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企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計算的可視化大屏,為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗 適合人群:面向?qū)崟r流計算和可視化感興趣的從業(yè)人員,社會大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計算的可視化平臺 技術(shù)能力:了解流計算的關(guān)鍵技術(shù),掌握華為云基于流計算的可視化解決方案 認(rèn)來自:專題的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、 數(shù)據(jù)倉庫 資源和性能監(jiān)控等運(yùn)維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無縫集成:可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢HDFS、 OBS 上的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)無需搬遷。 提供一鍵式異構(gòu) 數(shù)據(jù)庫遷移 工具:提供配套的遷移工具,可支持MySQL、Oracle和Teradata的SQL腳本遷移到 GaussDB (DWS)。來自:百科
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: 1. 根據(jù)企業(yè)的業(yè)務(wù)組織,在華為云賬號中,給企業(yè)中不同職能部門的員工創(chuàng)建 IAM 用戶,讓員工擁有唯一安全憑證,并使用GaussDB資源。 2. 根據(jù)企業(yè)用戶的職能,設(shè)置不同的訪問權(quán)限,以達(dá)到用戶之間的權(quán)限隔離。 3. 將GaussDB資源委托給更專業(yè)、高效的其他華為云賬號或者云來自:百科華為云官方學(xué)習(xí)平臺,提供一站式在線學(xué)習(xí)、實驗、考試、認(rèn)證,零基礎(chǔ)也可輕松上云 立即學(xué)習(xí) 熱門課程/實驗推薦 大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 課程 從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,為您揭開大數(shù)據(jù)神秘的面紗 從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,為您揭開大數(shù)據(jù)神秘的面紗 立即學(xué)習(xí) 球星薪酬決定性因素分析 認(rèn)證 利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),帶您探來自:專題大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)與微認(rèn)證 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí),加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動手實驗環(huán)境提供,一站式在線學(xué)練考,零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù),考取權(quán)威證書。 大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)課程與認(rèn)證 課程結(jié)合實踐,借助配套的實驗環(huán)境,一站式學(xué)練考,輕松Get新知識 隨著大數(shù)據(jù)、云計算的發(fā)展,數(shù)據(jù)來自:專題基于昇騰 彈性云服務(wù)器 的人工智能應(yīng)用開發(fā)實驗(Python) 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開發(fā)實驗(Python) 時間:2020-12-01 15:31:03 實驗配置了AI1開發(fā)環(huán)境和典型樣例指導(dǎo)書,供您選擇感興趣的案例完成應(yīng)用開發(fā)。 實驗目標(biāo)與基本要求 ① 了解基于昇騰310進(jìn)行智能應(yīng)用開發(fā)的常用流程;來自:百科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)計與管理 第4章 數(shù)據(jù)庫安全 管理 第5章 集群管理與運(yùn)維(中級) 華為云開發(fā)者學(xué)堂 華為官方來自:百科華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(jī)這一真實場景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺 搭建來自:百科為什么要使用數(shù)據(jù)倉庫? 數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場景,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。 使用數(shù)據(jù)倉庫,通過某個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過程,業(yè)務(wù)運(yùn)營數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉庫中供分析計來自:專題OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時間:2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 OLTP與OLAP主要從分析粒度、時效性、數(shù)據(jù)更新需求,驅(qū)動方式等幾個內(nèi)容進(jìn)行對比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實驗,盡在華為云學(xué)院來自:百科
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