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數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)湖主要的區(qū)別在于如下兩點： 存儲數(shù)據(jù)類型 數(shù)據(jù)倉庫是存儲數(shù)據(jù)，進行建模，存儲的是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)湖以其本源格式保存大量原始數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，主要是由原始的、混亂的、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)組成。在需要數(shù)據(jù)之前，沒有定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和需求。 數(shù)據(jù)處理模式
方案概述 應用場景 近年來隨著移動通信、物聯(lián)網(wǎng)、社交媒體平臺火速發(fā)展，圖片和視頻成為大眾獲取信息的主要途徑，相比于文字，圖片存儲占用空間大，傳輸過程也會耗費大量網(wǎng)絡資源，在很多場景下，比如圖片預覽，小窗口展示時，其實并不需要加載原始圖片，只需加載壓縮
方案概述 應用場景 Kafka 遷移是將 Kafka 數(shù)據(jù)從一個環(huán)境或?qū)嵗D(zhuǎn)移到另一個環(huán)境或?qū)嵗倪^程。在遷移過程中，我們將采用逐步切換的方式，確保業(yè)務的連續(xù)性。具體而言，我們會先建立新的 Kafka 集群，并對其進行充分的測試和優(yōu)化。然后，將一部分
但不是系統(tǒng)中所有信息都可以這樣簡單的用一個表中的字段就能對應的。 它和結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)相比，結(jié)構(gòu)變化很大。因為我們要了解數(shù)據(jù)的細節(jié)所以不能將數(shù)據(jù)簡單的組織成一個文件按照非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，由于結(jié)構(gòu)變化很大也不能夠簡單的建立一個表和他對應。 先舉一個半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)的例子，比如存儲員工的簡歷。不像員工基本信息那樣一致每個
方案概述 現(xiàn)有企業(yè)A和企業(yè)B達成了一項數(shù)據(jù)共享合作協(xié)議，企業(yè)B允許企業(yè)A根據(jù)用戶id查詢企業(yè)B的數(shù)據(jù)，輔助企業(yè)A的實時分析業(yè)務。而企業(yè)A不想暴露給企業(yè)B自己查詢的用戶id，因為查詢該用戶的信息隱含著“該用戶是企業(yè)A的客戶”的信息，存在用戶隱私泄露的風險。 企業(yè)A
圖工具。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 架構(gòu)圖說明： 函數(shù)工作流創(chuàng)建APIG觸發(fā)器。 用戶通過網(wǎng)頁訪問，觸發(fā)函數(shù)執(zhí)行。 方案優(yōu)勢 無服務器
方案優(yōu)勢 高性能并發(fā)調(diào)度引擎ModelBox中將所有的任務都以功能單元的形式封裝，由多個功能單元構(gòu)成一個完整的應用。執(zhí)行時，功能單元的計算將統(tǒng)一由線程池并發(fā)調(diào)度，確保計算單元被分配到對應的異構(gòu)硬件中執(zhí)行。同時，計算中，數(shù)據(jù)和執(zhí)行單元綁定，保證數(shù)據(jù)處理的合理分配和高吞吐量。
華為云數(shù)據(jù)脫敏服務支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)脫敏。以下是具體分析：一、華為云數(shù)據(jù)安全中心（DSC）的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)支持情況數(shù)據(jù)采集階段DSC通過構(gòu)建自動化數(shù)據(jù)識別引擎，在數(shù)據(jù)生成的時候就能呈現(xiàn)整體風險，支持200種數(shù)據(jù)格式，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，真正做到場景全覆蓋。敏感數(shù)據(jù)識別階段在
針對一般用戶，ModelArts提供自動學習的預測分析場景來完成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的模型訓練。針對高階用戶，ModelArts在開發(fā)環(huán)境提供創(chuàng)建Notebook進行代碼開發(fā)的功能，在訓練作業(yè)提供創(chuàng)建大數(shù)據(jù)量訓練任務的功能；用戶在開發(fā)、訓練流程中使用Scikit_Learn、XGBoost、或Spark_MLlib引擎均可。
希望大佬能從針對小白和有編程基礎的用戶兩個角度分析如何用ModelArts訓練基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的模型
方案概述 應用場景 目前客戶對云服務規(guī)格參數(shù)僅停留于云產(chǎn)品文檔而沒有一個方法可以詳細了解到各個實例具體性能，目前也沒有有效方式針對進行實測其具體性能。針對產(chǎn)品性能基線測試場景需要對產(chǎn)品進行性能測試得到詳細的壓測數(shù)據(jù)。 本方案可以快速構(gòu)建測試的
需業(yè)務暫停，不影響業(yè)務整體運行。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 架構(gòu)圖說明： 為了實現(xiàn)跨機房實時拷貝，Kafka默認提供了一個工具MirrorMaker，用來幫助用戶實現(xiàn)數(shù)據(jù)在兩個Kafka集群間的拷貝。 就具體實
本方案可以快速構(gòu)建測試的客戶端（Kafka官方的壓測客戶端）和不同的Kafka服務端（ 急速型SSD、通用型SSD、高I/O,超高I/O 4種實例），方便客戶進行POC完成性能驗證。解決客戶對實例實際性能測試無從下手的問題。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu)
本文介紹如何使用Kafka開源工具MirrorMaker，實現(xiàn)Kafka遷移。 方案架構(gòu) 圖1 MirrorMaker工作原理圖 方案優(yōu)勢 使用的開源工具，目前開源Kafka安裝包里面都集成工具，無需格外下載。
本文介紹通過華為云函數(shù)工作流和對話機器人服務快速創(chuàng)建一個可查詢天氣，并能進行多輪問答的機器人，幫助開發(fā)者了解對話機器人的使用方法。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 架構(gòu)圖說明： 用戶與人機對話機器人進行問答交互。 人機對話機器人在作答時調(diào)用函數(shù)工作流。
近年來，各政務系統(tǒng)為貫徹落實國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，推進數(shù)據(jù)資源開放共享，助力城市經(jīng)濟從高速增長轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展，建設市級政務大數(shù)據(jù)平臺，整合城市全時空、全方位、全要素的數(shù)據(jù)資源，打通數(shù)據(jù)壁壘、促進數(shù)據(jù)流通、加快數(shù)據(jù)開放、創(chuàng)新數(shù)據(jù)應用、提升數(shù)據(jù)價值，開始與各各數(shù)據(jù)服務平臺合力搭建政務大數(shù)據(jù)平臺，全面推動智慧
租戶5、6，共享應用層，數(shù)據(jù)庫，不同租戶的業(yè)務數(shù)據(jù)存放在同一個schema中，使用租戶標識隔離(行隔離)； 租戶7，共享應用層，數(shù)據(jù)庫獨立，對數(shù)據(jù)隔離有一定的要求，業(yè)務數(shù)據(jù)量比較大，對數(shù)據(jù)的運維要求比較高時適用，避免與其他租戶相互影響。 共享應用層和數(shù)據(jù)庫實例時，在處理業(yè)務邏輯
式系統(tǒng)的順利運行提供有力保障。 本文旨在為華為云RabbitMQ用戶提供優(yōu)化思路。 方案架構(gòu) 方案優(yōu)勢 為分布式系統(tǒng)的順利運行提供有力保障。 提升消息的傳輸效率和處理速度。 提高業(yè)務系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
過程。 方案架構(gòu) 圖1 方案架構(gòu) 圖文跨模態(tài)搜索根據(jù)文本描述從圖像庫中搜索與其語義一致的圖像，可以應用于素材查找、圖庫管理等業(yè)務中。 方案優(yōu)勢 豐富的信
隨著大數(shù)據(jù)和AI業(yè)務的不斷融合，大數(shù)據(jù)分析和處理過程中，通過深度學習技術多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如圖片、音頻、文本）的進行大數(shù)據(jù)處理的業(yè)務場景越來越多。本文會介紹Spark如何與深度學習框架進行協(xié)同工作，在大數(shù)據(jù)的處理過程利用深度學習框架對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行處理。詳情請點擊博文鏈接：https://bbs
