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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中范式 內(nèi)容精選 換一換
  • 實(shí)現(xiàn)行業(yè)內(nèi)部、跨行業(yè)之間在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)下的多方數(shù)據(jù)聯(lián)合分析和聯(lián)邦計(jì)算能力,基于可信硬件執(zhí)行環(huán)境TEE、安全多方計(jì)算MPC、 區(qū)塊鏈 等技術(shù), 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)、流通、計(jì)算過程端到端的安全和可審計(jì), 推動(dòng)跨行業(yè)的可信數(shù)據(jù)融合和協(xié)同。 表格存儲(chǔ)服務(wù) 表格存儲(chǔ) 服務(wù)(CloudTable)是基于Apache HBase提
    來自:專題
    資源,實(shí)現(xiàn)了運(yùn)行成本的大幅降低。在 FunctionGraph ,每 1GB 的顯存都能得到充分利用,當(dāng) GPU 資源使用達(dá)到峰值時(shí),云平臺(tái)會(huì)自動(dòng)進(jìn)行彈性擴(kuò)容;當(dāng)需求減小時(shí),也會(huì)相應(yīng)進(jìn)行縮容,從而確保企業(yè)資源的有效利用,節(jié)省成本。 值得一提的是,F(xiàn)unctionGraph 的 Stable Diffusion
    來自:百科
  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中范式 相關(guān)內(nèi)容
  • 數(shù)據(jù)匯聚、鉆取、切片分析,用于SQL的GROUP BY條件。多數(shù)維度具有層級(jí)結(jié)構(gòu),如:地理維度(其中包括國(guó)家、地區(qū)、省以及城市等級(jí)別的內(nèi)容)、時(shí)間維度(其中包括年度、季度、月度等級(jí)別的內(nèi)容)。 原子指標(biāo) 原子指標(biāo)的度量和屬性來源于多維模型的維度表和事實(shí)表,與多維模型所屬的業(yè)
    來自:百科
    中國(guó)信通院開展的第13批大數(shù)據(jù)產(chǎn)品能力測(cè)評(píng),華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)從基本功能、兼容能力、高可用能力、云服務(wù)能力、安全性服務(wù)要求、監(jiān)控和優(yōu)化、服務(wù)支持、可擴(kuò)展性共八大項(xiàng)成功通過四十多小項(xiàng)測(cè)試,獲優(yōu)秀能力。 分布式事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)能力專項(xiàng)測(cè)評(píng)證書 可信數(shù)據(jù)庫(kù)測(cè)評(píng),華為 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB滿足分布式事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)能力測(cè)試要求。
    來自:專題
  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中范式 更多內(nèi)容
  • 專屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享,性能要求高的場(chǎng)景。用戶可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備,獨(dú)享計(jì)算,從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 計(jì)算隔離 獨(dú)享計(jì)算資源池,部署在獨(dú)立的物理集群,確保云服務(wù)器資源運(yùn)行在物理隔離的專屬計(jì)算資源池內(nèi)。 靈活部署
    來自:百科
    Studio)服務(wù), 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的數(shù)據(jù),或者第三方云環(huán)境的數(shù)據(jù),包括關(guān)系型數(shù)據(jù)
    來自:專題
    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 (DWS)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS存儲(chǔ),GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ),也可以通過外表的形式通過 OBS 進(jìn)行存儲(chǔ)。
    來自:百科
    析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析,探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群:對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員,社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力:掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力
    來自:專題
    放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 了解詳情 【初級(jí)】球星薪酬決定性因素分析 隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的發(fā)展,數(shù)據(jù)規(guī)模也隨之?dāng)U大,也更加關(guān)注數(shù)據(jù)的存放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)
    來自:專題
    11:29:27 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱GaussDB(DWS),是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù),提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。GaussDB(DWS)是基于華為云原生融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的服務(wù),兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI
    來自:百科
    數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉(cāng)一體分別是什么?:數(shù)據(jù)智能方案 約束和限制: 數(shù)據(jù)管理服務(wù) 使用限制 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫(kù) 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫(kù) 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for MySQL)安全最佳實(shí)踐:內(nèi)網(wǎng)連接實(shí)例,更快更安全 概述 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖
    來自:百科
    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 近日,中關(guān)村云計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)布了備受業(yè)界關(guān)注的《2022年國(guó)云計(jì)算生態(tài)藍(lán)皮書》(以下簡(jiǎn)稱“《藍(lán)皮書》”),數(shù)碼大方成功入選《藍(lán)皮書》優(yōu)秀案例代表企業(yè),并憑借在工業(yè)軟件云生態(tài)領(lǐng)域的積極探索和應(yīng)用創(chuàng)新,入選“2022年國(guó)云生態(tài)百?gòu)?qiáng)企業(yè)榜”。(以下簡(jiǎn)稱“榜單”) 《藍(lán)皮書》是由中
    來自:云商店
    建大數(shù)據(jù)集群、免運(yùn)維,極大降低企業(yè)建設(shè)數(shù)倉(cāng)成本。 圖2云上數(shù)據(jù)平臺(tái) 基于行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)臺(tái) 通過應(yīng)用華為在企業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域積累的豐富的行業(yè)領(lǐng)域模型和算法,幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)臺(tái),快速提升數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì) 多行業(yè)支持 覆蓋政務(wù)/稅務(wù)/城市/交通/園區(qū)等各行業(yè)。 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范支持
    來自:百科
    數(shù)據(jù)導(dǎo)入)、Kafka(高可靠消息隊(duì)列),支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群。使用 云數(shù)據(jù)遷移 云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至 MRS 集群。 3、數(shù)據(jù)存儲(chǔ) MapReduce支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在集群的存儲(chǔ),并且支持多種高效的格式來滿足不同計(jì)算引擎的要求。 HDFS是大數(shù)據(jù)上通用的分布式文件系統(tǒng)。
    來自:專題
    GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)之一,易使用,體現(xiàn)在如下的方面: 一站式可視化便捷管理:通過使用GaussDB(DWS)管理控制臺(tái),完成應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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
    來自:百科
    耗和歷史趨勢(shì)指標(biāo)。 監(jiān)控-實(shí)時(shí)查詢 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS在實(shí)時(shí)查詢監(jiān)控頁面展示了當(dāng)前運(yùn)行在集群的所有查詢和會(huì)話的實(shí)時(shí)信息。 監(jiān)控-歷史查詢 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS在歷史查詢監(jiān)控頁面展示了當(dāng)前集群的所有歷史查詢信息。 實(shí)例監(jiān)控 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS在實(shí)例監(jiān)控頁面展示檢測(cè)到的慢實(shí)例的實(shí)時(shí)信息和慢實(shí)例的歷史信息。
    來自:專題
    從系統(tǒng)表pg_proc中選擇所有可能被選到的函數(shù)。如果使用了一個(gè)不帶模式修飾的函數(shù)名稱,那么認(rèn)為該函數(shù)是那些在當(dāng)前搜索路徑的函數(shù)。如果給出一個(gè)帶修飾的函數(shù)名,那么只考慮指定模式的函數(shù)。 如果搜索路徑中找到了多個(gè)不同參數(shù)類型的函數(shù)。將從中選擇一個(gè)合適的函數(shù)。 早在去年,華為云便發(fā)布了《云原生2
    來自:專題
    【限時(shí)特惠】研發(fā)與中間件專場(chǎng) 研發(fā)與中間件專場(chǎng) 華為云Serverless為什么能助力企業(yè)降本增效? Serverless是新的云原生計(jì)算范式,具備計(jì)算資源無感知,自動(dòng)彈性、按需使用、按量付費(fèi)的特點(diǎn)。華為云Serverless具備如下優(yōu)勢(shì)能持續(xù)助力企業(yè)降本增效 極低成本消耗 極低成本消耗
    來自:專題
    專屬計(jì)算集群的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-22 09:29:59 專屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享,性能要求高的場(chǎng)景。用戶可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備,獨(dú)享計(jì)算,從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 應(yīng)用場(chǎng)景 對(duì)安全有高要求的行業(yè)。
    來自:百科
    專屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 專屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間:2020-09-22 09:31:30 專屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享,性能要求高的場(chǎng)景。用戶可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備,獨(dú)享計(jì)算,從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 資源獨(dú)享 用戶獨(dú)享
    來自:百科
    權(quán)時(shí),“作用范圍”需要選擇“區(qū)域級(jí)項(xiàng)目”,然后在指定區(qū)域(如華北-北京1)對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目(cn-north-1)設(shè)置相關(guān)權(quán)限,并且該權(quán)限僅對(duì)此項(xiàng)目生效;如果在“所有項(xiàng)目”設(shè)置權(quán)限,則該權(quán)限在所有區(qū)域項(xiàng)目中都生效。訪問GaussDB時(shí),需要先切換至授權(quán)區(qū)域。 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 權(quán)限策略是什么?
    來自:專題
總條數(shù):105