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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)分割的目的 內(nèi)容精選 換一換
  • 將代碼目錄除代碼以外文件刪除或存放到其他目錄,保證代碼目錄大小不超過(guò)128MB,文件個(gè)數(shù)不超過(guò)4096個(gè)。 訓(xùn)練作業(yè)“/cache”目錄是否安全? ModelArts訓(xùn)練作業(yè)程序運(yùn)行在容器,容器掛載目錄地址是唯一,只有運(yùn)行時(shí)容器能訪問(wèn)到。因此訓(xùn)練作業(yè)“/cache”是安全的。
    來(lái)自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型重要基本概念 邏輯模型重要基本概念 時(shí)間:2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)邏輯模型設(shè)計(jì)階段,有以下這些重要基本概念: 1. 實(shí)體就是描述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識(shí)別實(shí)體每一個(gè)實(shí)例唯一性標(biāo)識(shí)。 3. 只有存在外鍵
    來(lái)自:百科
  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)分割的目的 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) IAM 敏感操作保護(hù)功能 IAM敏感操作保護(hù)功能 時(shí)間:2021-05-31 10:22:56 數(shù)據(jù)庫(kù) 安全 IAM提供敏感操作保護(hù)功能,包括登錄保護(hù)和操作保護(hù),在登錄控制臺(tái)或者進(jìn)行敏感操作時(shí),系統(tǒng)將要求進(jìn)行郵箱/手機(jī)/虛擬MFA驗(yàn)證碼第二次認(rèn)證,為賬號(hào)和資源提供更高的安全保護(hù)。
    來(lái)自:百科
    數(shù)據(jù)庫(kù)安全基礎(chǔ) HCIA- GaussDB 系列課程。數(shù)據(jù)庫(kù)作為核心基礎(chǔ)軟件,在我們系統(tǒng)架構(gòu)處于系統(tǒng)最末端,它是查詢和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)系統(tǒng),是各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)最終落地承載者,而當(dāng)今社會(huì)最值錢又是擁有大量數(shù)據(jù),因此其數(shù)據(jù)庫(kù)安全性至關(guān)重要。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplac
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)分割的目的 更多內(nèi)容
  • 背景信息 Range信息作用是在HTTP請(qǐng)求頭中指定返回數(shù)據(jù)范圍,即第一個(gè)字節(jié)位置和最后一個(gè)字節(jié)位置。如:Range: bytes=0-100就是請(qǐng)求該文件前101個(gè)字節(jié)數(shù)據(jù)內(nèi)容。 Range回源能有效縮短大文件分發(fā)時(shí)間,提升回源效率,減少回源消耗。 注意事項(xiàng) 開(kāi)啟Ran
    來(lái)自:百科
    表所在RegionServer信息。 2、HBase Client連接到包含對(duì)應(yīng)“hbase:meta”表Region所在RegionServer,并獲得相應(yīng)用戶表Region所在RegionServer位置信息。 3、HBase Client連接到對(duì)應(yīng)用戶表R
    來(lái)自:專題
    用戶Token也就是調(diào)用獲取用戶Token獲取請(qǐng)求認(rèn)證接口響應(yīng)值,該接口是唯一不需要認(rèn)證接口。 請(qǐng)求響應(yīng)成功后在響應(yīng)消息頭中包含“X-Subject-Token”值即為Token值。 key string path 是 標(biāo)簽key。 project_id string path 是 項(xiàng)目的ID。 resource_id
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    難以想象。然而,對(duì)于制造企業(yè)來(lái)說(shuō),數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非一件簡(jiǎn)單事情。尤其是在制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,面臨著信息孤島、數(shù)據(jù)分散等諸多問(wèn)題,難以實(shí)現(xiàn)有效應(yīng)用。 制造業(yè)企業(yè)作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展重要支撐,其發(fā)展水平對(duì)于整個(gè)國(guó)家來(lái)說(shuō),具有至關(guān)重要意義。然而,在我國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程,仍然存
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    E-R方法實(shí)體和實(shí)例 E-R方法實(shí)體和實(shí)例 時(shí)間:2021-06-02 10:14:00 數(shù)據(jù)庫(kù) E-R方法,實(shí)體指具有公共性質(zhì)并且可以相互區(qū)分現(xiàn)實(shí)世界對(duì)象集合,例如:老師,學(xué)生,課程都是實(shí)體。實(shí)體每個(gè)具體記錄值,如學(xué)生實(shí)體每個(gè)具體學(xué)生,稱之為實(shí)體一個(gè)實(shí)例。
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    智慧教學(xué)云平臺(tái)特點(diǎn): l基于成果導(dǎo)向教育理念 l企業(yè)級(jí)真實(shí)項(xiàng)目案例 l行業(yè)前沿課程體系 l領(lǐng)先行業(yè)軟件工程標(biāo)準(zhǔn) l以大數(shù)據(jù)為支撐智慧教學(xué)平臺(tái) l云上與本地結(jié)合開(kāi)放實(shí)驗(yàn)系統(tǒng) l實(shí)訓(xùn)內(nèi)容與實(shí)訓(xùn)環(huán)境同步供應(yīng) l線上線下結(jié)合服務(wù)體系 云市場(chǎng)商品 前往店鋪:北京軟國(guó)際教育科技股份有限公司
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    免費(fèi)體驗(yàn) 視頻轉(zhuǎn)文字在線使用計(jì)費(fèi)項(xiàng)有哪些? 一句話識(shí)別 、 語(yǔ)音合成 按調(diào)用次數(shù)計(jì)費(fèi); 實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別 、錄音文件識(shí)別、錄音文件識(shí)別極速版按音頻時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi),時(shí)長(zhǎng)計(jì)算精確到秒。 按音頻時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi),累加每次調(diào)用音頻時(shí)長(zhǎng)。 按調(diào)用次數(shù)計(jì)費(fèi),返回失敗調(diào)用不計(jì)入次數(shù)。 視頻轉(zhuǎn)文字計(jì)費(fèi)模式: 按需計(jì)費(fèi):
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    而在傳統(tǒng)金融行業(yè)里面,創(chuàng)新與變革一直是近年來(lái)主旋律。隨著信息技術(shù)飛速發(fā)展和廣泛應(yīng)用,傳統(tǒng)金融與互聯(lián)網(wǎng)科技融合不斷加深,這在一定程度上極大催生了金融服務(wù)深刻改變。 區(qū)塊鏈 技術(shù)具有不可篡改高安全性、異構(gòu)多活高可用性、去中心化網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)等優(yōu)勢(shì),在近幾年也取得了突破性進(jìn)展。對(duì)于傳統(tǒng)金融而言,可以有效降低金
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    國(guó)內(nèi)企業(yè)特點(diǎn)及其對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用需求基礎(chǔ)上,結(jié)合自身對(duì)企業(yè)落地信息化深刻理解,以自研方式,基于云原生架構(gòu),隆重推出具有全場(chǎng)景、強(qiáng)適應(yīng)性、高靈活度特點(diǎn)輕量化、企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)臺(tái)工具鏈解決方案——“云上臺(tái) • 重明”數(shù)據(jù)臺(tái)產(chǎn)品解決方案。 “云上臺(tái) • 重明”數(shù)據(jù)臺(tái)產(chǎn)品解決方案技術(shù)全景
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    000。 數(shù)據(jù)管理團(tuán)隊(duì)標(biāo)注完成驗(yàn)收各選項(xiàng)表示什么意思? 1.全部通過(guò):被駁回樣本,也會(huì)通過(guò)。 2.全部駁回時(shí):已經(jīng)通過(guò)樣本,需要重新標(biāo)注,下次驗(yàn)收時(shí)重新進(jìn)行審核。 3.剩余全部通過(guò):已經(jīng)駁回會(huì)駁回,其余會(huì)自動(dòng)驗(yàn)收通過(guò)。 4.剩余全部駁回時(shí),樣本抽中通過(guò),不需要標(biāo)注
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    行存儲(chǔ)和列存儲(chǔ)差異 上圖,左上為行存表,右上為行存表在硬盤(pán)上存儲(chǔ)方式。左下為列存表,右下為列存表在硬盤(pán)上存儲(chǔ)方式。 行、列存儲(chǔ)有如下優(yōu)缺點(diǎn): 一般情況下,如果表字段比較多(大寬表),查詢涉及到列不多情況下,適合列存儲(chǔ)。如果表字段個(gè)數(shù)比較少,查詢大部分字段,那么選擇行存儲(chǔ)比較好。
    來(lái)自:專題
    Streaming核心是將流式數(shù)據(jù)看成一張不斷增加數(shù)據(jù)庫(kù)表,這種流式數(shù)據(jù)處理模型類似于數(shù)據(jù)塊處理模型,可以把靜態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)表一些查詢操作應(yīng)用在流式計(jì)算,Spark執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢,從不斷增加無(wú)邊界表獲取數(shù)據(jù)。 Spark與其他組件關(guān)系 Spark和HDFS配合關(guān)系 通
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    Cassandra)在行業(yè)應(yīng)用優(yōu)勢(shì) GaussDB(for Cassandra)在行業(yè)應(yīng)用優(yōu)勢(shì) 時(shí)間:2021-06-17 17:10:49 數(shù)據(jù)庫(kù) 在實(shí)際行業(yè)應(yīng)用,GaussDB(for Cassandra)有如下顯著優(yōu)勢(shì): 大規(guī)模集群部署:適用于工業(yè)制造和氣象業(yè)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)場(chǎng)景;
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    IDEF1X基數(shù)圖例說(shuō)明 IDEF1X基數(shù)圖例說(shuō)明 時(shí)間:2021-06-02 11:19:55 數(shù)據(jù)庫(kù) IDEF1X基數(shù)圖例如下圖,它們含義分別是: 0,1或多個(gè):表示是1對(duì)多關(guān)系,多一方基數(shù)是0,1或者n個(gè); 1或者多個(gè):表示是1對(duì)多關(guān)系,多一方基數(shù)是1或者n個(gè);
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    式保證了 CDM 用戶間隔離,避免數(shù)據(jù)泄漏,同時(shí)保證VPC內(nèi)不同云服務(wù)間數(shù)據(jù)遷移時(shí)傳輸安全。用戶還可以使用VPN網(wǎng)絡(luò)將本地數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)遷移到云服務(wù),具有高度安全性。 CDM數(shù)據(jù)遷移以抽取-寫(xiě)入模式進(jìn)行。CDM首先從源端抽取數(shù)據(jù)然后將數(shù)據(jù)寫(xiě)入到目的端,數(shù)據(jù)訪問(wèn)操作均由CDM主動(dòng)
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    設(shè)定相同延遲時(shí)間。 傳輸延遲是指將包數(shù)據(jù)位傳入線路所需要時(shí)間。根據(jù)數(shù)據(jù)大小和帶寬不同而有所變化。但并不取決于傳輸線路距離,因?yàn)樗鼉H僅是指將包數(shù)據(jù)位傳入線路時(shí)間,而不是沿傳輸線路到達(dá)接收端點(diǎn)時(shí)間。 傳播延遲是指數(shù)據(jù)第一個(gè)比特位從發(fā)送端到達(dá)接收端時(shí)間。通常
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    高可靠性:Hadoop按位存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)能力值得人們信賴。 2.高擴(kuò)展性:Hadoop是在可用計(jì)算機(jī)集簇間分配數(shù)據(jù)并完成計(jì)算任務(wù),這些集簇可以方便地?cái)U(kuò)展到數(shù)以千計(jì)節(jié)點(diǎn)。 3.高效性:Hadoop能夠在節(jié)點(diǎn)之間動(dòng)態(tài)地移動(dòng)數(shù)據(jù),并保證各個(gè)節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)平衡,因此處理速度非???。 4
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