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通過(guò)MapReduce組件統(tǒng)計(jì)出用戶選課表中不同地區(qū)選課人數(shù)和選擇的課程，按用戶的省份劃分為不同的類別，分析不同地區(qū)用戶選課偏好和人數(shù)的分布情況。來(lái)自：其他
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通過(guò)MapReduce組件統(tǒng)計(jì)出用戶選課表中不同地區(qū)選課人數(shù)和選擇的課程，按用戶的省份劃分為不同的類別，分析不同地區(qū)用戶選課偏好和人數(shù)的分布情況。來(lái)自：其他該專業(yè)鑒定為沃土云創(chuàng)賦能課程系列的配套考試，檢測(cè)學(xué)員對(duì)云原生、數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)、AI、SaaS等技術(shù)領(lǐng)域知識(shí)的掌握情況，面向合作伙伴的技術(shù)人員來(lái)自：其他
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該專業(yè)鑒定為沃土云創(chuàng)賦能課程系列的配套考試，檢測(cè)學(xué)員對(duì)云原生、數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)、AI、SaaS等技術(shù)領(lǐng)域知識(shí)的掌握情況，面向合作伙伴的技術(shù)人員來(lái)自：其他![]()
本實(shí)驗(yàn)基于Spark進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析的實(shí)例。基于多個(gè)課程討論表綜合分析師生互動(dòng)討論對(duì)學(xué)生參與討論積極性的影響。具體來(lái)說(shuō)，是統(tǒng)計(jì)有無(wú)教師參與討論情況和學(xué)生參與討論次數(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。來(lái)自：其他![]()
本實(shí)驗(yàn)基于Spark進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析的實(shí)例?；诙鄠€(gè)課程討論表綜合分析師生互動(dòng)討論對(duì)學(xué)生參與討論積極性的影響。具體來(lái)說(shuō)，是統(tǒng)計(jì)有無(wú)教師參與討論情況和學(xué)生參與討論次數(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。來(lái)自：其他![]()
本調(diào)用MapReduce組件，統(tǒng)計(jì)用戶選課表中不同地區(qū)選課人數(shù)和選擇的課程后，對(duì)用戶選課數(shù)量直接進(jìn)行排序，分析整體用戶選課偏好和人數(shù)的分布情況。來(lái)自：其他![]()
本調(diào)用MapReduce組件，統(tǒng)計(jì)用戶選課表中不同地區(qū)選課人數(shù)和選擇的課程后，對(duì)用戶選課數(shù)量直接進(jìn)行排序，分析整體用戶選課偏好和人數(shù)的分布情況。來(lái)自：其他![]()
句， Spark將核心框架轉(zhuǎn)向了Spark SQL，這樣既實(shí)現(xiàn)了SQL on Spark，同樣也提高了運(yùn)行效率（Spark框架的效率大部分情況下要高于MapReduce框架）來(lái)自：其他![]()
句， Spark將核心框架轉(zhuǎn)向了Spark SQL，這樣既實(shí)現(xiàn)了SQL on Spark，同樣也提高了運(yùn)行效率（Spark框架的效率大部分情況下要高于MapReduce框架）來(lái)自：其他![]()
本課程主要介紹 GaussDB 常用的數(shù)據(jù)字典。數(shù)據(jù)字典保存了數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)信息以及數(shù)據(jù)庫(kù)中所有的對(duì)象信息，是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)運(yùn)行的基礎(chǔ)，用來(lái)描述數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部的運(yùn)行和管理情況。GaussDB的數(shù)據(jù)字典主要包含系統(tǒng)表和系統(tǒng)視圖。來(lái)自：其他![]()
游戲和電競(jìng)行業(yè)的發(fā)展與背景 華為云離線分析技術(shù)原理 華為云游戲數(shù)據(jù)分析解決方案 逃殺游戲用戶行為分析實(shí)踐 了解游戲和電競(jìng)行業(yè)的發(fā)展歷程和現(xiàn)實(shí)情況 掌握華為云數(shù)據(jù)分析中采用技術(shù)的原理和實(shí)驗(yàn) 了解基于華為云平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析解決方案，總體架構(gòu) 演示如何基于華為云服務(wù)進(jìn)行逃殺游戲數(shù)據(jù)分析來(lái)自：其他
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