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- 數據倉庫貼源層和模型層 內容精選 換一換
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來自：百科
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擴展性，基于MPP的 數據倉庫 系統有時候也被劃分到大數據平臺類產品。 但是數據倉庫和Hadoop平臺還是有很多顯著的不同。針對不同的使用場景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來的體驗也不盡相同。用戶可以根據下表簡單判斷什么場景更適合用什么樣的產品。 表1數據倉庫和Hadoop大數據平臺特性比較來自：百科來自：百科
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題。處于業(yè)務高速發(fā)展期的客戶，往往要求數據平臺要靈活、高效。 大數據技術通過開放的數據格式，幫助客戶快速構建面向不同使用者的貼源層-明細層-匯總層-集市層，結合大寬表自助式OLAP分析組件，進一步解決大數據的大表關聯問題，面向業(yè)務靈活建模，讓數據驅動業(yè)務創(chuàng)新更加輕量敏捷。 華為云Stack來自：百科![]()
來自：專題![]()
ModelArts模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數據進行探索分析，從中發(fā)現因果關系、內部聯系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數據中，得到預測、評價等結果。來自：專題![]()
云知識 華為云ModelArts模型管理和部署上線 華為云ModelArts模型管理和部署上線 時間：2020-11-26 10:22:28 本視頻主要為您介紹華為云ModelArts模型管理和部署上線的操作教程指導。 步驟： 準備數據-創(chuàng)建訓練作業(yè)-模型管理-部署上線。 云監(jiān)控服務來自：百科![]()
云知識 基于ModelArts實現人車檢測模型訓練和部署 基于ModelArts實現人車檢測模型訓練和部署 時間：2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構建一個人車檢測模型的AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。來自：百科![]()
）】 3、網絡層：它包括通過互連網絡路由和中繼數據；除了路由，網絡層還負責建立和維護連接，控制網絡擁塞，并在必要時生成計費信息?！驹?span style='color:#C7000B'>層通過尋址建立兩個節(jié)點之間的連接，為源的傳輸層發(fā)送的數據包選擇合適的路由和交換節(jié)點。并根據地址正確傳輸到目的地的傳輸層。】 4、傳輸層：它包括全雙工來自：百科![]()
排、部署和運維等很多環(huán)節(jié)。華為云ModelArts是全流程 AI開發(fā)平臺 ，包含了AI應用的開發(fā)、部署和分享交易，通過解決AI開發(fā)各個環(huán)節(jié)所遇到的核心問題，ModelArts有效解決了AI落地難的問題，將極大促進AI技術的普惠。本議題將分享ModelArts的主要關鍵技術和應用案例。來自：百科![]()
、數據集結構化混合、相關數據存放分散等困境，導致跨源查詢開發(fā)成本高，跨源復雜查詢耗時長。 HetuEngine提供了統一標準SQL實現跨源協同分析，簡化跨源分析操作。 關鍵技術和優(yōu)勢 計算下推 在通過HetuEngine進行跨源協同分析時，為了提升訪問效率，HetuEngine從下表所示維度增強了計算下推的能力。來自：專題![]()
MRS系統架構 MRS架構介紹 MRS架構介紹 MRS架構包括了基礎設施和大數據處理流程各個階段的能力。 基礎設施 MRS基于華為云彈性云服務器ECS構建的大數據集群，充分利用了其虛擬化層的高可靠、高安全的能力。 數據采集 數據采集層提供了數據接入到MRS集群的能力，包括Flume（數據采集）來自：專題![]()
按照業(yè)務需求新增碼表及數據標準 標準設計 模型設計-關系建模 基于關系建模的邏輯模型和物理模型，新建SDI層和DWI層兩個模型。 基于關系建模的邏輯模型和物理模型，新建SDI層和DWI層兩個模型。 模型設計-關系建模 模型設計-維度建模 基于維度建模，新建DWR層模型并發(fā)布維度和事實表；新建DM層并發(fā)布匯總表。來自：專題![]()
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