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- 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)難好學(xué)嗎 內(nèi)容精選 換一換
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專(zhuān)屬計(jì)算集群的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-22 09:29:59 專(zhuān)屬計(jì)算集群為用戶(hù)提供物理隔離的云上專(zhuān)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(hù)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(lái)自：百科課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，學(xué)員能夠區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、融合數(shù)倉(cāng)的概念，熟悉華為融合數(shù)倉(cāng)在行業(yè)中的應(yīng)用，描述 GaussDB 200中的概念和架構(gòu)，掌握GaussDB 200的基本用法，熟悉GaussDB 200的核心性能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和融合數(shù)倉(cāng) 2. GaussDB 200來(lái)自：百科
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及時(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)，就無(wú)法將數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化，大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)又成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。針對(duì)這種情況，大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。服務(wù)提供商提供大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，為企業(yè)消除了大數(shù)據(jù)處理的效率問(wèn)題和可靠性問(wèn)題，讓企業(yè)能夠?qū)Ｗ⒂谖锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析與利用。 -來(lái)自：百科企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì) 多種云服務(wù)作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對(duì)接所有華為云的 數(shù)據(jù)湖 與數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù)，也支持對(duì)接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，比如Oracle、Greenplum等。 簡(jiǎn)單易用 圖形化編排，即開(kāi)即用，輕松上手。 圖1一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)治理平臺(tái) 云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建來(lái)自：百科
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創(chuàng)建核心網(wǎng)KPI時(shí)序數(shù)據(jù)生成任務(wù) 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì):Serverless DLI 文件系統(tǒng)類(lèi)型:SFS Turbo 使能行業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新 自定義創(chuàng)建圖 敏捷與DevOps專(zhuān)家服務(wù)來(lái)自：云商店![]()
進(jìn)行日志的查詢(xún)。 日志查詢(xún)與實(shí)時(shí)分析 對(duì)采集的日志數(shù)據(jù)，可以通過(guò)關(guān)鍵字查詢(xún)、模糊查詢(xún)等方式簡(jiǎn)單快速地進(jìn)行查詢(xún)，適用于日志實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、安全診斷與分析、運(yùn)營(yíng)與客服系統(tǒng)等，例如云服務(wù)的訪問(wèn)量、點(diǎn)擊量等，通過(guò)日志數(shù)據(jù)分析，可以輸出詳細(xì)的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。 日志監(jiān)控與告警 云日志 服務(wù)結(jié)合 應(yīng)用運(yùn)維管理 （Application來(lái)自：專(zhuān)題![]()
云知識(shí) OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時(shí)間：2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) OLTP與OLAP主要從分析粒度、時(shí)效性、數(shù)據(jù)更新需求，驅(qū)動(dòng)方式等幾個(gè)內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比分析。 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)院來(lái)自：百科![]()
包括 函數(shù)工作流 FunctionGraph、Serverless容器引擎CCE Autopilot、Serverless應(yīng)用托管CAE、云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等。華為云函數(shù)工作流FunctionGraph一項(xiàng)基于事件驅(qū)動(dòng)的函數(shù)托管計(jì)算服務(wù)，只需編寫(xiě)業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行來(lái)自：百科![]()
2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 3、掌握無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)包括聚類(lèi)算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 4、掌握分類(lèi)問(wèn)題，數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識(shí)及應(yīng)用。 課程大綱 第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 第2章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-線(xiàn)性回歸 第3章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-邏輯回歸 第4章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-KNN來(lái)自：百科![]()
企業(yè)上云與治理提出了一套適用于互聯(lián)網(wǎng)、金融、游戲、產(chǎn)業(yè)云等行業(yè)的解決方案，數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)處理與匯聚，再到數(shù)據(jù)計(jì)算與分析，最后到應(yīng)用與消費(fèi)層，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的一系列操作（采集、處理、分析和應(yīng)用），構(gòu)建了全場(chǎng)景數(shù)據(jù)服務(wù)助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，最終實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到價(jià)值的閉環(huán)。 數(shù)據(jù)采集與處理 對(duì)核來(lái)自：百科![]()
專(zhuān)屬計(jì)算集群的功能 專(zhuān)屬計(jì)算集群的功能 時(shí)間：2020-09-22 09:28:21 專(zhuān)屬計(jì)算集群為用戶(hù)提供物理隔離的云上專(zhuān)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(hù)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，部來(lái)自：百科![]()
寶等互聯(lián)網(wǎng)金融正勢(shì)不可擋的沖擊著傳統(tǒng)銀行。這種跨領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)，來(lái)自其他行業(yè)的降維打擊是企業(yè)需要面對(duì)的常態(tài)。 5G 將匯聚多維度數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)信息的高速互動(dòng)，將加速釋放垂直行業(yè)的市場(chǎng)潛力，基于不同要素結(jié)構(gòu)的演化將不斷衍生出新的商業(yè)模式。傳統(tǒng)行業(yè)的管理模式構(gòu)建在信息不對(duì)稱(chēng)的基礎(chǔ)上在 5G來(lái)自：云商店![]()
審計(jì)。 與 云監(jiān)控服務(wù) 的關(guān)系 云監(jiān)控 （Cloud Eye）為DLI提供監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，監(jiān)控作業(yè)中的多項(xiàng)指標(biāo)，從而集中高效地呈現(xiàn)狀態(tài)信息。 與 消息通知 服務(wù)的關(guān)系 消息通知服務(wù)（Simple Message Notification）可以在DLI發(fā)生作業(yè)運(yùn)行異常時(shí)給用戶(hù)發(fā)送通知。 與 云數(shù)據(jù)遷移 服務(wù)的關(guān)系來(lái)自：百科![]()
2、掌握DWS的數(shù)據(jù)字典與SQL語(yǔ)法。 3、掌握DWS的對(duì)象設(shè)計(jì)與管理。 4、掌握DWS的安全管理。 5、掌握DWS的集群管理及運(yùn)維。 課程大綱 第1章 DWS概述 第2章 SQL進(jìn)階（中級(jí)） 第3章 數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象設(shè)計(jì)與管理 第4章 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 管理 第5章 集群管理與運(yùn)維(中級(jí)) 華為云開(kāi)發(fā)者學(xué)堂來(lái)自：百科![]()
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+開(kāi)發(fā)作品（知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸開(kāi)發(fā)者所有） （1）公司/團(tuán)隊(duì)介紹（必選） （2）市場(chǎng)及客戶(hù)需求分析（可選） （3）產(chǎn)品與方案介紹（必選） （4）使用了華為網(wǎng)絡(luò)哪些能力以及該方案優(yōu)勢(shì)（必選） （5）產(chǎn)品與方案價(jià)值和效益（可選） 【參賽要求】 本次大賽采用開(kāi)放命題，不管您的作品處于何種狀態(tài)（已成功商用、來(lái)自：百科![]()
MRS 基于開(kāi)源軟件Hadoop進(jìn)行功能增強(qiáng)、Spark內(nèi)存計(jì)算引擎、HBase分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)以及Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架，提供企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢(xún)和分析的統(tǒng)一平臺(tái)，幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)，可解決各大企業(yè)的以下需求： 海量數(shù)據(jù)的分析與計(jì)算 海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ) 海量數(shù)據(jù)流式處理 MapReduce服務(wù) MRS來(lái)自：百科![]()
對(duì)象存儲(chǔ)OBS 的大數(shù)據(jù)分析 云硬盤(pán)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 對(duì)象存儲(chǔ) OBS 的線(xiàn) 視頻點(diǎn)播 彈性文件的文件共享 云備份的數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 對(duì)象存儲(chǔ)OBS的大數(shù)據(jù)分析 大數(shù)據(jù)分析 提供高性能、高可靠、低時(shí)延、低成本的海量存儲(chǔ)系統(tǒng)，與華為云的大數(shù)據(jù)服務(wù)組合使用，能夠大幅降低成本，并根據(jù)需求調(diào)整規(guī)模和提高創(chuàng)新速度幫助企業(yè)簡(jiǎn)單便捷的管理大數(shù)據(jù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
批量創(chuàng)建彈性公網(wǎng)IPBatchCreatePublicips 相關(guān)推薦 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以存儲(chǔ)多少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)？ 約束與限制 邊緣小站資源使用率概覽 資源與成本 Serverless計(jì)費(fèi)說(shuō)明:計(jì)費(fèi)項(xiàng) 計(jì)費(fèi)說(shuō)明:計(jì)費(fèi)項(xiàng) 約束與限制:制品倉(cāng)庫(kù)使用限制 計(jì)費(fèi)說(shuō)明:計(jì)費(fèi)項(xiàng) 包年/包月:適用計(jì)費(fèi)項(xiàng) 計(jì)費(fèi)說(shuō)明:計(jì)費(fèi)項(xiàng)來(lái)自：百科![]()
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3 所示，點(diǎn)擊【批量開(kāi)課】，可以為學(xué)生批量開(kāi)通課程。具體操作方法為：首先選中要開(kāi)通的課程，填寫(xiě)課程有效期，之后點(diǎn)擊【下載模板】，按照模板編輯好學(xué)生名單后上傳。最后點(diǎn)擊【開(kāi)課】，就完成了給學(xué)生批量開(kāi)課的操作。 圖 1- 3 批量開(kāi)課 點(diǎn)擊【引入共享課程】，管理員可以從【優(yōu)學(xué)院】和您的來(lái)自：云商店
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