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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)三 內(nèi)容精選 換一換
  • reSQL/Oracle生態(tài)。 自建 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)on云主機(jī)、華為云DWS三者比較分析 自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 購(gòu)買并安裝服務(wù)器、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等軟硬件； 租用機(jī)房，費(fèi)用高昂； 招聘專業(yè)DBA，運(yùn)維人員。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) on 云主機(jī) 購(gòu)買并安裝數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件； 租用云主機(jī)； 招聘專業(yè)DBA運(yùn)維人員。
    來自：百科
    MySQL)和 GaussDB (openGauss) ；OLAP場(chǎng)景則推出數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) 。 對(duì)于非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，目前有GaussDB(for Mongo)和GaussDB(for Cassandra) 。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?????????????????
    來自：百科
  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)三 相關(guān)內(nèi)容
  • ●算子庫(kù)包含由DWR提供的華為算子和第三方開發(fā)者提供的第三方算子。 1、華為算子的能力源是華為云數(shù)據(jù)處理相關(guān)的云服務(wù)，如 媒體處理 MPC、 圖像識(shí)別 Image等，DWR將云服務(wù)提供的各種數(shù)據(jù)處理能力通過函數(shù)生成算子集成在算子庫(kù)中。 2、第三方算子是基于DWR的算子注冊(cè)能力，由第三方開發(fā)者創(chuàng)建，專業(yè)人員
    來自：專題
    從多維度去使用和分析數(shù)據(jù)。 典型的OLAP場(chǎng)景 1.報(bào)表系統(tǒng)，CRM系統(tǒng)。 2.金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)、反洗錢系統(tǒng)。 3.數(shù)據(jù)集市，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 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 數(shù)據(jù)庫(kù)介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和主要應(yīng)用場(chǎng)景。 立即學(xué)習(xí)
    來自：百科
  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)三 更多內(nèi)容
  • 容 ②低成本與靈活計(jì)費(fèi)：業(yè)務(wù)平穩(wěn)期和高峰期所需資源差異較大，需要按需的資源提供和計(jì)費(fèi)方式，降低成本 ③免運(yùn)維：配置彈性策略即可、無需客戶對(duì)彈性資源做運(yùn)維及管理 文中課程 ?????????更多課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)盡在華為云學(xué)院?????? 華為云容器實(shí)例（CCI）三大應(yīng)用場(chǎng)景
    來自：百科
    初探CTF三大題型（MISC+Reverse+Crypto） 初探CTF三大題型（MISC+Reverse+Crypto） 時(shí)間：2020-12-01 15:23:01 該實(shí)驗(yàn)旨在讓用戶體驗(yàn)到CTF奪旗賽中MISC、Reverse、Crypto類型題目的做法和技巧。 實(shí)驗(yàn)目標(biāo)與基本要求
    來自：百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 與AS關(guān)聯(lián)的服務(wù) 與AS關(guān)聯(lián)的服務(wù) 時(shí)間：2021-07-01 13:56:32 彈性伸縮 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 1、AS &ELB結(jié)合使用 當(dāng)用戶在使用彈性伸縮時(shí)，業(yè)務(wù)增長(zhǎng)時(shí)應(yīng)用系統(tǒng)自動(dòng)擴(kuò)容，業(yè)務(wù)下降時(shí)應(yīng)用系統(tǒng)自動(dòng)縮容，在伸縮組添加和刪除實(shí)例時(shí)，須確保所
    來自：百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 助力Redis性能的三項(xiàng)黑科技有什么 助力Redis性能的三項(xiàng)黑科技有什么 時(shí)間：2021-07-01 21:03:10 鯤鵬 Redis 高性能計(jì)算 分布式緩存服務(wù)D CS 助力Redis性能的三項(xiàng)黑科技： 1.華為自研LibOS構(gòu)建高性能云服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施，助力Redis性能2倍提升。
    來自：百科
    Parallel Processing)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)，主要面向海量數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景，為超大規(guī)模 數(shù)據(jù)管理 提供高性價(jià)比的通用計(jì)算平臺(tái)，可用于支撐各類數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)、BI(Business Intelligence)系統(tǒng)和決策支持系統(tǒng)，統(tǒng)一為上層應(yīng)用的決策分析等提供服務(wù)。 1.GaussDB (DWS)支持INTERSECT運(yùn)算符
    來自：百科
    Center，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心）中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，或者第三方云環(huán)境中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)以及文件系統(tǒng)。 這個(gè)場(chǎng)景是用戶在使用云上計(jì)算資源對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，將結(jié)果數(shù)據(jù)回流到本地業(yè)務(wù)系統(tǒng)，主要是各種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和文件系統(tǒng)。該場(chǎng)景下，需要保證本地環(huán)境的網(wǎng)絡(luò)與云上網(wǎng)絡(luò)是連通的。 圖2云端數(shù)據(jù)遷移到本地
    來自：百科
    ）各級(jí)人員的自服務(wù)分析探索與數(shù)據(jù)資源管理平臺(tái)，以自助式探索的方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析全生命周期的管理，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)更快速的業(yè)務(wù)洞察與更明智的數(shù)字化決策。全面兼容華為云。 企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新應(yīng)用平臺(tái)Realinsight是一款面向企業(yè)（組織）各級(jí)人員的自服務(wù)分析探索與數(shù)據(jù)資源管理平臺(tái)，以自助式
    來自：專題
    GaussDB(DWS) 與Hive的差別 GaussDB(DWS) 與Hive的差別 時(shí)間：2020-09-24 14:53:27 GaussDB(DWS)與Hive在功能上存在一定的差異，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： Hive是基于Hadoop MapReduce的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，GaussDB
    來自：百科
    權(quán)限實(shí)現(xiàn)層級(jí)權(quán)限管理。 權(quán)限管理分為三種場(chǎng)景：系統(tǒng)權(quán)限、數(shù)據(jù)對(duì)象權(quán)限和用戶權(quán)限。 DWS通過Database、Schema和數(shù)據(jù)對(duì)象權(quán)限實(shí)現(xiàn)層級(jí)權(quán)限管理。 權(quán)限管理分為三種場(chǎng)景：系統(tǒng)權(quán)限、數(shù)據(jù)對(duì)象權(quán)限和用戶權(quán)限。 DWS權(quán)限定義及配置用戶角色與權(quán)限 安全審計(jì) DWS提供管理控制臺(tái)
    來自：專題
    Studio）服務(wù)中， CDM 作為其中的“數(shù)據(jù)集成”組件使用，產(chǎn)品能力與獨(dú)立的CDM服務(wù)保持一致。 立即搶購(gòu) 幫助文檔 CDM應(yīng)用場(chǎng)景 CDM典型應(yīng)用場(chǎng)景 大數(shù)據(jù)遷移上云 大數(shù)據(jù)遷移上云 本地?cái)?shù)據(jù)是指存儲(chǔ)在用戶自建或者租用的IDC中的數(shù)據(jù)，或者第三方云環(huán)境中的數(shù)據(jù)，包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)、文件系統(tǒng)等。
    來自：專題
    網(wǎng)站搭建與部署知識(shí)課程 完成網(wǎng)站建設(shè)課程學(xué)習(xí)，獲得華為云官方微認(rèn)證證書，獲得更多職場(chǎng)機(jī)遇。 【人才就業(yè)推薦】攜手華為云招聘，通過認(rèn)證獲得面試優(yōu)先推薦。 網(wǎng)站建設(shè)課程學(xué)習(xí) 完成實(shí)名認(rèn)證即可學(xué)習(xí) 電子商務(wù)網(wǎng)站搭建技能輕松掌握 互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展催生了“網(wǎng)購(gòu)”這一新興的消費(fèi)方式，現(xiàn)如今，
    來自：專題
    在當(dāng)今移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代，數(shù)據(jù)為王，數(shù)據(jù)挖掘及如何高效存儲(chǔ)是熱點(diǎn)技術(shù)，結(jié)合當(dāng)前行業(yè)流行的python語言從海量信息中識(shí)別、提取和存儲(chǔ)有用的信息，并存入到 OBS 和RDS數(shù)據(jù)庫(kù)中，用于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容分析、素材收集等場(chǎng)景。 內(nèi)容大綱： 1、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的熱點(diǎn)——數(shù)據(jù)挖掘介紹; 2、基于Python的爬蟲系統(tǒng)架構(gòu);
    來自：百科
    華為云網(wǎng)站安全期刊（三）數(shù)據(jù)安全 華為云網(wǎng)站安全期刊（三）數(shù)據(jù)安全 華為云網(wǎng)站安全產(chǎn)品第三期之?dāng)?shù)據(jù)安全防護(hù)，包含了華為云數(shù)據(jù)安全產(chǎn)品： 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 服務(wù)、云證書（SSL證書和私有證書）、 數(shù)據(jù)安全中心 ，幫助您快速了解華為云數(shù)據(jù)安全產(chǎn)品的最新特性及最佳實(shí)踐 華為云網(wǎng)站安全產(chǎn)品第三期之?dāng)?shù)據(jù)安全防
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    網(wǎng)站搭建與部署知識(shí)課程 完成網(wǎng)站建設(shè)課程學(xué)習(xí)，獲得華為云官方微認(rèn)證證書，獲得更多職場(chǎng)機(jī)遇。 【人才就業(yè)推薦】攜手華為云招聘，通過認(rèn)證獲得面試優(yōu)先推薦。 網(wǎng)站建設(shè)課程學(xué)習(xí) 完成實(shí)名認(rèn)證即可學(xué)習(xí) 電子商務(wù)網(wǎng)站搭建技能輕松掌握 互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展催生了“網(wǎng)購(gòu)”這一新興的消費(fèi)方式，現(xiàn)如今，
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    能夠使得處理分布式數(shù)據(jù)集時(shí)，能夠像處理本地化數(shù)據(jù)一樣。除了交互式的數(shù)據(jù)分析，Spark還能夠支持交互式的數(shù)據(jù)挖掘，由于Spark是基于內(nèi)存的計(jì)算，很方便處理迭代計(jì)算，而數(shù)據(jù)挖掘的問題通常都是對(duì)同一份數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代計(jì)算。除此之外，Spark能夠運(yùn)行于安裝Hadoop 2.0 Yarn
    來自：百科
    圖形化編排：拖拉式智能模塊化操作，免代碼。 一站式運(yùn)維：可視化統(tǒng)一運(yùn)維平臺(tái)，降低管理難度。 開放：算子庫(kù)能力無上限 豐富算子生態(tài)：可調(diào)用海量華為云及第三方算子，免開發(fā)。 開放式自助注冊(cè)：第三方算子輕松上架，引流增收。 Demo體驗(yàn) 圖片處理 版權(quán)保護(hù) 內(nèi)容識(shí)別 視頻處理 圖片旋轉(zhuǎn) 圖角裁剪 普通裁剪 格式轉(zhuǎn)換
    來自：專題
    庫(kù)數(shù)量，優(yōu)化云端運(yùn)維體驗(yàn)，從而實(shí)現(xiàn)“減員增效”。 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS的體系 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS定義了監(jiān)控、分析、處理三個(gè)部分，分別對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)智能運(yùn)維體系中的眼、 腦、手三部分，從概念設(shè)計(jì)上形成運(yùn)維體系的閉環(huán)。 監(jiān)控部分 主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和可視化展示。 *底層IT系統(tǒng)運(yùn)維指標(biāo)
    來自：專題
總條數(shù)：105
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