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析。利用 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合Python對球星薪酬進(jìn)行分析,探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群:對大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員,社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力:掌握數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)等云服務(wù)的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力來自:專題據(jù)處理和復(fù)雜查詢場景的考驗(yàn)。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 金融級高可用與全密態(tài)安全 金融級兩地三中心高可用 GaussDB 提供了多種高可用方案,包括同城AZ內(nèi)高可用、跨AZ高可用、異地跨Region的兩地三中心容災(zāi)方案,滿足金融級監(jiān)管要求。GaussDB通過獨(dú)有的Switch Tur來自:專題
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總行下一代EDW(Enterprise Data Warehouse,企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫)聯(lián)合創(chuàng)新項(xiàng)目。 2015年:華為與工商銀行聯(lián)合創(chuàng)新,Gauss OLAP數(shù)據(jù)庫開始在工商銀行上線,逐步替換了友商數(shù)據(jù)倉庫一體機(jī)產(chǎn)品 2016年:華為高斯部啟動(dòng)分布式OLTP數(shù)據(jù)庫的研發(fā)工作 201來自:專題來自:百科
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合了 數(shù)據(jù)湖 和數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)優(yōu)勢,具有高效、規(guī)范、靈活、簡潔的架構(gòu)和資源占用少的特點(diǎn),將降低傳統(tǒng)湖倉割裂導(dǎo)致的系統(tǒng)間復(fù)雜度,并減少在湖、倉、AI開發(fā)之間來回搬遷數(shù)據(jù)的工作。 華為云 FusionInsight 已累計(jì)服務(wù)超過3500家泛企業(yè)客戶,其中,80%的TOP60金融客戶和70%來自:百科
并發(fā)的長遠(yuǎn)需求。 最佳實(shí)踐 隨著金融業(yè)的快速發(fā)展和大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)的不斷完善,近年來工行與華為持續(xù)聯(lián)合創(chuàng)新,通過引入FusionInsight 智能數(shù)據(jù)湖 ,工行大數(shù)據(jù)技術(shù)從僅對大數(shù)據(jù)批量加工,已延展到大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算、聯(lián)機(jī)查詢、 數(shù)據(jù)可視化 、安全管控等金融應(yīng)用場景,不斷提升工行服務(wù)實(shí)體經(jīng)來自:百科
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