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  • 定位數(shù)據(jù)應(yīng)用 內(nèi)容精選 換一換
  • 讓您輕松了解大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用、什么是大數(shù)據(jù) 本次大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程學(xué)習(xí),我們首先從“什么是大數(shù)據(jù)”開(kāi)始,到華為大數(shù)據(jù)解決方案介紹,接著分享華為大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例,大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)認(rèn)證指南,幫助您深度了解“大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用”。 了解詳情 大數(shù)據(jù)入門(mén)與應(yīng)用 本次大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程學(xué)習(xí),
    來(lái)自:專(zhuān)題
    Connect,應(yīng)用數(shù)據(jù)的集成專(zhuān)家 ROMA Connect,應(yīng)用數(shù)據(jù)的集成專(zhuān)家 時(shí)間:2021-08-12 16:24:13 云小課 應(yīng)用數(shù)據(jù)集成平臺(tái) 企業(yè)在向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中,或多或少會(huì)面臨以下問(wèn)題: l 數(shù)據(jù)格式多樣化,難以傳輸和集成 l 缺少與合作伙伴分享數(shù)據(jù)和后端服務(wù)的便捷途徑
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  • 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件 DDM 使用,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)讀寫(xiě)分離和讀負(fù)載均衡。 移動(dòng)應(yīng)用定位功能的移動(dòng)應(yīng)用,可使用云數(shù)據(jù)庫(kù)PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)獲得強(qiáng)大的位置運(yùn)算能力;數(shù)據(jù)量龐大的移動(dòng)應(yīng)用,可搭配DDM使用云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS MySQL數(shù)據(jù)庫(kù),輕松應(yīng)對(duì)分庫(kù)分表問(wèn)題。 含定位功能的移動(dòng)應(yīng)用,可使
    來(lái)自:專(zhuān)題
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  • 定位數(shù)據(jù)應(yīng)用 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) CBR應(yīng)用場(chǎng)景 - 數(shù)據(jù)備份和恢復(fù) CBR應(yīng)用場(chǎng)景 - 數(shù)據(jù)備份和恢復(fù) 時(shí)間:2021-07-02 11:06:20 云備份針對(duì)服務(wù)器/文件系統(tǒng)提供備份保護(hù)服務(wù),最大限度保障用戶數(shù)據(jù)的安全性和正確性,確保業(yè)務(wù)安全。云備份適用于數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)。 云備份在受黑客攻
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    云知識(shí) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB NoSQL的應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB NoSQL的應(yīng)用 時(shí)間:2020-09-08 11:03:07 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB NoSQL(GaussDB NoSQL,簡(jiǎn)稱(chēng)NoSQL)是一款基于計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)的分布式多模NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。
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    云知識(shí) 云數(shù)據(jù)遷移服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景 云數(shù)據(jù)遷移服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-18 15:48:02 云數(shù)據(jù)遷移(Cloud Data Migration,簡(jiǎn)稱(chēng) CDM ),是提供同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù),幫助客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動(dòng)。支持文件系統(tǒng),關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),No
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景 云數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-07-29 08:59:29 數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù)可以在許多領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用,包括企業(yè)內(nèi)部產(chǎn)品測(cè)試,創(chuàng)新,虛擬世界,電子商務(wù),社交網(wǎng)絡(luò)和科學(xué)研究。云數(shù)據(jù)庫(kù)從深度和廣度兩個(gè)方面極大地影響著企業(yè)的發(fā)展。 首先是
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ROMA Connect實(shí)現(xiàn)應(yīng)用數(shù)據(jù)集成 使用ROMA Connect實(shí)現(xiàn)應(yīng)用數(shù)據(jù)集成 時(shí)間:2020-12-01 14:55:02 實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶短時(shí)間內(nèi)熟悉并利用云服務(wù)快速實(shí)現(xiàn)應(yīng)用數(shù)據(jù)的集成。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 熟悉華為云VPC/E CS /RD
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    新能源車(chē)的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景 當(dāng)前新能源車(chē)都已聯(lián)網(wǎng),并且高頻持續(xù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)到云端,如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的管理和分析是車(chē)企面臨的一個(gè)重要課題。通過(guò)使用華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù),可以幫助企業(yè)快速搭建新能源車(chē)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。 優(yōu)勢(shì) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)作為整合了數(shù)據(jù)集成,數(shù)據(jù)清洗,數(shù)據(jù)存儲(chǔ),數(shù)據(jù)
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    多場(chǎng)景應(yīng)用與異構(gòu)數(shù)據(jù)入湖 多場(chǎng)景應(yīng)用與異構(gòu)數(shù)據(jù)入湖 時(shí)間:2021-01-13 09:52:19 多場(chǎng)景應(yīng)用與異構(gòu)數(shù)據(jù)入湖是ROMA Connect 應(yīng)用數(shù)據(jù)連接解決方案中的應(yīng)用場(chǎng)景之一。 數(shù)據(jù)集成、交換、共享、開(kāi)放 企業(yè)當(dāng)中云上云下應(yīng)用相互隔離,數(shù)據(jù)分散在各系統(tǒng),數(shù)據(jù)難以同步,難以聚合發(fā)揮數(shù)據(jù)的最大價(jià)值。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間:2021-03-23 19:41:16 云硬盤(pán) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場(chǎng)景,典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫(kù)上云往往會(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問(wèn)題。例如oracle
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    水質(zhì)高光譜數(shù)據(jù)和生化組分數(shù)據(jù),通過(guò)高光譜數(shù)據(jù)反演技術(shù)準(zhǔn)確分析水體葉綠素、懸浮物質(zhì)、有色溶解有機(jī)物CDOM等水質(zhì)指標(biāo),基于生化傳感器檢測(cè)數(shù)據(jù),研究高光譜數(shù)據(jù)反演方法,驗(yàn)證反演結(jié)果的精度。 【賽事簡(jiǎn)介】 “華為云杯”2019 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)管理局聯(lián)合深
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    云知識(shí) 數(shù)據(jù)管理服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景 數(shù)據(jù)管理服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-19 10:45:41 數(shù)據(jù)管理服務(wù)( Data Admin Service ,簡(jiǎn)稱(chēng) DAS ),用來(lái)登錄和操作華為云上數(shù)據(jù)庫(kù)的Web服務(wù),提供數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)、運(yùn)維、智能診斷、企業(yè)級(jí)DevOps一站式云上數(shù)據(jù)庫(kù)管理平臺(tái),方便用戶使用和運(yùn)維華為 云數(shù)據(jù)庫(kù)
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    MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-07-29 10:25:29 數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù)(RDS for MySQL)是穩(wěn)定可靠、可彈性伸縮的云數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。通過(guò)云數(shù)據(jù)庫(kù)能夠讓您幾分鐘內(nèi)完成數(shù)據(jù)庫(kù)部署。云端完全托管,讓您專(zhuān)注于應(yīng)用程序開(kāi)發(fā),無(wú)需為數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維煩惱。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-大數(shù)據(jù)融合分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-大數(shù)據(jù)融合分析 時(shí)間:2021-06-17 12:52:17 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在大數(shù)據(jù)融合分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過(guò)程有如下的特點(diǎn): 統(tǒng)一分析入口:以Gaus
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    云知識(shí) 智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景 智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營(yíng)平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-09 09:53:52 一站式的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)治理平臺(tái) 從數(shù)據(jù)采集-規(guī)范設(shè)計(jì)-質(zhì)量監(jiān)控-數(shù)據(jù)清洗-數(shù)據(jù)建模-數(shù)據(jù)聯(lián)接-數(shù)據(jù)整合-數(shù)據(jù)消費(fèi)-;智能分析,一站式數(shù)據(jù)智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái),幫助企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-24 14:33:51 DWS數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核使用華為自主研發(fā)的GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù),兼容PostgreSQL 9.2.4的數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核引擎,從單機(jī)OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)改造為企業(yè)級(jí)MPP(大規(guī)模并行處理)
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    圖2車(chē)企數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)型 大數(shù)據(jù)ETL處理 運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)分析 運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)體量在PB~EB級(jí),其數(shù)據(jù)種類(lèi)多,有結(jié)構(gòu)化的基站信息數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化的消息通信數(shù)據(jù),同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)效性有很高的要求, DLI 服務(wù)提供批處理、流處理等多模引擎,打破數(shù)據(jù)孤島進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢(shì) 大數(shù)據(jù)ETL:具備TB~
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽交通流量預(yù)測(cè) 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽交通流量預(yù)測(cè) 時(shí)間:2020-12-11 11:09:51 “華為云杯”2019 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)管理局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦
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