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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)離線系統(tǒng)架構(gòu) 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)架構(gòu) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)架構(gòu) 時(shí)間：2020-09-24 10:49:56 DWS基于Shared-nothing分布式架構(gòu)，具備MPP大規(guī)模并行處理引擎，由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) Greenplum數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 Greenplum數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間：2021-03-03 11:35:27 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) Greenplum架構(gòu)：Greenplum主要由Master節(jié)點(diǎn)、Segment節(jié)點(diǎn)、interconnect三大部分組成。Greenplum來(lái)自：百科
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TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間：2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)擁有全球領(lǐng)先的技術(shù)，其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括：Teradata數(shù)據(jù)庫(kù)、Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專用平臺(tái)。來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) DAS 的系統(tǒng)架構(gòu) DAS的系統(tǒng)架構(gòu) 時(shí)間：2021-05-31 17:24:04 數(shù)據(jù)庫(kù) DAS的系統(tǒng)架構(gòu)如下圖所示。其中的功能組件解釋如下： Conn Consoles：DAS連接管理的控制臺(tái)； DAS Consoles：DAS Console是 數(shù)據(jù)管理服務(wù) 的統(tǒng)一入口，在Console來(lái)自：百科
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云知識(shí) 智慧教育項(xiàng)目系統(tǒng)架構(gòu)與技術(shù)架構(gòu) 智慧教育項(xiàng)目系統(tǒng)架構(gòu)與技術(shù)架構(gòu) 時(shí)間：2021-05-10 17:50:21 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 商品介紹 行業(yè)解決方案 教育 商品鏈接：拓維智慧教育云平臺(tái)；服務(wù)商：拓維信息系統(tǒng)股份有限公司 智慧教育平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)如下: 技術(shù)架構(gòu) 整體處理機(jī)制以“來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后，就可以實(shí)現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過(guò)程中，都沒(méi)有使用具體的待處理數(shù)據(jù)，僅僅是通過(guò)軟件棧對(duì)模型中算子和計(jì)算流程實(shí)現(xiàn)了一種構(gòu)造、編排、優(yōu)化、來(lái)自：百科![]()
優(yōu)。 應(yīng)用場(chǎng)景 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，隨著業(yè)務(wù)量的增長(zhǎng)，自建數(shù)倉(cāng)性能逐漸不能滿足實(shí)際要求，同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高，也使擴(kuò)容極為困難。 GaussDB (DWS)作為云上企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性，滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)業(yè)務(wù)訴求。 大數(shù)據(jù)融合分析來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大數(shù)據(jù)離線處理場(chǎng)景化解決方案 大數(shù)據(jù)離線處理場(chǎng)景化解決方案 時(shí)間：2020-12-10 14:28:00 HCIP-Big Data Developer系列課程。本課主要給大家講解了大數(shù)據(jù)離線批處理的概念，應(yīng)用場(chǎng)景，常用組件的使用方法，以及簡(jiǎn)單介紹了離線批處理實(shí)戰(zhàn)?；A(chǔ)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 智慧煙感報(bào)警系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu) 智慧煙感報(bào)警系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu) 時(shí)間：2020-12-02 17:37:34 基于 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 的智慧煙感報(bào)警系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu): 首先，智慧煙感報(bào)警器的傳感器定期采集數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)上報(bào)至物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)接收到數(shù)據(jù)后，通過(guò)推送的方式將數(shù)據(jù)傳來(lái)自：百科![]()
，最終生成調(diào)優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來(lái)生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個(gè)步驟： 1、解析 在解析過(guò)程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后，由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運(yùn)行管理器中，與昇騰AI處理器進(jìn)行融合后，才可以進(jìn)行推理計(jì)算，這個(gè)過(guò)程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。來(lái)自：百科![]()
MES追溯系統(tǒng) MES追溯系統(tǒng) 深拓MES系統(tǒng)是針對(duì)車間生產(chǎn)進(jìn)行管理，實(shí)現(xiàn)智能生產(chǎn)，智能物聯(lián)，智能管理，協(xié)同決策、計(jì)劃排程的系統(tǒng)。 深拓MES系統(tǒng)是針對(duì)車間生產(chǎn)進(jìn)行管理，實(shí)現(xiàn)智能生產(chǎn)，智能物聯(lián)，智能管理，協(xié)同決策、計(jì)劃排程的系統(tǒng)。 深拓MES系統(tǒng)立即購(gòu)買 免費(fèi)試用 100+熱門免費(fèi)試用產(chǎn)品來(lái)自：專題![]()
隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和分布式技術(shù)的長(zhǎng)足發(fā)展，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)也朝著分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu)演進(jìn)。目前比較流行的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)一般由多個(gè)對(duì)等的數(shù)據(jù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。 MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)被按照某種規(guī)則近乎均勻地分配到每一個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 時(shí)間：2020-12-17 10:05:04 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài)，您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL，結(jié)合商業(yè)來(lái)自：百科![]()
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。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來(lái)自：專題![]()
華為云 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) 創(chuàng)建離線遷移任務(wù) 華為云 數(shù)據(jù)復(fù)制 服務(wù)創(chuàng)建離線遷移任務(wù) 時(shí)間：2020-11-23 15:32:37 本視頻主要為您介紹華為云數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)創(chuàng)建離線遷移任務(wù)的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： DRS支持如下離線遷移： -本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)離線文件上傳 OBS 桶，通過(guò)DRS離線遷移到目標(biāo)RDS來(lái)自：百科![]()
Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件，支持 數(shù)據(jù)湖 、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。 MRS 同時(shí)支持混合云和公有云兩種形態(tài)：混合云版本，一個(gè)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)離線、實(shí)時(shí)、邏輯三種數(shù)據(jù)湖，以云原生架構(gòu)助力客戶智能升級(jí)；公有云版本，協(xié)助客戶快速構(gòu)建低成本、靈活開(kāi)放、安全可靠的一站式大數(shù)據(jù)平臺(tái)。來(lái)自：專題![]()
。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)提供專業(yè)高效的服務(wù)管理控制平臺(tái)，讓用戶自助完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的管理與維護(hù)，系統(tǒng)可用性高。用戶可以快速創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)集群并開(kāi)展業(yè)務(wù)。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)基于華為FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)價(jià)格 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)價(jià)格 時(shí)間：2020-12-22 15:33:17 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（GaussDB(DWS) ）支持按需計(jì)費(fèi)，同時(shí)您也可以選擇更經(jīng)濟(jì)的包年包月套餐計(jì)費(fèi)模式。華為云GaussDB(DWS) 根據(jù)您選擇的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)節(jié)點(diǎn)規(guī)格及使用的相關(guān)資源來(lái)自：百科![]()
放、處理以及分析。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。 了解詳情 【初級(jí)】球星薪酬決定性因素分析 隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的發(fā)展，數(shù)據(jù)規(guī)模也隨之?dāng)U大，也更加關(guān)注數(shù)據(jù)的存放、處理以及分析。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。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)來(lái)自：專題![]()
副本集架構(gòu) 副本集架構(gòu) 三節(jié)點(diǎn)副本集實(shí)例創(chuàng)建成功后，您可以根據(jù)需要新增節(jié)點(diǎn)至五節(jié)點(diǎn)或七節(jié)點(diǎn)副本集，新增的節(jié)點(diǎn)均為Secondary節(jié)點(diǎn)，并持續(xù)同步數(shù)據(jù)。如何新增副本集節(jié)點(diǎn)，請(qǐng)參見(jiàn)添加副本集實(shí)例的節(jié)點(diǎn)。 單節(jié)點(diǎn)架構(gòu) 單節(jié)點(diǎn)架構(gòu) 單節(jié)點(diǎn)架構(gòu)僅包含單個(gè)節(jié)點(diǎn)，用戶可以直接訪問(wèn)該節(jié)點(diǎn)。 單來(lái)自：專題
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