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Hive是Apache開源的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，基于Hadoop構(gòu)建，用于處理大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Hive 是 Apache 開源的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，基于 Hadoop 構(gòu)建，主要用于處理和分析大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。它將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為數(shù)據(jù)庫(kù)表，并通過類 SQL 的查詢語言（HiveQL）

化混合架構(gòu)的大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)，保護(hù)舊有IT資產(chǎn)。支持客戶在大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ)上，搭建全行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集、交換、分析服務(wù)平臺(tái)及計(jì)劃調(diào)度平臺(tái)。 協(xié)助客戶建設(shè)數(shù)據(jù)開發(fā)體系、數(shù)據(jù)運(yùn)維體系、數(shù)據(jù)治理體系、數(shù)據(jù)加工體系，幫助銀行客戶打通數(shù)據(jù)生產(chǎn)、加工、分析、利用的全鏈條。 完全數(shù)據(jù)庫(kù)化 1) 外部的離線文檔，僅作為編輯的介質(zhì)；

問相應(yīng)的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的訪問控制。（4）動(dòng)態(tài)脫敏通過對(duì)隱私數(shù)據(jù)設(shè)置脫敏策略，使得權(quán)限不足的用戶在訪問該數(shù)據(jù)時(shí)返回的是脫敏后的偽造數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)的安全性（5）控制權(quán)和訪問權(quán)分離針對(duì)管理員用戶，表對(duì)象的控制權(quán)和訪問權(quán)要能夠分離，提高普通用戶數(shù)據(jù)安全性。（6）數(shù)據(jù)加密認(rèn)證數(shù)據(jù)庫(kù)客戶端

問相應(yīng)的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)細(xì)粒度的訪問控制。（4）動(dòng)態(tài)脫敏通過對(duì)隱私數(shù)據(jù)設(shè)置脫敏策略，使得權(quán)限不足的用戶在訪問該數(shù)據(jù)時(shí)返回的是脫敏后的偽造數(shù)據(jù)，保障數(shù)據(jù)的安全性（5）控制權(quán)和訪問權(quán)分離針對(duì)管理員用戶，表對(duì)象的控制權(quán)和訪問權(quán)要能夠分離，提高普通用戶數(shù)據(jù)安全性。（6）數(shù)據(jù)加密認(rèn)證數(shù)據(jù)庫(kù)客戶端

數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)運(yùn)維管理及數(shù)據(jù)開發(fā)管理。數(shù)據(jù)后臺(tái)包括數(shù)據(jù)的采集與集成，采集通過長(zhǎng)亮的交換平臺(tái)、外部數(shù)據(jù)管理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)內(nèi)、外部數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)與批量數(shù)據(jù)的采集與交換。數(shù)據(jù)集成包括搭建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、非結(jié)構(gòu)平臺(tái)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)、歷史數(shù)據(jù)平臺(tái)等，實(shí)現(xiàn)面向不同場(chǎng)景、不

上都已經(jīng)得到了應(yīng)用，如果服務(wù)集成平臺(tái)的日志量將會(huì)很大，這也正好符合了分布式計(jì)算的適用場(chǎng)景。分析客戶需求  提供解決方案  安裝部署性能調(diào)優(yōu) 提供大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)支撐團(tuán)隊(duì)服務(wù)

指導(dǎo)客戶利用昇騰AI任務(wù)性能調(diào)優(yōu)工具Profiling，通過關(guān)鍵數(shù)據(jù)采集和性能指標(biāo)分析，幫助客戶快速定位性能瓶頸，提升AI任務(wù)性能調(diào)優(yōu)效率。貼身指導(dǎo)，問題處理效率提升,需求有效管控，保障滿意度,模型快速適配，縮短業(yè)務(wù)上線時(shí)間

教育數(shù)字基座數(shù)據(jù)中心套件配套服務(wù)，為市、區(qū)、校各級(jí)教育部門提供定制化的數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)駕駛艙及數(shù)據(jù)分析服務(wù)。區(qū)域數(shù)據(jù)中心套件配套服務(wù)主要是提供定制化的數(shù)據(jù)服務(wù)，利用教育數(shù)據(jù)資源中的數(shù)據(jù)，如：區(qū)級(jí)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、學(xué)校業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以及錄播課堂、網(wǎng)絡(luò)課堂的教師教學(xué)過程、學(xué)生學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)等，通過

度調(diào)優(yōu)和模型性能調(diào)優(yōu)。模型精度調(diào)優(yōu)包含對(duì)齊模型前向推理過程中的計(jì)算結(jié)果，分析模型訓(xùn)練日志、模型網(wǎng)絡(luò)輸出，采集精度數(shù)據(jù)，定位模型訓(xùn)練過程中的精度異常、數(shù)據(jù)溢出等問題，優(yōu)化后模型在評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集的得分與遷移前的模型推理在評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集的得分誤差小于2%。模型性能調(diào)優(yōu)包含性能數(shù)據(jù)分析與采集、模

Oracle/MySQL /SQLServer等常見數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化，數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu)，數(shù)據(jù)備份，數(shù)據(jù)遷移，慢查詢，死鎖，sql優(yōu)化，數(shù)據(jù)恢復(fù)，拆庫(kù)拆表，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)找回，刪除數(shù)據(jù)，服務(wù)前說明 為確保您的服務(wù)能夠快速且正常實(shí)施，在購(gòu)買服務(wù)前請(qǐng)?zhí)崆?-2個(gè)工作日與我們溝通，為您做出更好且詳盡的服務(wù)內(nèi)容和措施意見。

心競(jìng)爭(zhēng)力在于其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)收集與處理能力。通過創(chuàng)新的監(jiān)控技術(shù)和智能分析算法，平臺(tái)能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地采集應(yīng)用的各類性能指標(biāo)，包括服務(wù)數(shù)、請(qǐng)求數(shù)、錯(cuò)誤數(shù)、平均耗時(shí)等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不僅為企業(yè)提供了清晰的應(yīng)用性能概覽，還通過可視化手段，如全局拓?fù)鋱D、服務(wù)列表等，使性能問題一目了然，便于快

全面的指標(biāo)梳理和溯源。統(tǒng)一指標(biāo)業(yè)務(wù)分類和編碼標(biāo)準(zhǔn)，明確指標(biāo)體系架構(gòu)、指標(biāo)支撐節(jié)點(diǎn)、指標(biāo)數(shù)據(jù)來源、指標(biāo)數(shù)據(jù)粒度和指標(biāo)業(yè)務(wù)口徑，形成指標(biāo)體系規(guī)劃清單，為后續(xù)指標(biāo)實(shí)施落地提供需求指導(dǎo)。2． 指標(biāo)數(shù)據(jù)模型管理：在企業(yè)現(xiàn)有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，以企業(yè)指標(biāo)體系建設(shè)需求為導(dǎo)向，進(jìn)一步補(bǔ)充數(shù)據(jù)資源，完

對(duì)象存儲(chǔ)之間的比較與同步。 i2Active數(shù)據(jù)庫(kù)災(zāi)備管理在數(shù)據(jù)庫(kù)高并發(fā)事務(wù)場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)全量同步、增量同步，通過同步校 驗(yàn)確保數(shù)據(jù)庫(kù)源端和目標(biāo)端的事務(wù)級(jí)最終一致性 ; 同時(shí)提供備庫(kù)接管和增量回切等高級(jí)功能，幫助用戶在復(fù)雜的應(yīng)用環(huán)境下完成數(shù)據(jù)庫(kù)的容災(zāi)備份、異構(gòu)數(shù)據(jù)遷移、數(shù)據(jù)分發(fā)、構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等數(shù)據(jù)整合工作。 

請(qǐng)求錯(cuò)誤等影響用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵性能指標(biāo)項(xiàng)，并基于這些關(guān)鍵指標(biāo)對(duì)小程序的健康程度進(jìn)行打 分，以便用戶及時(shí)掌握自身開發(fā)的小程序健康情況，對(duì)導(dǎo)致性能變差的因素快速定位和采取措 施，是適用于各種微信小程序的性能可視化解決方案。同時(shí)，搭配以上真實(shí)用戶監(jiān)測(cè)平臺(tái)，也可通過博睿數(shù)據(jù)的【Bonre主動(dòng)式性能管理服務(wù)

ng 統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)：自動(dòng)標(biāo)記從客戶端到服務(wù)端數(shù)據(jù)標(biāo)簽，涵蓋30+資源標(biāo)簽及100+自定義微服務(wù)標(biāo)簽，消除數(shù)據(jù)孤島問題，以釋放數(shù)據(jù)的下鉆切分能力。 SmartEncoding高性能：能夠?qū)?biāo)簽數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)性能提升 10 倍，從此告別高基標(biāo)簽和數(shù)據(jù)采樣焦慮。使用Rust實(shí)現(xiàn)的Agent，告

基于華為云數(shù)據(jù)治理平臺(tái)DGC服務(wù)，并融合國(guó)雙團(tuán)隊(duì)專業(yè)化的數(shù)據(jù)治理規(guī)劃、咨詢、實(shí)施、部署、運(yùn)維、培訓(xùn)及運(yùn)營(yíng)服務(wù)。以完善的數(shù)據(jù)治理策略為根基，對(duì)接各類數(shù)據(jù)源實(shí)現(xiàn)跨數(shù)據(jù)源的查詢、建模、預(yù)計(jì)算，通過豐富的可視化組件進(jìn)行數(shù)據(jù)展示和交互式分析，結(jié)合人工智能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘。 提供從數(shù)據(jù)采集、數(shù)