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  • 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的意義 內(nèi)容精選 換一換
  • x64”,再單擊“下載”,可以下載現(xiàn)有集群版本匹配Data Studio工具。 o 單擊“歷史版本”可根據(jù)集群版本下載相應(yīng)版本Data Studio工具,建議按集群版本下載配套工具。 如果同時擁有不同版本集群,單擊“下載”時會下載集群最低版本相對應(yīng)Data Studio工具。
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    華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí):IoT場景下AI應(yīng)用開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場景下AI應(yīng)用開發(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)AI兩大技術(shù)方向,向您展示AIIoT融合場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺 搭建
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  • 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的意義 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 專屬計算集群專屬云關(guān)系 專屬計算集群專屬云關(guān)系 時間:2020-09-22 09:33:09 專屬計算集群服務(wù)是專屬云解決方案中核心服務(wù),為專屬云解決方案提供了計算專屬能力,專屬云為隔離區(qū)域,用戶需開通專屬云后才能申請物理設(shè)備資源使用專屬計算集群
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    安全可靠在線 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)存儲、挖掘和分析能力。 助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島,實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析,性能提升10倍 客戶痛點: 【數(shù)據(jù)分散】:現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在不同環(huán)境,包括華為云和用戶本地IDC,不能統(tǒng)一分析; 【數(shù)據(jù)量大】:數(shù)據(jù)量不斷增大,查詢性能下降; 【業(yè)務(wù)
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  • 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的意義 更多內(nèi)容
  • 不同于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)場景,時序數(shù)據(jù)產(chǎn)生通常以一個固定時間頻率進(jìn)行采集,不受其他因素制約,其數(shù)據(jù)生成速度是相對平穩(wěn)。 高壓縮率 高壓縮率能夠帶來兩方面的收益。一方面能夠節(jié)省大量硬件存儲成本,節(jié)省硬盤開銷。另一方面壓縮后數(shù)據(jù)可以更容易存儲到內(nèi)存中,顯著提高查詢性能。 高壓縮率能夠帶來兩方
    來自:專題
    Maven倉庫jar版本 MRS 集群版本對應(yīng)關(guān)系:MRS 3.1.2- LTS .3版本集群組件Maven倉庫jar版本對應(yīng)關(guān)系 Classroom入門視頻指導(dǎo)有哪些? Maven倉庫jar版本MRS集群版本對應(yīng)關(guān)系:MRS 3.1.5版本集群組件Maven倉庫jar版本對應(yīng)關(guān)系
    來自:百科
    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標(biāo)準(zhǔn)SQL實現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢。 客戶價值: 數(shù)據(jù)處理耗時從1天降至3個小時; 開發(fā)人員基于SQL語言可快速開發(fā)分析應(yīng)用,同時將可分析維度從2-3個擴(kuò)展為5-10個,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)更新工作量。 文中課程
    來自:百科
    ps在軟件生命周期管理重要意義;掌握研發(fā)過程中安全策略工具基本分類;理解安全編碼檢查、 漏洞掃描 對軟件開發(fā)過程管理重要意義;學(xué)會如何應(yīng)用安全編碼檢查、漏洞掃描工作保持產(chǎn)品項目整體安全性。 課程大綱 1. DevSecOps概念案例 2. 安全策略工具 代碼檢查 CodeCheck
    來自:百科
    。 充分數(shù)據(jù)挖掘 如何盡可能使用各種分析手段,從海量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價值信息。 提升處理效率 面對IoT設(shè)備持續(xù)不斷數(shù)據(jù)注入,如何在數(shù)據(jù)處理各個環(huán)節(jié)(接入,清洗,入庫,分析,呈現(xiàn))實現(xiàn)最佳處性能。 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量 如何建立一套可靠數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系,并對質(zhì)量差數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理(糾偏,忽略等)。
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    持續(xù)開發(fā)集成 持續(xù)開發(fā)集成 時間:2020-12-11 09:43:52 HCIP-Cloud Service DevOps Engineer V2.0 系列課程。本課程對持續(xù)開發(fā)和集成在軟件項目開發(fā)中應(yīng)用進(jìn)行了研究,討論了應(yīng)用持續(xù)開發(fā)集成時可以采用輔助工具及相應(yīng)使用方
    來自:百科
    和訪問權(quán)限控制,保護(hù)系統(tǒng)和用戶隱私及數(shù)據(jù)安全。 用戶權(quán)限策略 基于角色訪問控制,用戶通過角色權(quán)限進(jìn)行關(guān)聯(lián),并支持細(xì)粒度權(quán)限策略,可滿足不同授權(quán)需求。針對不同用戶,DAYU提供了管理者、開發(fā)者、運維者、訪問者四種不同角色,各個角色擁有不同權(quán)限。 數(shù)據(jù)安全 針對規(guī)范設(shè)計
    來自:百科
    庫服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)存儲、挖掘和分析能力。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%,實現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場景:替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉庫,建設(shè)滿足未來IT架構(gòu)云化演進(jìn)分布式數(shù)據(jù)倉庫。 客戶痛點: Teradata成本高,一體機(jī)封閉架構(gòu),技術(shù)無法自主可控;
    來自:百科
    安全管理最佳實踐 基于角色權(quán)限管理(RBAC) 基于角色用戶管理(Role-Based Access Control,簡稱RBAC)是通過為角色賦予權(quán)限,用戶通過成為適當(dāng)角色而得到這些角色權(quán)限。 查看更多 實現(xiàn)數(shù)據(jù)列加解密 數(shù)據(jù)加密 作為有效防止未授權(quán)訪問和防護(hù)數(shù)據(jù)泄露技術(shù),在各種信
    來自:專題
    數(shù)據(jù)庫技術(shù)是數(shù)據(jù)庫管理有效技術(shù),研究如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)管理,從而為人們提供和共享、安全可靠數(shù)據(jù)。本文先為大家介紹數(shù)據(jù)庫四個基本概念:數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。 數(shù)據(jù) 早期計算機(jī)系統(tǒng)主要用于科學(xué)計算,處理數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)型數(shù)據(jù),如整數(shù)浮點數(shù)等等。而廣義數(shù)據(jù)有多種形式
    來自:百科
    份數(shù)據(jù)新用途,滿足企業(yè)對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)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:通過代理通知應(yīng)用懸掛IO,將緩存中數(shù)據(jù)刷盤后,再打快照(需要存儲提供代理,暫未實現(xiàn))多掛載點一致性快照:懸掛多個掛載點IO后,再打快照 2.秒級快照和恢復(fù):快照實現(xiàn)采用基于索引ROW(Redirect-On-Write
    來自:百科
    on網(wǎng)絡(luò)爬蟲解決方案; 4、在華為公有云線上環(huán)境操作網(wǎng)頁洞察、爬蟲運行和數(shù)據(jù)存儲各項實踐。 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,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,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)
    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)關(guān)聯(lián)和聚合等分析場景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后商業(yè)信息供決策者參考。這里數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表大范圍數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)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)過程,業(yè)務(wù)運營數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉庫中供分析計
    來自:專題
    ,成為企業(yè)經(jīng)營新趨勢和迫切訴求。DWS Express可直接對存儲在 對象存儲OBS 大數(shù)據(jù)平臺集成、處理后數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 優(yōu)勢 統(tǒng)一分析入口:以DWSSQL作為上層應(yīng)用統(tǒng)一入口,應(yīng)用開發(fā)人員使用熟悉SQL語言即可訪問所有數(shù)據(jù)。 實時交互式分析:針對即時分析需求,分析人員通過DWS
    來自:專題
    表1 動態(tài)資源靜態(tài)資源 類別 定義 舉例 解決辦法 動態(tài)資源 服務(wù)器端在應(yīng)答客戶請求前需要和數(shù)據(jù)庫進(jìn)行交互業(yè)務(wù)。 支付 登錄 動態(tài)資源域名解析到高防CNAME。高防防護(hù)能夠保證登錄、支付等功能平臺穩(wěn)定運行不中斷。 靜態(tài)資源 客戶可以直接在對象存儲中獲取固定資源。 圖片
    來自:專題
    Spark是一個開源,并行數(shù)據(jù)處理框架,能夠幫助用戶簡單開發(fā)快速,統(tǒng)一大數(shù)據(jù)應(yīng)用,對數(shù)據(jù)進(jìn)行,協(xié)處理,流式處理,交互式分析等等。 Spark提供了一個快速計算,寫入,以及交互式查詢框架。相比于Hadoop,Spark擁有明顯性能優(yōu)勢。Spark使用in-memory計算方式,
    來自:百科
    對象存儲 OBS 應(yīng)用場景 對象存儲OBS大數(shù)據(jù)分析 云硬盤關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 對象存儲OBS 視頻點播 彈性文件文件共享 云備份數(shù)據(jù)備份恢復(fù) 對象存儲OBS大數(shù)據(jù)分析 大數(shù)據(jù)分析 提供高性能、高可靠、低時延、低成本海量存儲系統(tǒng),華為云大數(shù)據(jù)服務(wù)組合使用,能夠大幅降低成本
    來自:專題
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