- 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
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企業(yè)上云與治理提出了一套適用于互聯(lián)網(wǎng)、金融、游戲、產(chǎn)業(yè)云等行業(yè)的解決方案,數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)處理與匯聚,再到數(shù)據(jù)計(jì)算與分析,最后到應(yīng)用與消費(fèi)層,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的一系列操作(采集、處理、分析和應(yīng)用),構(gòu)建了全場(chǎng)景數(shù)據(jù)服務(wù)助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,最終實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到價(jià)值的閉環(huán)。 數(shù)據(jù)采集與處理 對(duì)核來(lái)自:百科專(zhuān)屬計(jì)算集群的功能 專(zhuān)屬計(jì)算集群的功能 時(shí)間:2020-09-22 09:28:21 專(zhuān)屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專(zhuān)屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享,性能要求高的場(chǎng)景。用戶可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備,獨(dú)享計(jì)算,從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 計(jì)算隔離 獨(dú)享計(jì)算資源池,部來(lái)自:百科
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及時(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù),就無(wú)法將數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化,大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)又成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。針對(duì)這種情況,大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。服務(wù)提供商提供大數(shù)據(jù)處理平臺(tái),為企業(yè)消除了大數(shù)據(jù)處理的效率問(wèn)題和可靠性問(wèn)題,讓企業(yè)能夠?qū)W⒂谖锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析與利用。 -來(lái)自:百科審計(jì)。 與 云監(jiān)控服務(wù) 的關(guān)系 云監(jiān)控 (Cloud Eye)為 DLI 提供監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),監(jiān)控作業(yè)中的多項(xiàng)指標(biāo),從而集中高效地呈現(xiàn)狀態(tài)信息。 與 消息通知 服務(wù)的關(guān)系 消息通知服務(wù)(Simple Message Notification)可以在DLI發(fā)生作業(yè)運(yùn)行異常時(shí)給用戶發(fā)送通知。 與 云數(shù)據(jù)遷移 服務(wù)的關(guān)系來(lái)自:百科
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課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,學(xué)員能夠區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、融合數(shù)倉(cāng)的概念,熟悉華為融合數(shù)倉(cāng)在行業(yè)中的應(yīng)用,描述 GaussDB 200中的概念和架構(gòu),掌握GaussDB 200的基本用法,熟悉GaussDB 200的核心性能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和融合數(shù)倉(cāng) 2. GaussDB 200來(lái)自:百科2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 3、掌握無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)包括聚類(lèi)算法的基礎(chǔ)知識(shí)及應(yīng)用。 4、掌握分類(lèi)問(wèn)題,數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)知識(shí)及應(yīng)用。 課程大綱 第1章 機(jī)器學(xué)習(xí)概述 第2章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-線性回歸 第3章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-邏輯回歸 第4章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-KNN來(lái)自:百科MRS 基于開(kāi)源軟件Hadoop進(jìn)行功能增強(qiáng)、Spark內(nèi)存計(jì)算引擎、HBase分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)以及Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架,提供企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢和分析的統(tǒng)一平臺(tái),幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),可解決各大企業(yè)的以下需求: 海量數(shù)據(jù)的分析與計(jì)算 海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ) 海量數(shù)據(jù)流式處理 MapReduce服務(wù) MRS來(lái)自:百科熱門(mén)課程/實(shí)驗(yàn)推薦 大數(shù)據(jù)入門(mén)與應(yīng)用 課程 從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,為您揭開(kāi)大數(shù)據(jù)神秘的面紗 從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,為您揭開(kāi)大數(shù)據(jù)神秘的面紗 立即學(xué)習(xí) 球星薪酬決定性因素分析 認(rèn)證 利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素,掌握大數(shù)據(jù)分析 利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素,掌握大數(shù)據(jù)分析來(lái)自:專(zhuān)題SoH)、高性能數(shù)據(jù)庫(kù)以及分布式內(nèi)存緩存等應(yīng)用。 E1型:主要支持OLTP場(chǎng)景,如內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)(如SAP HANA BWoH)、大數(shù)據(jù)處理引擎以及數(shù)據(jù)挖掘等應(yīng)用。 表1 E3型 彈性云服務(wù)器 的規(guī)格 規(guī)格名稱 vCPU 內(nèi)存(GB) 網(wǎng)卡個(gè)數(shù)上限 虛擬化類(lèi)型 e3.7xlarge.12 28 348來(lái)自:百科數(shù)據(jù)源不統(tǒng)一,導(dǎo)致多個(gè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)不一致,需多方核實(shí),例如空管部門(mén)的多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中都具有飛行電報(bào)處理功能,其作業(yè)都是AFTN電報(bào)數(shù)據(jù)的接入與處理,數(shù)據(jù)重復(fù)采集,數(shù)據(jù)存在不一致情況。 數(shù)據(jù)缺乏共享與開(kāi)放,缺少行業(yè)元數(shù)據(jù)/主數(shù)據(jù)積累 空管系統(tǒng)各地區(qū)在技術(shù)攻關(guān)、系統(tǒng)研發(fā)和設(shè)備引進(jìn)等方面均存在差異,導(dǎo)致部分關(guān)鍵業(yè)務(wù)來(lái)自:百科包括 函數(shù)工作流 FunctionGraph、Serverless容器引擎CCE Autopilot、Serverless應(yīng)用托管CAE、云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等。華為云函數(shù)工作流FunctionGraph一項(xiàng)基于事件驅(qū)動(dòng)的函數(shù)托管計(jì)算服務(wù),只需編寫(xiě)業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行來(lái)自:百科企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì) 多種云服務(wù)作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對(duì)接所有華為云的 數(shù)據(jù)湖 與數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù),也支持對(duì)接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),比如Oracle、Greenplum等。 簡(jiǎn)單易用 圖形化編排,即開(kāi)即用,輕松上手。 云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 快速將線下來(lái)自:百科時(shí)間:2022-11-07 16:45:23 物聯(lián)網(wǎng) 在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,每天都有數(shù)不清的各類(lèi)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備被連接起來(lái)而產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù),如果沒(méi)法及時(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù),就無(wú)法將數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化,那么如何對(duì)源源不斷采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理呢?請(qǐng)往下看: 面對(duì)龐大的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)所面臨的挑戰(zhàn)來(lái)自:百科2、掌握DWS的數(shù)據(jù)字典與SQL語(yǔ)法。 3、掌握DWS的對(duì)象設(shè)計(jì)與管理。 4、掌握DWS的安全管理。 5、掌握DWS的集群管理及運(yùn)維。 課程大綱 第1章 DWS概述 第2章 SQL進(jìn)階(中級(jí)) 第3章 數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象設(shè)計(jì)與管理 第4章 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 管理 第5章 集群管理與運(yùn)維(中級(jí)) 華為云開(kāi)發(fā)者學(xué)堂來(lái)自:百科盤(pán),這樣云硬盤(pán)在初始狀態(tài)就具有快照中的數(shù)據(jù)。 快照和備份的區(qū)別 1、快照和云硬盤(pán)備份均是重要的數(shù)據(jù)容災(zāi)手段,兩者存儲(chǔ)方案不同。 *快照數(shù)據(jù)與云硬盤(pán)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一起,可以支持快速備份和恢復(fù)。 *備份數(shù)據(jù)則存儲(chǔ)在對(duì)象存儲(chǔ) ( OBS )中,可以實(shí)現(xiàn)在云硬盤(pán)存儲(chǔ)損壞情況下的數(shù)據(jù)恢復(fù)。 2、快來(lái)自:百科熱門(mén)課程/實(shí)驗(yàn)推薦 大數(shù)據(jù)入門(mén)與應(yīng)用 課程 從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,為您揭開(kāi)大數(shù)據(jù)神秘的面紗 從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,為您揭開(kāi)大數(shù)據(jù)神秘的面紗 立即學(xué)習(xí) 球星薪酬決定性因素分析 認(rèn)證 利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素,掌握大數(shù)據(jù)分析 利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素,掌握大數(shù)據(jù)分析來(lái)自:專(zhuān)題對(duì)象存儲(chǔ)OBS 的大數(shù)據(jù)分析 云硬盤(pán)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 對(duì)象存儲(chǔ)OBS的線 視頻點(diǎn)播 彈性文件的文件共享 云備份的數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 對(duì)象存儲(chǔ)OBS的大數(shù)據(jù)分析 大數(shù)據(jù)分析 提供高性能、高可靠、低時(shí)延、低成本的海量存儲(chǔ)系統(tǒng),與華為云的大數(shù)據(jù)服務(wù)組合使用,能夠大幅降低成本,并根據(jù)需求調(diào)整規(guī)模和提高創(chuàng)新速度幫助企業(yè)簡(jiǎn)單便捷的管理大數(shù)據(jù)來(lái)自:專(zhuān)題批量創(chuàng)建彈性公網(wǎng)IPBatchCreatePublicips 相關(guān)推薦 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以存儲(chǔ)多少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)? 約束與限制 邊緣小站資源使用率概覽 資源與成本 Serverless計(jì)費(fèi)說(shuō)明:計(jì)費(fèi)項(xiàng) 計(jì)費(fèi)說(shuō)明:計(jì)費(fèi)項(xiàng) 約束與限制:制品倉(cāng)庫(kù)使用限制 計(jì)費(fèi)說(shuō)明:計(jì)費(fèi)項(xiàng) 包年/包月:適用計(jì)費(fèi)項(xiàng) 計(jì)費(fèi)說(shuō)明:計(jì)費(fèi)項(xiàng)來(lái)自:百科
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