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  • hive數(shù)據(jù)倉庫從入門到實(shí)戰(zhàn) 內(nèi)容精選 換一換
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    Developer系列課程。大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉的場(chǎng)景解決方案,方案架構(gòu)技術(shù)實(shí)現(xiàn)框架,包括數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、華為 GaussDB 解決方案等。 目標(biāo)學(xué)員 主要面向使用華為產(chǎn)品的用戶、合作伙伴工程師、ISV工程師、內(nèi)部工程師、高校學(xué)生以及ICT從業(yè)人員等 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、數(shù)據(jù)倉庫、融合數(shù)倉的概念,熟悉
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 21天轉(zhuǎn)型AI實(shí)戰(zhàn)營 21天轉(zhuǎn)型AI實(shí)戰(zhàn)營 時(shí)間:2020-12-09 10:39:12 AI機(jī)器人、AI游戲眼鏡、AI美圖……市場(chǎng)上層出不窮的AI產(chǎn)品讓人眼花繚亂。在AI市場(chǎng)的繁榮之下,是日新月異的AI技術(shù)!本期課程依托華為云EI服務(wù),帶領(lǐng)開發(fā)者學(xué)習(xí)和體驗(yàn)多
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 7天轉(zhuǎn)型運(yùn)維實(shí)戰(zhàn)營 7天轉(zhuǎn)型運(yùn)維實(shí)戰(zhàn)營 時(shí)間:2020-12-08 16:27:09 云上應(yīng)用架構(gòu)和調(diào)用關(guān)系復(fù)雜,運(yùn)維工作面臨諸多難題:如何掌握真實(shí)的用戶體驗(yàn)情況?如何追蹤系統(tǒng)、資源各類問題?如何理清微服務(wù)之間依賴關(guān)系?日志散落,如何快速定位問題根因? 面對(duì)這
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    Node)負(fù)責(zé)接收來自應(yīng)用的訪問請(qǐng)求,并向客戶端返回執(zhí)行結(jié)果,此外,協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)還負(fù)責(zé)分解任務(wù),并調(diào)度任務(wù)分片在各DN上并行執(zhí)行。 自動(dòng)數(shù)據(jù)備份 支持將集群快照自動(dòng)備份EB級(jí)對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS (Object Storage Service)中,方便利用業(yè)務(wù)空閑期對(duì)集群做周期備份以保證集群異常后的數(shù)據(jù)恢復(fù)。
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    了其虛擬化層的高可靠、高安全的能力。 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入 MRS 集群的能力,包括Flume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入)、Kafka(高可靠消息隊(duì)列),支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)集群中。使用 云數(shù)據(jù)遷移 云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群中。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
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    式緩存服務(wù)Redis,華為云專家傾囊相授,5節(jié)精編實(shí)戰(zhàn)課,帶你入門實(shí)戰(zhàn)輕松玩轉(zhuǎn)Redis。 課程簡(jiǎn)介 本期課程結(jié)合華為云分布式緩存服務(wù)Redis(DCS),入門實(shí)踐應(yīng)用,循序漸進(jìn)一站式學(xué)習(xí)。5節(jié)實(shí)戰(zhàn)精品課,囊括DCS入門、proxy集群和原生集群、大key熱key在線分析
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    一個(gè)高效、可靠、安全的計(jì)算環(huán)境。 2、數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入MRS集群的能力,包括Flume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入)、Kafka(高可靠消息隊(duì)列),支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)集群中。使用云數(shù)據(jù)遷移云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群中。 3、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
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    。 解決方案 數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)情報(bào)供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉庫,通過某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過程,業(yè)務(wù)運(yùn)營數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以被拷貝數(shù)據(jù)倉庫中供分析計(jì)算使用
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