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產(chǎn)品能夠任意配置，特色化部署； 能夠與現(xiàn)有其他廠商系統(tǒng)數(shù)據(jù)無縫對接； 能夠執(zhí)行密集的數(shù)據(jù)計算挖掘； 支持多樣式的直觀數(shù)據(jù)展示； 能夠完成復(fù)雜的任務(wù)調(diào)度處理； 能夠完成多元化數(shù)據(jù)報表分析； 能夠支持多種 (Sqlserver，Oracle，MySql，DB2等) 數(shù)據(jù)庫； 支持從單點到集群式的部署，以及向并行計算（云計算）方向上的擴展。
3.3 常見的數(shù)據(jù)分析工具 1. 數(shù)據(jù)分析 1.1 數(shù)據(jù)分析的背景 隨著計算機的大規(guī)模普及，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)有了一個爆發(fā)性地增長，驅(qū)使著人們進入了一個嶄新的時代：大數(shù)據(jù)時代 思考一個問題既然數(shù)據(jù)這么多，怎么才能快速地拿到有價值的數(shù)據(jù)呢？ 數(shù)據(jù)分析就可以從海量數(shù)據(jù)中挖掘潛藏的有
1.1 為什么學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫崗位需求現(xiàn)在的紓解，大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)是可以變線的！被迫需求：存數(shù)據(jù) 去IOE4.==數(shù)據(jù)庫是所有軟件體系中最核心的存在 DBA1.2 什么是數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫（DB,DataBase）概念：數(shù)據(jù)倉庫，軟件，安裝在操作系統(tǒng)（windows,linux,mac）之上！SQL
gsql工具它是一款運行在Linux操作系統(tǒng)的命令行SQL客戶端工具，用于連接DWS集群中的數(shù)據(jù)庫，并對數(shù)據(jù)庫進行操作和維護。Data Studio工具它是一款運行在Windows操作系統(tǒng)上的圖形界面SQL客戶端工具，用于連接DWS集群中的數(shù)據(jù)庫、管理數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)庫對象，編輯、運
一、實驗詳情 本實驗涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)查詢分析及可視化展示等大數(shù)據(jù)處理的全部操作流程。首先需配置部署在線拍賣數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)所需要的環(huán)境，然后把數(shù)據(jù)集上傳到 HDFS 分布式文件系統(tǒng)，利用 Hive 對在線拍賣數(shù)據(jù)進行分析處理，并利用 Python對分析結(jié)果進行可視化展示
本篇博客簡要介紹常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法 ; 一、數(shù)據(jù)預(yù)處理主要任務(wù) 數(shù)據(jù)預(yù)處理主要任務(wù) : ① 數(shù)據(jù)離散化 : 分箱離散化 , 基于熵的離散化 , ChiMerge 離散化 ; ② 數(shù)據(jù)規(guī)范化 : 又稱數(shù)據(jù)標準化 , 統(tǒng)一 樣本數(shù)據(jù)的 取值范圍 , 避免在數(shù)據(jù)分析過程中
免費體驗入口點我，進入實驗（寫與GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)庫有關(guān)的一切皆可，包括產(chǎn)品體驗、沙箱體驗）我們需要哪些主題的稿件？原則上，我們歡迎所有能幫助學(xué)習(xí)GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)庫相關(guān)的文章！如基于自己的實際使用經(jīng)驗，分享對GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)庫的技術(shù)分析、使用感受及在項目實戰(zhàn)中的經(jīng)
2-3POC技能訓(xùn)練 數(shù)據(jù)庫對象設(shè)計數(shù)據(jù)庫整體設(shè)計，對象命名規(guī)范，對象設(shè)計原則，Sql編寫規(guī)則四個方面詳細講解了應(yīng)用層如何用好數(shù)據(jù)倉庫GaussDB(DWS) https://bbs.huaweicloud.com/videos/103292Day 4數(shù)據(jù)遷移通過GDS和COPY工具進行物理數(shù)
們與您的協(xié)議受托處理您的此類數(shù)據(jù)。 1.5.3 您有權(quán)對您的內(nèi)容進行上傳、刪除、更改等操作。就數(shù)據(jù)的刪除、更改等操作，您應(yīng)謹慎操作并自行承擔(dān)因此操作而產(chǎn)生的后果。 1.5.4您應(yīng)根據(jù)自身需求自行對數(shù)據(jù)進行備份，華為云僅依據(jù)相關(guān)法律法規(guī)要求或約定提供數(shù)據(jù)備份服務(wù)。 1.6 您承諾對
上圖中可以看出，SQL執(zhí)行時間達到了1200s+，lk子查詢數(shù)據(jù)量達到了118億，表掃描時間達到了300s+，同時存在非常嚴重的下盤。但是關(guān)聯(lián)后數(shù)據(jù)量只有300萬，與業(yè)務(wù)證實后確認的確不需要掃描所有數(shù)據(jù)（即可以利用某個字段進行提前過濾，降低關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)量，減少下盤）。 例如本案例中，與業(yè)務(wù)求證后利
Flink應(yīng)用場景以及其他實時計算框架對比 一、Flink應(yīng)用場景 在實際生產(chǎn)的過程中，大量數(shù)據(jù)在不斷地產(chǎn)生，例如金融交易數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)訂單數(shù)據(jù)、GPS定位數(shù) 據(jù)、傳感器信號、移動終端產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、通信信號數(shù)據(jù)等，以及我們熟悉的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控、服務(wù)器產(chǎn)生的日志數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)最大的共同點就是實時從不同的
BA比較頭疼的問題，尤其對于使用自建數(shù)據(jù)庫的企業(yè)DBA來說，一直是我們不懈努力的方向。華為云的數(shù)據(jù)管理服務(wù)DAS的實時性能和會話功能，賦予了用戶對實例進行全面分析的能力，集中反映了數(shù)據(jù)庫實例的性能和會話的運行狀況，為用戶提供了多維度、可視化實時會話和性能監(jiān)控信息，能幫助客戶快速定
方法二、MJPG-streamer方式 之前做項目需要樹莓派和PC進行視頻傳輸，發(fā)現(xiàn)兩種方法： 方法一：Python+OpenCv實現(xiàn)樹莓派數(shù)據(jù)采集，樹莓派搭建服務(wù)器，PC機作為客戶端實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸，結(jié)果發(fā)現(xiàn)傳輸畫質(zhì)太差。 網(wǎng)址：https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/81974373
支持如下形式： 忽略 當同步數(shù)據(jù)與目標數(shù)據(jù)庫已有數(shù)據(jù)沖突時（主鍵/唯一鍵存在重復(fù)等），將跳過沖突數(shù)據(jù)，繼續(xù)進行后續(xù)同步。選擇忽略可能導(dǎo)致源庫與目標庫數(shù)據(jù)不一致。 覆蓋 當同步數(shù)據(jù)與目標數(shù)據(jù)庫已有數(shù)據(jù)沖突時（主鍵/唯一鍵存在重復(fù)等），將覆蓋原來的沖突數(shù)據(jù)。 DML同步 選擇需要同步的DML操作，默認都勾選。
支持如下形式： 忽略 當同步數(shù)據(jù)與目標數(shù)據(jù)庫已有數(shù)據(jù)沖突時（主鍵/唯一鍵存在重復(fù)等），將跳過沖突數(shù)據(jù)，繼續(xù)進行后續(xù)同步。選擇忽略可能導(dǎo)致源庫與目標庫數(shù)據(jù)不一致。 覆蓋 當同步數(shù)據(jù)與目標數(shù)據(jù)庫已有數(shù)據(jù)沖突時（主鍵/唯一鍵存在重復(fù)等），將覆蓋原來的沖突數(shù)據(jù)。 DML同步 選擇需要同步的DML操作，默認都勾選。
創(chuàng)建VPC和安全組 創(chuàng)建VPC和安全組，為創(chuàng)建GaussDB實例準備網(wǎng)絡(luò)資源和安全組。 創(chuàng)建VPC 登錄華為云控制臺。 單擊管理控制臺左上角的，選擇區(qū)域。 單擊左側(cè)的服務(wù)列表圖標，選擇“網(wǎng)絡(luò) > 虛擬私有云 VPC”。 進入虛擬私有云信息頁面。 單擊“創(chuàng)建虛擬私有云”購買VPC。
1、查詢最新快照數(shù)據(jù) 為了了解Iceberg如何查詢最新數(shù)據(jù)，可以參照下面這張圖來詳細了解底層實現(xiàn)。 查詢Iceberg表數(shù)據(jù)時，首先獲取最新的metadata信息，這里先獲取到“00000-*ec504.metadata.json”元數(shù)據(jù)信息，解析當前元
HCIP-GaussDB-OLAP V1.5系列課程。本課程主要介紹華為數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)的高級語法知識，包括基本的 數(shù)據(jù)類型、常用的函數(shù)、操作符和查詢語句，用戶自定義函數(shù)和存儲過程；以 及其分布式執(zhí)行引擎的相關(guān)內(nèi)容，包括分布式執(zhí)行中涉及的核心算子、分布式 執(zhí)行
d內(nèi)核部分的實現(xiàn)包括線程管理及調(diào)度器和定時器管理、線程間通信管理以及內(nèi)存管理等，是操作系統(tǒng)的核心；系統(tǒng)配置文件rtconfig.h是由配置工具自動生成的，一般情況下無須手動更改。使用自動初始化時，需要根據(jù)實際需求安排好各個函數(shù)的先后執(zhí)行順序。
