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  • 華為云計算與大數(shù)據(jù)工程師 內容精選 換一換
  • 集群高可用設計 第5章 數(shù)據(jù)庫高級特性介紹 第6章 數(shù)據(jù)庫事務管理 第7章 數(shù)據(jù)庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB (DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負載能力的分布式數(shù)據(jù)庫,支持x86和Kunpeng硬件架構,支持行存儲列存儲,提供GB~PB級數(shù)據(jù)分析能力、多模分
    來自:百科
    華為云計算 云知識 華為云服務收費計算示例 華為云服務收費計算示例 時間:2020-04-17 14:47:21 云服務器 對象存儲 小型Web網(wǎng)站架構 本章基于華為云云服務費用計算器提供一份云服務費用示例,采用E CS 、EVS、 OBS 、VPCRDS搭建常規(guī)小型web網(wǎng)站。示例中
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  • 華為云計算與大數(shù)據(jù)工程師 相關內容
  • 。 什么是華為云Astro屏應用盤古助手? 華為云Astro屏應用盤古助手是由華為研發(fā)的基于盤古模型的AI助手,它能夠快速生成轉換器代碼,幫助您將數(shù)據(jù)接入屏,并擅長回答各類通用問題。無論是編程、技術咨詢還是其他領域的問題,華為云Astro屏應用盤古助手都能為您提供準確、邏輯性強且友好的回復。
    來自:百科
    1、快速了解Astro Canvas屏 通過圖說和業(yè)務屏簡介,快速了解什么是Astro屏應用,單擊初識Astro Canvas了解更多。 2、使用模板安裝一個業(yè)務屏,體驗Astro Canvas Astro Canvas中,預置了綜合態(tài)勢、資產(chǎn)統(tǒng)計、設備管理等典型場景的屏模板,您可以基于模板,直接構建業(yè)務大屏。
    來自:專題
  • 華為云計算與大數(shù)據(jù)工程師 更多內容
  • 從云提供商那里獲得技術服務,例如計算能力、存儲和數(shù)據(jù)庫等。 了解更多 云計算介紹 云計算有什么特點? 1、虛擬化技術。 必須強調的是,虛擬化突破了時間、空間的界限,是云計算最為顯著的特點,虛擬化技術包括應用虛擬和資源虛擬兩種。眾所周知,物理平臺應用部署的環(huán)境在空間上是沒有任何聯(lián)
    來自:專題
    數(shù)據(jù)庫 TaurusDB華為云其他服務的關系 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB華為云其他服務的關系 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB是華為自研的最新一代高性能企業(yè)級分布式關系型數(shù)據(jù)庫,完全兼容MySQL?;谌A為最新一代DFV分布式存儲,采用計算存儲分離架構,最高支持128TB的海量存
    來自:專題
    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫設計管理 數(shù)據(jù)庫設計管理 時間:2020-12-14 10:35:08 HCIP-GaussDB-OLAP V1.5系列課程。本課程主要講述:各種數(shù)據(jù)庫對象的主要概念,如何創(chuàng)建管理這些數(shù)據(jù)庫對象,給并給出部分設計原則。 目標學員 希望成為高級分布式
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    華為云計算 云知識 計算機視覺基礎:傳統(tǒng)方法和數(shù)據(jù)結構 計算機視覺基礎:傳統(tǒng)方法和數(shù)據(jù)結構 時間:2020-12-10 14:59:10 通過學習,您將掌握計算機視覺的基本概念和主要知識點,并且對于計算機視覺和廣義人工智能的方法論有一定的認識,初步具備判斷計算機視覺是否適合解決特定問題的能力。
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    有限公司聯(lián)合舉辦,華為云和北京信息科學技術國家研究中心提供支持,以企業(yè)真實場景和實際數(shù)據(jù)為基礎,面向全球開放的高端算法競賽。大賽旨在通過競技的方式,提升人們對數(shù)據(jù)分析處理的算法研究技術應用能力,探索大數(shù)據(jù)的核心科學技術問題,嘗試創(chuàng)新大數(shù)據(jù)技術,推動大數(shù)據(jù)的產(chǎn)學研用。 大賽
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫入門應用 數(shù)據(jù)庫入門應用 時間:2020-12-07 15:41:51 隨著科技的進步,人們?yōu)榱烁咝Ц踩统杀镜陌l(fā)布應用產(chǎn)品,對數(shù)據(jù)庫提出了更高的要求,學習該課程能迅速了解華為云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的功能特性和應用;幫您掌握華為云數(shù)據(jù)庫的基本操作和管理。
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    華為云計算 云知識 華為鯤鵬計算數(shù)據(jù)庫解決方案介紹 華為鯤鵬計算數(shù)據(jù)庫解決方案介紹 時間:2020-12-15 09:09:10 此為鯤鵬應用使能套件Kunpeng BoostKit系列課程。 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫的基本特性及發(fā)展趨勢。 目標學員 高校學生、開發(fā)者初學者
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    來自:專題
    Developer 大數(shù)據(jù)場景微認證 03 包括初級和中級認證 包括初級和中級認證 大數(shù)據(jù)入門應用 華為云上大數(shù)據(jù)處理分析 大數(shù)據(jù)入門應用 華為云上大數(shù)據(jù)處理分析 HCIP-Big Data Developer HCIP-Big Data Developer [課程]大數(shù)據(jù)應用開發(fā)總指導
    來自:專題
    電商促用什么數(shù)據(jù)庫 電商促用什么數(shù)據(jù)庫 該方案基于華為云GeminiDB數(shù)據(jù)庫 ,結合數(shù)據(jù)三副本存儲、高性能存儲池和數(shù)據(jù)強一致性等核心技術,為電商行業(yè)客戶提供高可靠、高性能和低成本的秒殺數(shù)據(jù)庫解決方案,解決促期間海量用戶訪問造成業(yè)務的卡頓、系統(tǒng)崩潰以及數(shù)據(jù)不一致導致超賣等痛點問題。
    來自:專題
    華為云計算 云知識 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽粵港澳灣區(qū)強降水臨近預測 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽粵港澳灣區(qū)強降水臨近預測 時間:2020-12-10 16:40:07 “華為云杯”2020深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽 ·粵港澳灣區(qū)強降水臨近預測大賽
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    完全兼容 您無需再次學習,云數(shù)據(jù)庫RDS各引擎的操作方法原生數(shù)據(jù)庫引擎的完全相同。云數(shù)據(jù)庫RDS還兼容現(xiàn)有的程序和工具。使用數(shù)據(jù)復制服務( Data Replication Service ,簡稱DRS),可用極低成本將數(shù)據(jù)遷移到華為云關系型數(shù)據(jù)庫,享受華為云數(shù)據(jù)庫為您帶來的超值服務。 運維便捷
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    華為云計算 云知識 華為鯤鵬計算數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署 華為鯤鵬計算數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署 時間:2021-05-24 10:11:23 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計算數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署。 適用的組件有: 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink;
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    華為云計算 云知識 ROMA Connect,應用數(shù)據(jù)的集成專家 ROMA Connect,應用數(shù)據(jù)的集成專家 時間:2021-08-12 16:24:13 云小課 應用數(shù)據(jù)集成平臺 企業(yè)在向數(shù)字化轉型的過程中,或多或少會面臨以下問題: l 數(shù)據(jù)格式多樣化,難以傳輸和集成 l
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    華為云計算 云知識 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 時間:2021-06-30 17:38:07 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)系統(tǒng) NoSQL 云數(shù)據(jù)庫GaussDB NoSQL 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫的對比從服務可用性、數(shù)據(jù)可靠性、系統(tǒng)安全性、數(shù)據(jù)庫備份、軟硬件投入、系統(tǒng)
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    華為云計算 云知識 計算單元 計算單元 時間:2020-12-24 10:27:29 在數(shù)據(jù)湖探索( DLI )中,計算單元(CU)是計算資源的計量單位,1CU=1Core4GB。DLI中的計算資源即隊列,計算資源是使用DLI服務的基礎,用戶執(zhí)行SQL作業(yè)、Spark作業(yè)和Flink
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    華為云計算 云知識 這6圖表,幫你輕松入門數(shù)據(jù)可視化 這6圖表,幫你輕松入門數(shù)據(jù)可視化 時間:2022-11-16 16:38:48 協(xié)同辦公 文檔協(xié)同管理 文檔存儲管理 數(shù)字化辦公 越來越多的公司開始強調「數(shù)據(jù)驅動」,用數(shù)據(jù)說話。這是因為數(shù)據(jù)是真實、客觀的,可以承載量化過的工作指標。
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