的消息隊(duì)列服務(wù)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用解耦、突發(fā)流量處理以及與第三方應(yīng)用的集成 分布式消息DMS 為應(yīng)用系統(tǒng)提供異步的、高可用的消息隊(duì)列服務(wù)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用解耦、突發(fā)流量處理以及與第三方應(yīng)用的集成 分布式消息DMS 03:00 分布式消息DMS 為應(yīng)用系統(tǒng)提供異步的、高可用的消息隊(duì)列來(lái)自：專(zhuān)題
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘的基本概念 相關(guān)內(nèi)容
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容器：鏡像（Image）和容器（Container）的關(guān)系，就像是面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)中的類(lèi)和實(shí)例一樣，鏡像是靜態(tài)的定義，容器是鏡像運(yùn)行時(shí)的實(shí)體。容器可以被創(chuàng)建、啟動(dòng)、停止、刪除、暫停等。 工作負(fù)載：工作負(fù)載是在 Kubernetes 上運(yùn)行的應(yīng)用程序。一個(gè)工作負(fù)載由一個(gè)或多個(gè)實(shí)例（Pod來(lái)自：專(zhuān)題學(xué)完本課程后，您將能夠：描述 GaussDB (DWS)的產(chǎn)品架構(gòu)；掌握GaussDB(DWS)的關(guān)鍵特性；掌握GaussDB(DWS)的技術(shù)指標(biāo)；了解GaussDB(DWS)的應(yīng)用場(chǎng)景；熟悉GaussDB(DWS)的產(chǎn)品功能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 概述 2. GaussDB(DWS)產(chǎn)品架構(gòu)來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘的基本概念 更多內(nèi)容
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被發(fā)布到不同的自定義環(huán)境中。 調(diào)用不同環(huán)境的API，一般通過(guò)在API調(diào)用的請(qǐng)求頭增加指定的頭部參數(shù)，頭部參數(shù)名固定為x-stage，它的取值叫環(huán)境名，用以區(qū)分不同的環(huán)境。 環(huán)境變量 在環(huán)境上創(chuàng)建可管理的一種變量，該變量固定在環(huán)境上。通過(guò)創(chuàng)建環(huán)境變量，實(shí)現(xiàn)同一個(gè)API，在不同環(huán)境中調(diào)用不同的后端服務(wù)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
功能總覽 幫助您快速了解 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 的產(chǎn)品功能。 最新動(dòng)態(tài) 可以讓您快速的了解云數(shù)據(jù)遷移 CDM的版本發(fā)布的新特性。 咨詢(xún)與計(jì)費(fèi)問(wèn)題 快速的解決您在使用產(chǎn)品過(guò)程中可能會(huì)遇到的計(jì)費(fèi)相關(guān)問(wèn)題。 推薦文檔 為您推薦華為云相關(guān)的精品文檔，供您閱讀 MRS 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) ModelArts 數(shù)據(jù)管理來(lái)自：專(zhuān)題![]()
利用DWS進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工，支持?jǐn)?shù)據(jù)更新； 利用DWS的標(biāo)準(zhǔn)SQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢(xún)。 客戶(hù)價(jià)值： 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從1天降至3個(gè)小時(shí)； 開(kāi)發(fā)人員基于SQL語(yǔ)言可快速開(kāi)發(fā)分析應(yīng)用，同時(shí)將可分析維度從2-3個(gè)擴(kuò)展為5-10個(gè)，擴(kuò)充業(yè)務(wù)范圍； 在DWS中維護(hù)維度數(shù)據(jù)，再更新ES中數(shù)據(jù)，降低了數(shù)據(jù)更新的工作量。 文中課程來(lái)自：百科![]()
。 充分數(shù)據(jù)挖掘 如何盡可能的使用各種分析手段，從海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息。 提升處理效率 面對(duì)IoT設(shè)備持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)注入，如何在數(shù)據(jù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)（接入，清洗，入庫(kù)，分析，呈現(xiàn)）實(shí)現(xiàn)最佳處性能。 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量 如何建立一套可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估體系，并對(duì)質(zhì)量差的數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理（糾偏，忽略等）。來(lái)自：百科![]()
和訪問(wèn)權(quán)限控制，保護(hù)系統(tǒng)和用戶(hù)的隱私及數(shù)據(jù)安全。 用戶(hù)權(quán)限策略 基于角色的訪問(wèn)控制，用戶(hù)通過(guò)角色與權(quán)限進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并支持細(xì)粒度權(quán)限策略，可滿足不同的授權(quán)需求。針對(duì)不同的用戶(hù)，DAYU提供了管理者、開(kāi)發(fā)者、運(yùn)維者、訪問(wèn)者四種不同的角色，各個(gè)角色擁有不同的權(quán)限。 數(shù)據(jù)安全 針對(duì)規(guī)范設(shè)計(jì)來(lái)自：百科![]()
持續(xù)開(kāi)發(fā)與集成 持續(xù)開(kāi)發(fā)與集成 時(shí)間：2020-12-11 09:43:52 HCIP-Cloud Service DevOps Engineer V2.0 系列課程。本課程對(duì)持續(xù)開(kāi)發(fā)和集成在軟件項(xiàng)目開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用進(jìn)行了研究，討論了應(yīng)用持續(xù)開(kāi)發(fā)與集成時(shí)可以采用的輔助工具及相應(yīng)的使用方來(lái)自：百科![]()
庫(kù)服務(wù)，為用戶(hù)提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%，實(shí)現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場(chǎng)景：替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，建設(shè)滿足未來(lái)IT架構(gòu)云化演進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 客戶(hù)痛點(diǎn)： Teradata成本高，一體機(jī)封閉架構(gòu)，技術(shù)無(wú)法自主可控;來(lái)自：百科![]()
報(bào)文是HTTP等應(yīng)用程序之間發(fā)送的數(shù)據(jù)塊。這些數(shù)據(jù)塊以一些文本形式的元信息開(kāi)頭，這些信息描述了報(bào)文的內(nèi)容及含義，后面跟著可選的數(shù)據(jù)部分。這些報(bào)文都是在客戶(hù)端、服務(wù)器和代理之間流動(dòng)。 思考時(shí)間 為了更好的模擬用戶(hù)的行為，需要模擬用戶(hù)在不同操作之間等待的時(shí)間，例如，當(dāng)用戶(hù)收到來(lái)自服務(wù)器的數(shù)據(jù)時(shí)，可能要來(lái)自：專(zhuān)題![]()
安全管理最佳實(shí)踐 基于角色的權(quán)限管理(RBAC) 基于角色的用戶(hù)管理(Role-Based Access Control，簡(jiǎn)稱(chēng)RBAC)是通過(guò)為角色賦予權(quán)限，用戶(hù)通過(guò)成為適當(dāng)的角色而得到這些角色的權(quán)限。 查看更多 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)列的加解密 數(shù)據(jù)加密 作為有效防止未授權(quán)訪問(wèn)和防護(hù)數(shù)據(jù)泄露的技術(shù)，在各種信來(lái)自：專(zhuān)題![]()
份數(shù)據(jù)新的用途，滿足企業(yè)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的多方面需求。 關(guān)鍵技術(shù)： 1.應(yīng)用緩存數(shù)據(jù)一致性保證：通過(guò)代理通知應(yīng)用懸掛IO，將緩存中的數(shù)據(jù)刷盤(pán)后，再打快照（需要存儲(chǔ)提供代理，暫未實(shí)現(xiàn)）多掛載點(diǎn)一致性快照：懸掛多個(gè)掛載點(diǎn)的IO后，再打快照 2.秒級(jí)快照和恢復(fù)：快照實(shí)現(xiàn)采用基于索引的ROW(Redirect-On-Write來(lái)自：百科![]()
云硬盤(pán)每秒進(jìn)行讀寫(xiě)的操作次數(shù)。 吞吐量 云硬盤(pán)每秒成功傳送的數(shù)據(jù)量，即讀取和寫(xiě)入的數(shù)據(jù)量。 IO讀寫(xiě)時(shí)延 云硬盤(pán)連續(xù)兩次進(jìn)行讀寫(xiě)操作所需要的最小時(shí)間間隔。 突發(fā)能力 小容量云硬盤(pán)可以在一定時(shí)間內(nèi)達(dá)到IOPS突發(fā)上限，超過(guò)IOPS上限的能力。 VBD 磁盤(pán)模式，VBD類(lèi)型的云硬盤(pán)只支持簡(jiǎn)單的S CS I讀寫(xiě)命令。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為在人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)力，也為北大學(xué)生提供了一次難得的學(xué)習(xí)和實(shí)踐機(jī)會(huì)。這次合作不僅加深了雙方在工具鏈研發(fā)領(lǐng)域的交流和理解，也為未來(lái)的深入合作奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 華為與北京大學(xué)合作舉辦的講座無(wú)疑是一次成功的學(xué)術(shù)交流活動(dòng)。這種合作模式不僅加深了華為與北大之間的技術(shù)交流和人才培養(yǎng)合來(lái)自：百科![]()
on網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的解決方案； 4、在華為公有云線上環(huán)境操作網(wǎng)頁(yè)洞察、爬蟲(chóng)運(yùn)行和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的各項(xiàng)實(shí)踐。 華為云 面向未來(lái)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(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)來(lái)自：百科![]()
為什么要使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景，并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢(xún)。 使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，通過(guò)某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ETL）的過(guò)程，業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中供分析計(jì)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
，成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)的新趨勢(shì)和迫切訴求。DWS Express可直接對(duì)存儲(chǔ)在 對(duì)象存儲(chǔ)OBS 上的大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成、處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一分析入口：以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口，應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員使用熟悉的SQL語(yǔ)言即可訪問(wèn)所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互式分析：針對(duì)即時(shí)的分析需求，分析人員通過(guò)DWS來(lái)自：專(zhuān)題![]()
優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理，可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送，形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 深度集成 提供低成本、高性能的邊緣AI算力 提供低成本、高性能的邊緣AI算力 提供安全可靠的邊云數(shù)據(jù)通道 邊緣應(yīng)用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可快速轉(zhuǎn)發(fā)路由至云端其他服務(wù)（如DIS）或第三方應(yīng)用來(lái)自：專(zhuān)題![]()
課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：創(chuàng)建與管理數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象；了解數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象的設(shè)計(jì)原則；描述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)；區(qū)分各模塊日志內(nèi)容；掌握事務(wù)的基本概念和管理框架；列舉事務(wù)的隔離級(jí)別，鎖的種類(lèi)，事務(wù)相關(guān)的日志有哪些。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象設(shè)計(jì)與管理 2. 存儲(chǔ)管理 3. 事務(wù)管理 云數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：百科
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