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- 數(shù)據(jù)倉庫包括數(shù)據(jù)集市 內(nèi)容精選 換一換
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數(shù)據(jù)架構(gòu)產(chǎn)品功能 數(shù)據(jù)架構(gòu)：數(shù)據(jù)建模可視化、自動化、智能化 數(shù)據(jù)架構(gòu)：數(shù)據(jù)建?？梢暬?、自動化、智能化 DataArts Studio 數(shù)據(jù)架構(gòu)踐行數(shù)據(jù)治理方法論，將數(shù)據(jù)治理行為可視化，打通數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層到匯總層、集市層的數(shù)據(jù)處理鏈路，落地數(shù)據(jù)標準和數(shù)據(jù)資產(chǎn)，通過關(guān)系建模、維度建模實現(xiàn)數(shù)據(jù)標準化，通過來自：專題上之旅免費 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫 DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫包括數(shù)據(jù)集市 相關(guān)內(nèi)容
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QL，大數(shù)據(jù)云服務(wù)和對象存儲等數(shù)據(jù)源，無論是客戶自建還是公有云上的數(shù)據(jù)源 本地數(shù)據(jù)遷移上云 本地數(shù)據(jù)是指存儲在用戶自建或者租用的IDC中的數(shù)據(jù)，或者第三方云環(huán)境中的數(shù)據(jù)，包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、OLAP數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)等。 這個場景是用戶希望利用云上的計算和存儲資源，來自：百科上之旅免費 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科
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多種數(shù)據(jù)源支持 CDM 支持數(shù)據(jù)庫、Hadoop、NoSQL、數(shù)據(jù)倉庫、文件等多種類型的數(shù)據(jù)源。 CDM支持數(shù)據(jù)庫、Hadoop、NoSQL、數(shù)據(jù)倉庫、文件等多種類型的數(shù)據(jù)源。 支持的數(shù)據(jù)源 多種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境支持 CDM幫助用戶輕松應(yīng)對各種數(shù)據(jù)遷移場景，包括數(shù)據(jù)上云，云上數(shù)據(jù)交換，以及云上數(shù)據(jù)回流本地業(yè)務(wù)系統(tǒng)。來自：專題![]()
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建議您注意核對在使用的套餐包資源規(guī)格是否和購買的套餐包資源規(guī)格一致。 ModelArts上傳數(shù)據(jù)集收費嗎？ ModelArts中的數(shù)據(jù)集管理、標注等操作不收費，但是由于數(shù)據(jù)集存儲在 OBS 中，ModelArts的數(shù)據(jù)集管理都是基于存儲在OBS中的數(shù)據(jù)，因此根據(jù)您使用的OBS桶進行收費。建議您前往OBS服務(wù)，了解來自：專題![]()
體現(xiàn)在以下幾個方面： Hive是基于Hadoop MapReduce的數(shù)據(jù)倉庫，GaussDB(DWS)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉庫。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲，GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲，也可以通過外表的形式通過OBS進行存儲。 Hive不支來自：百科![]()
近年來，華為云持續(xù)構(gòu)筑全域Serverless云服務(wù)，推出了一系列競爭力領(lǐng)先的Serverless產(chǎn)品，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)倉庫DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等。華為云函數(shù)工作流Functio來自：百科![]()
計算環(huán)境。 2、數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到 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（高可靠消息隊列），支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(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 MapRe來自：專題![]()
什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 時間：2021-05-25 16:02:57 存儲與備份 熱數(shù)據(jù)指頻繁訪問的在線類數(shù)據(jù)，對存儲性能要求高。 冷數(shù)據(jù)指不經(jīng)常訪問的離線類數(shù)據(jù)，比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。存儲性能要求相對低，要求大容量存儲介質(zhì)。 溫數(shù)據(jù)的訪問頻來自：百科![]()
加密云硬盤的備份數(shù)據(jù)會以加密方式存放。 云存儲 彈性文件服務(wù)SFS SFS服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫MySQL、云數(shù)據(jù)庫Postgre SQL、云數(shù)據(jù)庫SQL Server RDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS DDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 EI企業(yè)智能來自：專題![]()
數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS 數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS 數(shù)據(jù)庫智能運維（DMS）是一個為數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)數(shù)據(jù)庫提供多維度監(jiān)控服務(wù)的系統(tǒng)，為客戶數(shù)據(jù)庫的快速、穩(wěn)定運行提供保駕護航的能力。該功能對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫所使用磁盤、網(wǎng)絡(luò)、OS指標數(shù)據(jù)，集群運行關(guān)鍵性能指標數(shù)據(jù)進行收集、監(jiān)控、分析。通過綜合收集到的多種類型來自：專題![]()
有智能數(shù)據(jù)管理能力的一站式治理運營平臺。 包含數(shù)據(jù)集成、規(guī)范設(shè)計、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)等功能，支持行業(yè)知識庫智能化建設(shè)，支持大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)計算分析引擎等數(shù)據(jù)底座，幫助企業(yè)快速構(gòu)建從數(shù)據(jù)接入到數(shù)據(jù)分析的端到端智能數(shù)據(jù)系統(tǒng)，消除數(shù)據(jù)孤島，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準，加快數(shù)據(jù)變現(xiàn)，實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 DDM 實現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 DDM實現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 時間：2021-05-31 16:17:12 數(shù)據(jù)庫 傳統(tǒng)由應(yīng)用自己實現(xiàn)分片： 1. 應(yīng)用邏輯復(fù)雜：由應(yīng)用改寫SQL語句，將SQL路由到不同的DB，并聚合結(jié)果； 2. DB故障和調(diào)整都需要應(yīng)用同步調(diào)整，運維難度劇增；來自：百科![]()
B0以外的DB是否有數(shù)據(jù)，如果非DB0外的其他DB上有數(shù)據(jù)（如DB1有數(shù)據(jù)），會出現(xiàn)變更失敗。 數(shù)據(jù)必須是只存儲在DB0上的主備實例才支持變更為Proxy集群。 分布式緩存Redis精選推薦 分布式緩存Redis 分布式緩存Redis實戰(zhàn) 分布式緩存服務(wù)數(shù)據(jù)遷移 分布式緩存Redis版本差異來自：專題![]()
捕。時序數(shù)據(jù)的分析一般依賴于時序數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)保存至?xí)r序數(shù)據(jù)庫進行分類與排序，再由其他應(yīng)用或服務(wù)從數(shù)據(jù)庫中獲取進行進一步處理。 離線數(shù)據(jù) 還有一些數(shù)據(jù)，對于實時性和有序性的要求都沒那么強，分析時數(shù)據(jù)已經(jīng)固化，我們稱之為離線數(shù)據(jù)。典型的離線數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品銷量數(shù)據(jù)、景點游客數(shù)據(jù)等，應(yīng)用于來自：百科![]()
Gallery解決AI模型開發(fā)部署難、訓(xùn)練成本高的問題，讓開發(fā)不再是難題。ModelArts把常見的算法和工具放到了AI Gallery上，企業(yè)可以下載到本地的AI集市中，開發(fā)者也能把AI算法上傳上去，讓AI資產(chǎn)不斷流通。同時，提供了MLOps Workflow能力，幫助用戶實現(xiàn)AI全流程生命周期管理，實來自：百科![]()
幫助文檔 數(shù)據(jù)準備 AI人工智能三要素包括數(shù)據(jù)、算法和算力。數(shù)據(jù)的質(zhì)量會影響模型的精度，大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)更有可能訓(xùn)練出高精度AI模型?？蓞⒖?span style='color:#C7000B'>數(shù)據(jù)準備與分析準備數(shù)據(jù)。 ModelArts數(shù)據(jù)準備全流程： 數(shù)據(jù)標注 模型訓(xùn)練過程中需要大量已標注的數(shù)據(jù)，因此在模型訓(xùn)練之前需要進行數(shù)據(jù)標注作來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺） 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺） 時間：2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺）對數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對象/主體進行聯(lián)接和規(guī)則計算等處理，形成面向數(shù)據(jù)消費的主題數(shù)據(jù)，具有多角度、多層次、多粒度等特征，支撐業(yè)務(wù)分析、決策與執(zhí)行。來自：百科
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