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- 大數(shù)據(jù)模型 內(nèi)容精選 換一換
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確保領(lǐng)域治理工作的流程和內(nèi)容規(guī)范,符合 數(shù)據(jù)治理 要求。 協(xié)助數(shù)據(jù)代表進行問題跟蹤和解決。 梳理、維護并更新領(lǐng)域數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)(業(yè)務(wù)對象、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)模型)。 推廣和維護數(shù)據(jù)治理工具和平臺在本領(lǐng)域的應(yīng)用。 數(shù)據(jù)專員(Data Specialists):數(shù)據(jù)專員是領(lǐng)域數(shù)據(jù)治理工作的專家團隊。來自:百科條碼管理:業(yè)務(wù)類型及應(yīng)用 方案概述:方案架構(gòu) 庫存管理:庫存管理概述 標(biāo)準(zhǔn)客戶端 功能模塊 方案概述:方案架構(gòu) 方案概述:優(yōu)勢 產(chǎn)品功能:制造數(shù)據(jù)模型管理 方案概述:應(yīng)用場景 采購管理:采購與其他系統(tǒng)接口 方案概述:應(yīng)用場景 什么是CraftArts IPDCenter:服務(wù)簡介來自:云商店
- 大數(shù)據(jù)模型 相關(guān)內(nèi)容
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采購管理:采購管理概述 方案概述:方案架構(gòu) 解決方案實踐涉及的行業(yè)內(nèi)通用技術(shù)方案說明 庫存管理:庫存管理概述 標(biāo)準(zhǔn)客戶端 產(chǎn)品功能:制造數(shù)據(jù)模型管理 方案概述:方案優(yōu)勢 產(chǎn)品優(yōu)勢:內(nèi)置華為IPD的工程實踐經(jīng)驗和 數(shù)據(jù)管理 經(jīng)驗 方案概述:應(yīng)用場景 產(chǎn)品優(yōu)勢:內(nèi)置華為IPD的工程實踐經(jīng)驗和數(shù)據(jù)管理經(jīng)驗來自:云商店儲,數(shù)據(jù)庫要提供數(shù)據(jù)長期存儲的可靠機制。在系統(tǒng)出現(xiàn)故障以后,能夠進行數(shù)據(jù)恢復(fù),保證存入數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)不會丟失。第二、有組織。這個是指一定的數(shù)據(jù)模型來組織描述和存儲數(shù)據(jù),按照模型存儲可以讓數(shù)據(jù)具有較小的榮譽度,較高的數(shù)據(jù)獨立性和易擴展性。第三、可共享,則指的是為各種用戶共享使用數(shù)據(jù),來自:百科
- 大數(shù)據(jù)模型 更多內(nèi)容
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ng(微批流計算)、Storm(流計算)、Flink(流計算),滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景,將數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn),并與 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio集成,提供一站式的大數(shù)據(jù)協(xié)同開發(fā)平臺,幫助用戶輕來自:專題
可以輸出詳細(xì)的運營數(shù)據(jù)。 立即使用 日志分析 功能 多種結(jié)構(gòu)化拆分和模板 日志分析需要將數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化分析,結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)指能夠用數(shù)字或統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型加以描述的數(shù)據(jù),具有嚴(yán)格的長度和格式。日志結(jié)構(gòu)化是以日志流為單位,通過不同的日志提取方式將日志流中的日志進行結(jié)構(gòu)化,提取出有固定格式或者來自:專題
數(shù)據(jù)分析面臨著諸多關(guān)鍵挑戰(zhàn),貫穿著數(shù)據(jù)分析的整個過程: 數(shù)據(jù)接入階段:數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、且面臨多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源接入 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段:缺少統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型,需要進行大量的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換等處理 數(shù)據(jù)存儲階段:海量數(shù)據(jù)查詢效率低下,數(shù)據(jù)多份存儲、數(shù)據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段:不同類型數(shù)據(jù)分析來自:百科
能夠支持DirectX、OpenGL,可以提供最大顯存1GiB、分辯率為4096×2160的圖形圖像處理能力。 海外服務(wù)器-數(shù)據(jù)分析 處理大容量數(shù)據(jù),需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。例如MapReduce 、Hadoop計算密集型。推薦使用磁盤增強型 彈性云服務(wù)器 ,來自:專題
HDFS集群 HDFS為HBase提供高可靠的文件存儲服務(wù),HBase的數(shù)據(jù)全部存儲在HDFS中。 MRS HBase原理介紹 HBase數(shù)據(jù)模型 HBase以表的形式存儲數(shù)據(jù)。表中的數(shù)據(jù)劃分為多個Region,并由Master分配給對應(yīng)的RegionServer進行管理。 每個R來自:專題
構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)流程化、系統(tǒng)化。用戶可基于國家標(biāo)準(zhǔn)或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),對每一行數(shù)據(jù)、每一個字段的具體取值進行標(biāo)準(zhǔn)化,從而提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和易用性。 數(shù)據(jù)建模 構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型體系,通過規(guī)范定義和數(shù)據(jù)建模,自頂向下構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)分層體系,沉淀企業(yè)數(shù)據(jù)公共層和主題庫,便于數(shù)據(jù)的流通、共享、創(chuàng)造、創(chuàng)新,提升數(shù)據(jù)使用效來自:百科
RDS實例支持自動備份和手動備份,您可以定期對數(shù)據(jù)庫進行備份,當(dāng)數(shù)據(jù)庫故障或數(shù)據(jù)損壞時,可以通過備份文件恢復(fù)數(shù)據(jù)庫,從而保證數(shù)據(jù)可靠性。 云數(shù)據(jù)庫 RDS通過Sysbench導(dǎo)入數(shù)據(jù)模型和一定量的數(shù)據(jù),備份后壓縮比約為80%。其中,重復(fù)數(shù)據(jù)越多,壓縮比越高。壓縮比=備份文件占用的空間/數(shù)據(jù)文件占用的空間*100%。 備份類型來自:專題
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