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本實(shí)驗(yàn)基于ROMA Connect設(shè)備集成服務(wù)的能力，模擬將電表數(shù)據(jù)采集，并存儲(chǔ)到云端MQS的過程。來自：其他本實(shí)驗(yàn)基于ROMA Connect設(shè)備集成服務(wù)的能力，模擬將電表數(shù)據(jù)采集，并存儲(chǔ)到云端MQS的過程。來自：其他
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利用Hive組件創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)加載。具體來說，首先在Hive中創(chuàng)建Database，然后創(chuàng)建數(shù)據(jù)表。來自：其他利用Hive組件創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)加載。具體來說，首先在Hive中創(chuàng)建Database，然后創(chuàng)建數(shù)據(jù)表。來自：其他
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利用Hive組件創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)加載。具體來說，首先在Hive中創(chuàng)建Database，然后創(chuàng)建數(shù)據(jù)表。來自：其他![]()
利用Hive組件創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)加載。具體來說，首先在Hive中創(chuàng)建Database，然后創(chuàng)建數(shù)據(jù)表。來自：其他![]()
本實(shí)驗(yàn)以某數(shù)據(jù)中心MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)遷移為例，指導(dǎo)用戶掌握DRS遷移流程。來自：其他![]()
本課程詳細(xì)介紹在 GaussDB (DWS)中如何進(jìn)行表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，如何進(jìn)行SQL優(yōu)化，如何查找慢SQL和高頻SQL，幫助您提高數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的性能和響應(yīng)速度。來自：其他![]()
本實(shí)驗(yàn)是基于 MRS 服務(wù)中的Spark組件對(duì)學(xué)習(xí)偏好進(jìn)行分析，并進(jìn)行系統(tǒng)推薦。實(shí)驗(yàn)所用數(shù)據(jù)表來自用戶選課評(píng)分表，通過繪制學(xué)生學(xué)習(xí)行為的關(guān)系圖，基于協(xié)同過濾算法揭示學(xué)生的學(xué)習(xí)偏好，從而分析不同類型學(xué)生學(xué)習(xí)課程的行為差異。來自：其他![]()
本實(shí)驗(yàn)是基于MRS服務(wù)中的Spark組件對(duì)學(xué)習(xí)偏好進(jìn)行分析，并進(jìn)行系統(tǒng)推薦。實(shí)驗(yàn)所用數(shù)據(jù)表來自用戶選課評(píng)分表，通過繪制學(xué)生學(xué)習(xí)行為的關(guān)系圖，基于協(xié)同過濾算法揭示學(xué)生的學(xué)習(xí)偏好，從而分析不同類型學(xué)生學(xué)習(xí)課程的行為差異。來自：其他![]()
本課程主要介紹GaussDB常用的數(shù)據(jù)字典。數(shù)據(jù)字典保存了數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)信息以及數(shù)據(jù)庫(kù)中所有的對(duì)象信息，是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)運(yùn)行的基礎(chǔ)，用來描述數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)部的運(yùn)行和管理情況。GaussDB的數(shù)據(jù)字典主要包含系統(tǒng)表和系統(tǒng)視圖。來自：其他![]()
數(shù)據(jù)庫(kù)在企業(yè)中有著重要的地位和應(yīng)用，華為GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)在鯤鵬生態(tài)中是主力場(chǎng)景之一。數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)革新正在打破現(xiàn)有秩序、云化、分布式、多模處理是未來主要趨勢(shì)。本課程重點(diǎn)介紹華為GaussDB 云數(shù)據(jù)庫(kù) 的優(yōu)勢(shì)、關(guān)鍵特性和應(yīng)用場(chǎng)景，并介紹相關(guān)配套工具。來自：其他![]()
本實(shí)驗(yàn)是基于Spark進(jìn)行偏好分析的實(shí)例。我們利用課程信息表，分析學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)變化趨勢(shì)和學(xué)習(xí)偏好。來自：其他![]()
對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)遷移感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)遷移的理論結(jié)合華為MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)上云的實(shí)踐 通過數(shù)據(jù)庫(kù)遷移方案的解析掌握MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)遷移上云的實(shí)現(xiàn)方法 了解了云上數(shù)據(jù)庫(kù)遷移技術(shù)的實(shí)現(xiàn)原理，通過實(shí)踐提升學(xué)員數(shù)據(jù)庫(kù)遷移的能力 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移的華為云實(shí)踐 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移的解決方案來自：其他![]()
數(shù)據(jù)庫(kù)在企業(yè)中有著重要的地位和應(yīng)用，華為GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)在鯤鵬生態(tài)中是主力場(chǎng)景之一。數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)革新正在打破現(xiàn)有秩序、云化、分布式、多模處理是未來主要趨勢(shì)。本課程重點(diǎn)介紹華為GaussDB云數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)、關(guān)鍵特性和應(yīng)用場(chǎng)景，并介紹相關(guān)配套工具。來自：其他![]()
對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)遷移感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)遷移的理論結(jié)合華為MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)上云的實(shí)踐 通過數(shù)據(jù)庫(kù)遷移方案的解析掌握MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)遷移上云的實(shí)現(xiàn)方法 了解了云上數(shù)據(jù)庫(kù)遷移技術(shù)的實(shí)現(xiàn)原理，通過實(shí)踐提升學(xué)員數(shù)據(jù)庫(kù)遷移的能力 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移的華為云實(shí)踐 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移的解決方案來自：其他![]()
本實(shí)驗(yàn)是基于Spark進(jìn)行偏好分析的實(shí)例。我們利用課程信息表，分析學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)變化趨勢(shì)和學(xué)習(xí)偏好。來自：其他![]()
本課程主要介紹JavaScript的數(shù)組定義、遍歷、去重和日期、字符串、Math對(duì)象、包裝類型、正則表達(dá)式。來自：其他![]()
有數(shù)據(jù)庫(kù)上云需求的技術(shù)人員和對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)上云感興趣的社會(huì)大眾 結(jié)合華為云服務(wù)實(shí)現(xiàn)兩種數(shù)據(jù)庫(kù)上云方式的性能對(duì)比測(cè)試 了解數(shù)據(jù)庫(kù)上云方式的基礎(chǔ)概念及部署方式 通過數(shù)據(jù)庫(kù)上云方式的性能對(duì)比測(cè)試，企業(yè)能夠選擇出適合自己的數(shù)據(jù)庫(kù)上云方式 云上數(shù)據(jù)庫(kù)性能對(duì)比測(cè)試實(shí)踐 數(shù)據(jù)庫(kù)性能測(cè)試概述 華為云數(shù)據(jù)庫(kù)測(cè)試所需云服務(wù)來自：其他![]()
課程包含數(shù)據(jù)庫(kù)及行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)的介紹；數(shù)智時(shí)代下，華為打造的世界級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)通過開源開放，共建繁榮的openGauss生態(tài)；以及華為自研數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB的技術(shù)、關(guān)鍵特性和場(chǎng)景應(yīng)用。來自：其他![]()
通過MapReduce組件統(tǒng)計(jì)出用戶選課表中各省份各科的選課數(shù)量，最終計(jì)算出每個(gè)省份各個(gè)科目的平均選課數(shù)量。來自：其他
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