- 數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)中ETL 內(nèi)容精選 換一換
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Studio提供了 數(shù)據(jù)管理 平臺(tái)、人工智能平臺(tái)、數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)、模型工廠、推理中心、鏡像中心、運(yùn)維中心和統(tǒng)一認(rèn)證服務(wù)等功能模塊,滿足企業(yè)在人工智能開發(fā)和部署過程中的各種需求。4. 支持多種計(jì)算資源和深度學(xué)習(xí)框架:AI Studio支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開發(fā)和訓(xùn)練,同時(shí)支持多種深度學(xué)習(xí)框架,使企業(yè)能夠來自:專題將IoT設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)有效組織起來,并按照業(yè)務(wù)所需構(gòu)建模型,將是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析中的重要一環(huán),特別是復(fù)雜的場(chǎng)景更是如此。 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的處理 按數(shù)據(jù)時(shí)效性分層處理,獲得綜合處理效率最大化 針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)要有數(shù)據(jù)清洗的必要手段。傳統(tǒng)的ETL工具主要是針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理,而物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)主要是非來自:百科
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助客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動(dòng)。支持文件系統(tǒng),關(guān)系數(shù)據(jù)庫, 數(shù)據(jù)倉庫 ,NoSQL,大數(shù)據(jù)云服務(wù)和對(duì)象存儲(chǔ)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?cái)?shù)據(jù)遷移上云 本地?cái)?shù)據(jù)是指存儲(chǔ)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。來自:百科華為 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB介紹 第1章 云時(shí)代下,數(shù)據(jù)庫的演進(jìn)趨勢(shì) 第2章 華為云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 04 課程學(xué)習(xí) 第1章 GaussDB體系結(jié)構(gòu) 第2章 GaussDB部署拓?fù)浣榻B 第3章 GaussDB高可用技術(shù) 第4章 GaussDB在線擴(kuò)容技術(shù) 第5章 GaussDB存儲(chǔ)管理來自:專題
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實(shí)施管理介紹:實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè) 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉一體分別是什么?:數(shù)據(jù)智能方案 實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè): DataArts Studio 命名規(guī)范檢測(cè) 什么是 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio:什么是DataArts Studio? 數(shù)據(jù)運(yùn)營專家服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖與華為 智能數(shù)據(jù)湖 方案:華為智能數(shù)據(jù)湖方案來自:百科實(shí)現(xiàn)行業(yè)內(nèi)部、跨行業(yè)之間在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)下的多方數(shù)據(jù)聯(lián)合分析和聯(lián)邦計(jì)算能力,基于可信硬件執(zhí)行環(huán)境TEE、安全多方計(jì)算MPC、 區(qū)塊鏈 等技術(shù), 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)、流通、計(jì)算過程中端到端的安全和可審計(jì), 推動(dòng)跨行業(yè)的可信數(shù)據(jù)融合和協(xié)同。 表格存儲(chǔ)服務(wù) 表格存儲(chǔ) 服務(wù)(CloudTable)是基于Apache HBase提來自:專題Studio)服務(wù)中, CDM 作為其中的“數(shù)據(jù)集成”組件使用,產(chǎn)品能力與獨(dú)立的CDM服務(wù)保持一致。 立即搶購 幫助文檔 CDM應(yīng)用場(chǎng)景 CDM典型應(yīng)用場(chǎng)景 大數(shù)據(jù)遷移上云 大數(shù)據(jù)遷移上云 本地?cái)?shù)據(jù)是指存儲(chǔ)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)來自:專題在一定的差異,主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)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(chǔ),GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ),也可以通過外表的形式通過 OBS 進(jìn)行存儲(chǔ)。來自:百科權(quán)時(shí),“作用范圍”需要選擇“區(qū)域級(jí)項(xiàng)目”,然后在指定區(qū)域(如華北-北京1)對(duì)應(yīng)的項(xiàng)目(cn-north-1)中設(shè)置相關(guān)權(quán)限,并且該權(quán)限僅對(duì)此項(xiàng)目生效;如果在“所有項(xiàng)目”中設(shè)置權(quán)限,則該權(quán)限在所有區(qū)域項(xiàng)目中都生效。訪問GaussDB時(shí),需要先切換至授權(quán)區(qū)域。 GaussDB數(shù)據(jù)庫 權(quán)限策略是什么?來自:專題工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 近日,中關(guān)村云計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)布了備受業(yè)界關(guān)注的《2022年中國云計(jì)算生態(tài)藍(lán)皮書》(以下簡(jiǎn)稱“《藍(lán)皮書》”),數(shù)碼大方成功入選《藍(lán)皮書》優(yōu)秀案例代表企業(yè),并憑借在工業(yè)軟件云生態(tài)領(lǐng)域的積極探索和應(yīng)用創(chuàng)新,入選“2022年中國云生態(tài)百強(qiáng)企業(yè)榜”。(以下簡(jiǎn)稱“榜單”) 《藍(lán)皮書》是由中來自:云商店數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、湖倉一體分別是什么?:數(shù)據(jù)智能方案 約束和限制: 數(shù)據(jù)管理服務(wù) 使用限制 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for MySQL)安全最佳實(shí)踐:內(nèi)網(wǎng)連接實(shí)例,更快更安全 概述 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖來自:百科建大數(shù)據(jù)集群、免運(yùn)維,極大降低企業(yè)建設(shè)數(shù)倉成本。 圖2云上數(shù)據(jù)平臺(tái) 基于行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)庫快速構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái) 通過應(yīng)用華為在企業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域積累的豐富的行業(yè)領(lǐng)域模型和算法,幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái),快速提升數(shù)據(jù)運(yùn)營能力。 優(yōu)勢(shì) 多行業(yè)支持 覆蓋政務(wù)/稅務(wù)/城市/交通/園區(qū)等各行業(yè)。 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范支持來自:百科數(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)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(chǔ) MapReduce支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在集群中的存儲(chǔ),并且支持多種高效的格式來滿足不同計(jì)算引擎的要求。 HDFS是大數(shù)據(jù)上通用的分布式文件系統(tǒng)。來自:專題數(shù)據(jù)庫實(shí)例各種規(guī)格(vCPU個(gè)數(shù)、內(nèi)存(GB))。 CN Coordinator Node,負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢?nèi)蝿?wù)的分解和部分執(zhí)行,以及將DN中查詢結(jié)果匯聚在一起。 DN Data Node,和CN對(duì)應(yīng)的概念。負(fù)責(zé)實(shí)際執(zhí)行表數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、查詢操作。 自動(dòng)備份 創(chuàng)建實(shí)例時(shí),GaussDB來自:專題
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