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- 基于數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)倉庫設計 內(nèi)容精選 換一換
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數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 [喜報]DWR榮獲2021年 數(shù)據(jù)管理 解決方案金獎來自：專題云知識 數(shù)據(jù)庫設計中的物理設計 數(shù)據(jù)庫設計中的物理設計 時間：2021-06-02 14:34:01 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設計中的物理設計階段是指，在用戶確認的邏輯模型基礎上，以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運行效率，業(yè)務操作效率，前端應用效率等因素為出發(fā)點對模型進行的調(diào)整。面向物理實施過程的具體細節(jié)。最終來自：百科
- 基于數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)倉庫設計 相關內(nèi)容
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 服務的優(yōu)勢 數(shù)據(jù)倉庫服務的優(yōu)勢 時間：2020-09-24 10:52:19 DWS數(shù)據(jù)庫內(nèi)核使用華為自主研發(fā)的 GaussDB數(shù)據(jù)庫 ，兼容PostgreSQL 9.2.4的數(shù)據(jù)庫內(nèi)核引擎，從單機OLTP數(shù)據(jù)庫改造為企業(yè)級MPP（大規(guī)模并行處理）架構(gòu)的OLAP分布式數(shù)據(jù)庫，其主要面向海量數(shù)據(jù)分析場景。來自：百科庫服務，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%，實現(xiàn)分析決策一體化 應用場景：替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉庫，建設滿足未來IT架構(gòu)云化演進的分布式數(shù)據(jù)倉庫。 客戶痛點： Teradata成本高，一體機封閉架構(gòu)，技術無法自主可控;來自：百科
- 基于數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)倉庫設計 更多內(nèi)容
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隨著IT、信息技術的發(fā)展和進步，數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值，成為企業(yè)經(jīng)營的新趨勢和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價值”，成為助力客戶實現(xiàn)預測性分析的關鍵要素。 增強型ETL和實時BI分析 數(shù)據(jù)倉庫在整個BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更是來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于權重的灰度發(fā)布步驟 基于權重的灰度發(fā)布步驟 時間：2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權重的灰度發(fā)布，可根據(jù)需要靈活動態(tài)的調(diào)整不同服務版本的流量比例。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務，選擇一個服務進行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務創(chuàng)建灰度版；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 時間：2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布?？筛鶕?jù)請求的內(nèi)容控制其流向的服務版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務，選擇一個服務進行灰度發(fā)布；來自：百科![]()
開放（Open）： 端到端的開源：從需求的收集、提交、架構(gòu)的變更到代碼，均開源 盡最大可能重用已有開源項目 靈活（Flexible）： 不使用任何不可替代的私有/商業(yè)組件 大量使用插件化方式進行架構(gòu)設計與實現(xiàn) 可擴展（Scalable）： 由多個相互獨立的項目組成 每個項目包含多個獨立服務組件來自：百科![]()
華為云數(shù)據(jù)分析服務提供一站式針對物聯(lián)網(wǎng)/OT數(shù)據(jù)的開發(fā)平臺。數(shù)據(jù)分析服務提供數(shù)據(jù)管道以及針對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)典型質(zhì)量問題的各種清洗算子，簡單拖拽即可完成對原始數(shù)據(jù)的清洗。物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務提供的資產(chǎn)建模能力，將幫助用戶實現(xiàn)對企業(yè)的各種物理資產(chǎn)的建模，規(guī)范數(shù)據(jù)格式和交互的語義接口；物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析內(nèi)置高性能流計算引擎，滿足毫秒級實時處理性能要求來自：專題![]()
華為云計算 云知識 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實踐 時間：2020-12-01 14:32:39 本實驗幫助指導用戶在短時間內(nèi)，了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟，體驗Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
云知識 基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結(jié)合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內(nèi)容與應用。來自：百科![]()
隨著數(shù)據(jù)庫技術和分布式技術的長足發(fā)展，數(shù)據(jù)倉庫也朝著分布式數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)演進。目前比較流行的分布式數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)是MPP（Massive-Parallel Processing）架構(gòu)。MPP架構(gòu)特性如下： MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉庫一般由多個對等的數(shù)據(jù)計算節(jié)點構(gòu)成。 MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)被按照某來自：百科![]()
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huaweicloud.com/testdetail.html?testId=462為準。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于鯤鵬的華為云混合云平臺 基于鯤鵬的華為云混合云平臺 時間：2021-05-28 10:21:45 鯤鵬 云計算 H CS 6.5.1/8.0是基于鯤鵬的華為云混合云平臺。 它支持x86和鯤鵬混合部署； 支持容器多集群模式部署； 容器管理面支持容災高可用，數(shù)據(jù)面支持應用多AZ部署；來自：百科![]()
用熟悉的SQL語言即可訪問所有數(shù)據(jù)。 實時交互分析 針對即時的分析需求，分析人員可實時從大數(shù)據(jù)平臺中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點，即可擴展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲能力和查詢分析的性能，可支持PB級數(shù)據(jù)的存儲和計算。 增強型ETL和實時BI分析 數(shù)據(jù)倉庫在整個BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫設計的困難 數(shù)據(jù)庫設計的困難 時間：2021-06-02 09:37:09 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設計面臨的主要困難： 1. 熟悉數(shù)據(jù)庫的人員缺乏業(yè)務知識和行業(yè)知識； 2. 熟悉業(yè)務知識，了解業(yè)務流程的人往往缺乏對數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的了解，對數(shù)據(jù)庫設計流程也不熟悉； 3.來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫設計的概念 數(shù)據(jù)庫設計的概念 時間：2021-06-02 09:23:33 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設計是指對于一個給定的應用環(huán)境，構(gòu)造優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫邏輯模式和物理結(jié)構(gòu)，并據(jù)此建立數(shù)據(jù)庫及其應用系統(tǒng)，使之能夠有效地存儲和管理數(shù)據(jù)，滿足各種用戶的應用需求。 文中課程 更來自：百科![]()
Computing）技術的發(fā)展已經(jīng)成為當今科技領域的熱點之一。AIGC技術的發(fā)展可以追溯到人工智能和圖形計算兩個領域的發(fā)展歷程。人工智能技術的興起，使得計算機能夠模擬人類的智能行為，而圖形計算技術的進步，則賦予了計算機處理視覺信息的能力。這兩者的結(jié)合，為AIGC技術的誕生提供了堅實的基礎。 如來自：百科![]()
。 數(shù)據(jù)倉庫服務提供專業(yè)高效的服務管理控制平臺，讓用戶自助完成數(shù)據(jù)倉庫的管理與維護，系統(tǒng)可用性高。用戶可以快速創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫服務集群并開展業(yè)務。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在華為云學院 數(shù)據(jù)倉庫服務 數(shù)據(jù)倉庫服務基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級數(shù)據(jù)來自：百科
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