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- 非結構化大數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
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華為云上大數(shù)據(jù)處理與分析 華為云上大數(shù)據(jù)處理與分析 時間：2020-12-08 14:39:37 什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術發(fā)展趨勢，華為云EI的發(fā)展歷程，華為云有哪些大數(shù)據(jù)服務，及大數(shù)據(jù)處理解決方案架構與應用，帶著這些問題開啟課程的學習吧！ 課程簡介 本課程主要講述華為云大數(shù)據(jù)解決來自：百科大型企業(yè)的數(shù)據(jù)庫往往需要應對TB級數(shù)據(jù)，有較強的數(shù)據(jù)存儲需求。且大數(shù)據(jù)場景下，還需要滿足業(yè)務在線數(shù)據(jù)實時寫入數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)計算分析、分析結果反饋等實時查詢、動態(tài)分析的需求。 優(yōu)勢： MapReduce：解決數(shù)據(jù)分析場景需求，用戶可以自己寫查詢語句或腳本，將請求都分發(fā)到 DDS 上完成。來自：百科
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1、OLTP 2、key-value高頻訪問 3、文檔存儲 4、非結構化數(shù)據(jù) 5、稀疏索引使得不適合通過其鍵檢索單行的點查詢 6、不適合頻繁更新和刪除的場景 1、OLTP 2、key-value高頻訪問 3、文檔存儲 4、非結構化數(shù)據(jù) 5、稀疏索引使得不適合通過其鍵檢索單行的點查詢 6、不適合頻繁更新和刪除的場景來自：專題
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華為云計算 云知識 傳統(tǒng)數(shù)倉在大數(shù)據(jù)時代的劣勢 傳統(tǒng)數(shù)倉在大數(shù)據(jù)時代的劣勢 時間：2021-03-03 16:46:24 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對決策和分析進行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Expr來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 時間：2020-09-24 14:45:50 廣義上來說，Hadoop大數(shù)據(jù)平臺也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫的特征，也被企業(yè)所廣泛使用。因為MPP架構的可來自：百科![]()
云知識 大數(shù)據(jù)的發(fā)展可以分為哪些階段 大數(shù)據(jù)的發(fā)展可以分為哪些階段 時間：2021-05-24 09:10:47 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展可以按照其特點，分為大數(shù)據(jù)1.0、大數(shù)據(jù)2.0、大數(shù)據(jù)3.0階段，目前我們正處于大數(shù)據(jù)3.0階段。 大數(shù)據(jù)1.0：單一的批計算 大數(shù)據(jù)2.0：融合計算來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析架構一覽 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析架構一覽 時間：2021-03-12 15:05:56 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析從物聯(lián)網(wǎng)應用場景出發(fā)，提供行業(yè)大數(shù)據(jù)分析最佳實踐，降低企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開發(fā)門檻。 文中課程 ????????來自：百科![]()
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MapReduce Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫框架，提供大數(shù)據(jù)平臺批處理計算能力，能夠?qū)?span style='color:#C7000B'>結構化/半結構化數(shù)據(jù)進行批量分析匯總完成數(shù)據(jù)計算。提供類似SQL的Hive Query Language語言操作結構化數(shù)據(jù)，其基本原理是將HQL語言自動轉換成MapReduce任務，從來自：百科![]()
管理數(shù)據(jù)質(zhì)量：建立一套可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系，并對質(zhì)量差的數(shù)據(jù)進行合適的處理（糾偏，忽略等） 一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務——IoTA 華為云推出以資產(chǎn)模型為驅(qū)動的一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務——IoTA，基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型，整合大數(shù)據(jù)分析領域的最佳實踐，實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成、清洗、存儲、分析、可視化，為開發(fā)者打造一站來自：百科![]()
云人工智能大賽平臺提交作品。 為更好支持數(shù)據(jù)分析賽參賽者的作品設計，賽事組委會在初賽評審完成后，將邀請數(shù)據(jù)分析賽入圍決賽選手參加“人工智能與數(shù)據(jù)分析訓練營”，訓練營由坪山區(qū)政府組織，華為提供技術支持，持續(xù)1天時間，重點培訓人工智能和大數(shù)據(jù)相關知識，同時對3個子賽題進行解讀、引導和答疑。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點及數(shù)據(jù)分析面臨的關鍵挑戰(zhàn) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點及數(shù)據(jù)分析面臨的關鍵挑戰(zhàn) 時間：2021-03-12 14:24:13 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點及數(shù)據(jù)分析面臨的關鍵挑戰(zhàn)在于： 降低存儲成本 提升處理效率管理數(shù)據(jù)質(zhì)量充分數(shù)據(jù)挖掘如何通過數(shù)來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 GaussDB (DWS)應用場景-大數(shù)據(jù)融合分析 GaussDB(DWS)應用場景-大數(shù)據(jù)融合分析 時間：2021-06-17 12:52:17 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在大數(shù)據(jù)融合分析的應用如下圖所示。分析過程有如下的特點： 統(tǒng)一分析入口：以Gaus來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉場景化解決方案 大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉場景化解決方案 時間：2020-12-08 15:13:04 HCIP-Big Data Developer系列課程。大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉的場景解決方案，從方案架構到技術實現(xiàn)框架，包括數(shù)據(jù)分析平臺、華為GaussDB解決方案等。來自：百科![]()
方案。 訪問店鋪 LEAN-BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) Lean-BI是基于新一代自助式可視化數(shù)據(jù)分析平臺，提供了多數(shù)據(jù)源管理，拖拽式設計，大屏看板，多終端自適應等功能，輔助企業(yè)完成數(shù)據(jù)分析和戰(zhàn)略決策 訪問店鋪 浩天智能數(shù)據(jù)分析BI平臺 浩天智能數(shù)據(jù)分析平臺是基于校園網(wǎng)實現(xiàn)的財務數(shù)據(jù)查詢來自：專題
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