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- 大數(shù)據(jù)分析模型的書籍 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科業(yè)運維人員。 彈性不足：擴容需要較長部署周期，資源利用率較低，需要自行實現(xiàn)可擴展性架構(gòu)。 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(guān)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(wù)。 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
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云知識 大數(shù)據(jù)的發(fā)展可以分為哪些階段 大數(shù)據(jù)的發(fā)展可以分為哪些階段 時間：2021-05-24 09:10:47 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展可以按照其特點，分為大數(shù)據(jù)1.0、大數(shù)據(jù)2.0、大數(shù)據(jù)3.0階段，目前我們正處于大數(shù)據(jù)3.0階段。 大數(shù)據(jù)1.0：單一的批計算 大數(shù)據(jù)2.0：融合計算來自：百科以及培養(yǎng)AI人才，構(gòu)建“用得起、用的好、用得放心”的普惠AI生態(tài)，為AI開發(fā)者提供一個交流學習、創(chuàng)新挑戰(zhàn)的平臺。 參賽者基于華為云人工智能開發(fā)平臺ModelArts，根據(jù)組委會提供的西安景點、美食、民俗、特產(chǎn)、工藝品等圖像數(shù)據(jù)，進行圖像分類模型的開發(fā)。大賽分為初賽、決賽，根據(jù)判分來自：百科
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華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)2.0用到的關(guān)鍵技術(shù)有哪些 大數(shù)據(jù)2.0用到的關(guān)鍵技術(shù)有哪些 時間：2021-05-24 09:23:03 大數(shù)據(jù) 隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)2.0需要對海量，多樣化，高并發(fā)的數(shù)據(jù)進行實時分析，交互式查詢。包含的關(guān)鍵技術(shù)有： 1. MR批處理；Spar來自：百科![]()
課程目標 通過本課程的學習，使學員掌握以下技能： 1.理解CBO的原理 2.能看懂執(zhí)行計劃，理解常見執(zhí)行計劃的含義 3.理解SQL優(yōu)化的核心思想 4.掌握常見SQL性能問題的優(yōu)化思路和方法 課程大綱 第1章 DAY1 SQL優(yōu)化基礎(chǔ) 第2章 DAY2 優(yōu)化多表連接 第3章 DAY3來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型里的碼是什么 數(shù)據(jù)庫關(guān)系模型里的碼是什么 時間：2021-06-02 10:25:26 數(shù)據(jù)庫 碼是關(guān)系模式中的一個重要概念，有些材料也稱為鍵，或者鍵碼。 設(shè)K為R中的屬性或?qū)傩越M合，如果U對于K完全函數(shù)依賴，則K為R的候選碼。 如果候選碼多于一個，則選定其中的一個為主碼，也就是主鍵。來自：百科![]()
“大”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)體量大，我們經(jīng)常聽到的一個經(jīng)典的案例，即GE發(fā)動機有成百上千個傳感器，毫秒級頻度產(chǎn)生各種數(shù)據(jù)。一次飛機的飛行就可以超過1TB的數(shù)據(jù)量。很多工業(yè)場景產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可能會更大。 “小”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的價值密度小，或者也可以理解為要從海量的數(shù)據(jù)中找到價值的信息是一個比較難的事情。 “高”即物來自：百科![]()
云知識 大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 時間：2020-12-07 15:12:38 大數(shù)據(jù)（big data）是什么？本課程無特殊預(yù)備知識要求，從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，為您揭開大數(shù)據(jù)神秘的面紗。 課程簡介 本次課程的學習，我們首先從“大數(shù)據(jù)是什么”開始，到華為大數(shù)據(jù)解決來自：百科![]()
建立起來的一個邏輯模型，它主要是用于描述系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的各種狀態(tài)。這個模型不關(guān)心具體的實現(xiàn)方式（例如如何存儲）和細節(jié)，而是主要關(guān)心數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中的各個處理階段的狀態(tài)。 實際上，數(shù)據(jù)流圖也是一種數(shù)據(jù)概念模型。 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(guān)鍵是以云來自：百科![]()
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不同的訪問權(quán)限，以達到不同員工之間的權(quán)限隔離，通過IAM進行精細的權(quán)限管理。 VPC和子網(wǎng) 虛擬私有云（Virtual Private Cloud， VPC）為 云數(shù)據(jù)庫 構(gòu)建隔離的、用戶自主配置和管理的虛擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提升用戶云上資源的安全性，簡化用戶的網(wǎng)絡(luò)部署。您可以在VPC中定義來自：專題![]()
。而在具體的推理執(zhí)行過程中，才會讀入具體的輸入數(shù)據(jù)來驅(qū)動完成執(zhí)行并輸出結(jié)果。 離線模型推理流程如圖所示： 1、應(yīng)用程序?qū)π枰幚?span style='color:#C7000B'>的數(shù)據(jù)產(chǎn)生需求時，準備好待處理的數(shù)據(jù)，流程編排器將調(diào)用模型管家的處理接口將數(shù)據(jù)灌入離線模型執(zhí)行器中。 2、接著離線模型執(zhí)行器調(diào)用運行管理器的執(zhí)行流（rt來自：百科![]()
物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心的分析服務(wù)，不同于公有云上的通用型大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)與資產(chǎn)模型深度整合，在相關(guān)數(shù)據(jù)分析作業(yè)的定義中，開發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網(wǎng)的模型數(shù)據(jù)，大大提升數(shù)據(jù)分析的效率。 一站式開發(fā)體驗 大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)門檻較高，而華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整來自：百科![]()
課程目標 學完本課程后，學員可以了解大數(shù)據(jù)主流技術(shù)、大數(shù)據(jù)場景化解決方案以及大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)。 課程大綱 1. 大數(shù)據(jù)主流技術(shù) 2. 大數(shù)據(jù)場景化解決方案 3. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā) 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(guān)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(wù)。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)有哪些特點 大數(shù)據(jù)有哪些特點 時間：2021-05-24 09:01:23 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)具有以下4個顯著的特點： Volume 數(shù)據(jù)量巨大：TB->PB->EB； Variety 數(shù)據(jù)種類多：結(jié)構(gòu)化->非結(jié)構(gòu)化； Velocity 數(shù)據(jù)速度快：年增長率超過60%。非實時->實時；來自：百科![]()
云知識 邏輯設(shè)計和邏輯模型 邏輯設(shè)計和邏輯模型 時間：2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設(shè)計階段建立的基本E-R圖，按選定的目標數(shù)據(jù)模型（層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?，轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來自：百科![]()
統(tǒng)一為業(yè)務(wù)可理解的數(shù)據(jù)格式。如下圖所示。 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是對時序數(shù)據(jù)的處理寫入功能：怎樣滿足海量設(shè)備高并發(fā)，實時寫入的要求？ 壓縮比例：某些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可能產(chǎn)生巨量數(shù)據(jù)，最大限度的壓縮是減少成本的直接手段。 查詢效率：面對長時間積累的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，如何滿足高性能查詢，特別是經(jīng)常做時間維度的聚合查詢。來自：百科![]()
如何盡可能的使用各種分析手段，從海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價值的信息。 提升處理效率 面對IoT設(shè)備持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)注入，如何在數(shù)據(jù)處理的各個環(huán)節(jié)（接入，清洗，入庫，分析，呈現(xiàn)）實現(xiàn)最佳處性能。 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量 如何建立一套可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系，并對質(zhì)量差的數(shù)據(jù)進行合適的處理（糾偏，忽略等）。來自：百科
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