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- 數(shù)據(jù)倉庫與挖掘課題 內(nèi)容精選 換一換
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隨著數(shù)字化經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)和社會發(fā)展的核心驅(qū)動力。在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代，如何有效地管理和利用海量數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)價(jià)值，已經(jīng)成為各行各業(yè)面臨的重要課題。華為 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB作為一款具有高性能、高可靠、高安全、易用性等特點(diǎn)的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，正是為了解決這一問題而誕生的。 在數(shù)字化時(shí)代，人來自：百科布局編排、樣式配置以及數(shù)據(jù)源與圖表之間綁定 畫布、可視化界面編輯器和所見及所得的大屏編輯區(qū)域，是 數(shù)據(jù)湖 可視化最主要的功能區(qū)域。用戶通過畫布可實(shí)現(xiàn)對組件布局編排、樣式配置以及數(shù)據(jù)源與圖表之間綁定 公開與加密發(fā)布 開發(fā)過程支持預(yù)覽，開發(fā)完成后可支持公開與加密發(fā)布 開發(fā)過程支持預(yù)覽，開發(fā)完成后可支持公開與加密發(fā)布來自：專題
- 數(shù)據(jù)倉庫與挖掘課題 相關(guān)內(nèi)容
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大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能等新技術(shù)應(yīng)用不斷深化，為數(shù)據(jù)的深度挖掘及分析提供了強(qiáng)有力的支撐，大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的巨大價(jià)值被逐步挖掘出來。然而，一系列信息泄露事件的曝光，使得數(shù)據(jù)安全越來越受到廣泛的關(guān)注。各國各地區(qū)逐步建立健全和完善數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)相關(guān)法律法規(guī)，提供用戶隱私保護(hù)的法律保障。如何來自：百科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)倉庫 ，GaussDB來自：百科
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事。成績優(yōu)秀團(tuán)隊(duì)將直接入圍公司眾創(chuàng)項(xiàng)目，參與項(xiàng)目的深入分析和延展。該項(xiàng)賽事優(yōu)秀獲獎選手有機(jī)會獲得入職東風(fēng)公司的offer直通車。 大賽通過與東風(fēng)乘用車實(shí)際業(yè)務(wù)相結(jié)合，為開發(fā)者提供一個(gè)交流、學(xué)習(xí)和創(chuàng)新挑戰(zhàn)的平臺，以達(dá)到為業(yè)務(wù)賦能、培養(yǎng)汽車行業(yè)大數(shù)據(jù)人才的目的。 本次大賽參賽者基于華來自：百科![]()
DWS通過Database、Schema和數(shù)據(jù)對象權(quán)限實(shí)現(xiàn)層級權(quán)限管理。 權(quán)限管理分為三種場景：系統(tǒng)權(quán)限、數(shù)據(jù)對象權(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提供管理控制臺審計(jì)日志和數(shù)據(jù)庫審計(jì)日志，便于用戶進(jìn)行業(yè)務(wù)日志查詢、問題分析以及掌握產(chǎn)品安全及性能情況。 DWS提供管理來自：專題![]()
工業(yè)廢水是我國水污染的重要源頭，如何拒絕廢水偷排是建設(shè)美麗中國的重要課題。華為聯(lián)合倍特威視推出智慧環(huán)保解決方案： 排水口排水識別算法：實(shí)時(shí)監(jiān)測河道排水口的排污情況，針對亂排亂放、非法排放、超標(biāo)排放等進(jìn)行了7*24小時(shí)監(jiān)測。改算法可廣泛用于與水利、環(huán)保、水質(zhì)檢測等行業(yè)。 漂浮物識別算法：對水面上來自：云商店![]()
業(yè)客戶共同探討軟件開發(fā)與開源治理的挑戰(zhàn)與實(shí)踐。 華為云CodeArts研發(fā)安全域產(chǎn)品專家詹應(yīng)根解讀開源治理方案 華為云CodeArts研發(fā)安全域產(chǎn)品專家現(xiàn)場講述華為公司開源治理實(shí)踐歷程，結(jié)合建立開源軟生命周期管理機(jī)制、開源中心倉建設(shè)、全量資產(chǎn)管理、持續(xù)治理與運(yùn)行四個(gè)階段，深入淺出來自：百科![]()
依柯力云MES實(shí)施服務(wù) 精益管理 - 數(shù)字化技術(shù)助力 這款商品基于現(xiàn)代汽車工廠的精益理念與數(shù)字化技術(shù)，助力零部件及各類離散制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化精益管理，提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。 這款商品基于現(xiàn)代汽車工廠的精益理念與數(shù)字化技術(shù)，助力零部件及各類離散制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化精益管理，提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。來自：專題![]()
們的組織和行業(yè)。提升效率是企業(yè)使用AI的最重要目的。AI技術(shù)的高門檻與落地難是中國應(yīng)用者面臨的最大挑戰(zhàn)。如何降低AI應(yīng)用的技術(shù)門檻，如何提供簡單易用、便捷高效的落地方案，成為了行業(yè)AI應(yīng)用道路上需要解決的重大課題。 ModelArts Pro行業(yè)AI落地利器 ModelArts來自：百科![]()
時(shí)序表提供時(shí)序計(jì)算能力。 demo體驗(yàn) 立即購買 IoT數(shù)倉與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉的區(qū)別 GaussDB(DWS)中的IoT數(shù)倉與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉是兩種不同類型產(chǎn)品，在使用上也存在一定差異，具體可參考表1進(jìn)行對比分析。 表1 IoT數(shù)倉與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉的差異 數(shù)倉類型 適用場景 產(chǎn)品優(yōu)勢 功能特點(diǎn) 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉來自：專題![]()
gsql客戶端連接 GaussDB(DWS)提供了與集群版本配套的Linux gsql命令行客戶端工具，可以使用Linux gsql客戶端通過集群的公網(wǎng)地址或者內(nèi)網(wǎng)地址訪問集群。 了解詳情 使用Windows gsql客戶端連接 GaussDB(DWS) 提供了與集群版本配套的Windows gs來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 MRS 與自建Hadoop對比 MRS與自建Hadoop對比 時(shí)間：2020-09-23 14:33:16 MapReduce服務(wù) （MRS）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件來自：百科![]()
與其他云服務(wù)的關(guān)系:Astro大屏應(yīng)用 什么是應(yīng)用平臺:為什么選擇應(yīng)用平臺？ ROMA Exchange與運(yùn)營管理平臺、 城市智能體 、城市大腦、數(shù)字平臺的關(guān)系 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖與華為 智能數(shù)據(jù)湖 方案是什么，有哪些區(qū)別和聯(lián)系？:華為智能數(shù)據(jù)湖方案 工作說明書:服務(wù)內(nèi)容 常見問題來自：百科![]()
）各級人員的自服務(wù)分析探索與數(shù)據(jù)資源管理平臺，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Realinsight是一款面向企業(yè)（組織）各級人員的自服務(wù)分析探索與數(shù)據(jù)資源管理平臺，以自助式來自：專題![]()
好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。來自：專題![]()
LETE操作類型的接口不需要消息體，消息體具體內(nèi)容需要根據(jù)具體接口而定。 若請求消息體中的參數(shù)支持中文，則中文字符必須為UTF-8編碼。 與請求消息頭中Content-type對應(yīng)，傳遞除請求消息頭之外的內(nèi)容。 示例 調(diào)用GaussDB(DWS) “創(chuàng)建快照”API接口： POST來自：專題![]()
reSQL/Oracle生態(tài)。 自建數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫on云主機(jī)、華為云DWS三者比較分析 自建數(shù)據(jù)倉庫 購買并安裝服務(wù)器、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫等軟硬件； 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)倉庫 on 云主機(jī) 購買并安裝數(shù)據(jù)倉庫軟件； 租用云主機(jī)； 招聘專業(yè)DBA運(yùn)維人員。來自：百科![]()
傳統(tǒng)數(shù)倉在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢 時(shí)間：2021-03-03 16:46:24 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實(shí)時(shí)、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Express將查詢分析擴(kuò)展至數(shù)據(jù)湖。基于華為GaussD來自：百科![]()
資源受限：相對云上資源的海量易獲取，邊側(cè)資源受限（算力、供電、場地等均受限），建設(shè)與維護(hù)成本更高。 如何發(fā)揮邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)性和數(shù)據(jù)安全性，結(jié)合中心云的海量算力優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)AI的邊云協(xié)同，就成了解決上述挑戰(zhàn)的關(guān)鍵課題。 內(nèi)容大綱： 1、業(yè)界邊緣AI遇到的挑戰(zhàn)和痛點(diǎn)； 2、邊云協(xié)同AI訓(xùn)練概念及其使用場景、如何應(yīng)對邊緣AI痛點(diǎn)；來自：百科![]()
實(shí)施管理介紹:實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè) 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、湖倉一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案 實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè): DataArts Studio 命名規(guī)范檢測 什么是 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio:什么是DataArts Studio？ 數(shù)據(jù)運(yùn)營專家服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖與華為智能數(shù)據(jù)湖方案:華為智能數(shù)據(jù)湖方案來自：百科
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