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  • 大數(shù)據(jù)分析模型的書籍 內容精選 換一換
  • 數(shù)據(jù)庫關系模型碼是什么 數(shù)據(jù)庫關系模型碼是什么 時間:2021-06-02 10:25:26 數(shù)據(jù)庫 碼是關系模式中一個重要概念,有些材料也稱為鍵,或者鍵碼。 設K為R中屬性或屬性組合,如果U對于K完全函數(shù)依賴,則K為R候選碼。 如果候選碼多于一個,則選定其中一個為主碼,也就是主鍵。
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    華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)2.0用到關鍵技術有哪些 大數(shù)據(jù)2.0用到關鍵技術有哪些 時間:2021-05-24 09:23:03 大數(shù)據(jù) 隨著移動互聯(lián)網發(fā)展,大數(shù)據(jù)2.0需要對海量,多樣化,高并發(fā)數(shù)據(jù)進行實時分析,交互式查詢。包含關鍵技術有: 1. MR批處理;Spar
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  • 華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)1.0關鍵技術是什么 大數(shù)據(jù)1.0關鍵技術是什么 時間:2021-05-24 09:20:33 大數(shù)據(jù) 在大數(shù)據(jù)1.0時代,互聯(lián)網發(fā)展需要對海量非結構化數(shù)據(jù)進行分布式存儲、并行計算,所以用到關鍵技術有: 1. 批處理計算框架MapReduce;
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    云知識 大數(shù)據(jù)發(fā)展可以分為哪些階段 大數(shù)據(jù)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:單一批計算 大數(shù)據(jù)2.0:融合計算
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  • 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。 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅動,一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致
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    課程目標 通過本課程學習,使學員掌握以下技能: 1.理解CBO原理 2.能看懂執(zhí)行計劃,理解常見執(zhí)行計劃含義 3.理解SQL優(yōu)化核心思想 4.掌握常見SQL性能問題優(yōu)化思路和方法 課程大綱 第1章 DAY1 SQL優(yōu)化基礎 第2章 DAY2 優(yōu)化多表連接 第3章 DAY3
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    “大”即物聯(lián)網數(shù)據(jù)體量大,我們經常聽到一個經典案例,即GE發(fā)動機有成百上千個傳感器,毫秒級頻度產生各種數(shù)據(jù)。一次飛機飛行就可以超過1TB數(shù)據(jù)量。很多工業(yè)場景產生數(shù)據(jù)量可能會更大。 “小”即物聯(lián)網數(shù)據(jù)價值密度小,或者也可以理解為要從海量數(shù)據(jù)中找到價值信息是一個比較難事情。 “高”即物
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    以及培養(yǎng)AI人才,構建“用得起、用好、用得放心”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)平臺。 參賽者基于華為云人工智能開發(fā)平臺ModelArts,根據(jù)組委會提供西安景點、美食、民俗、特產、工藝品等圖像數(shù)據(jù),進行圖像分類模型開發(fā)。大賽分為初賽、決賽,根據(jù)判分
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    建立起來一個邏輯模型,它主要是用于描述系統(tǒng)中數(shù)據(jù)各種狀態(tài)。這個模型不關心具體實現(xiàn)方式(例如如何存儲)和細節(jié),而是主要關心數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中各個處理階段狀態(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 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關鍵是以云
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    云知識 大數(shù)據(jù)入門與應用 大數(shù)據(jù)入門與應用 時間:2020-12-07 15:12:38 大數(shù)據(jù)(big data)是什么?本課程無特殊預備知識要求,從大數(shù)據(jù)產生到大數(shù)據(jù)應用,為您揭開大數(shù)據(jù)神秘面紗。 課程簡介 本次課程學習,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
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    使得用戶組中用戶獲得策略定義權限,這一過程稱為授權。 了解詳情 免費對象存儲權限配置指南-桶策略 桶策略是作用于所配置 OBS 桶及桶內對象。OBS桶擁有者通過桶策略可為 IAM 用戶或其他帳號授權桶及桶內對象操作權限。 桶策略是作用于所配置OBS桶及桶內對象。OBS桶擁
    來自:專題
    不同訪問權限,以達到不同員工之間權限隔離,通過IAM進行精細權限管理。 VPC和子網 虛擬私有云(Virtual Private Cloud, VPC)為 云數(shù)據(jù)庫 構建隔離、用戶自主配置和管理虛擬網絡環(huán)境,提升用戶云上資源安全性,簡化用戶網絡部署。您可以在VPC中定義
    來自:專題
    用戶身份驗證,限制操作權限 -> 有意非法操作 提高系統(tǒng)可靠性和數(shù)據(jù)備份 -> 無意損害行為 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗,盡在華為云學院 數(shù)據(jù)庫基礎知識 本課程主要介紹數(shù)據(jù)庫管理工作主要內容:備份方式、安全管理措施、什么是性能管理;數(shù)據(jù)庫重要基本概念(實例、連接、會話、表
    來自:百科
    。而在具體推理執(zhí)行過程中,才會讀入具體輸入數(shù)據(jù)來驅動完成執(zhí)行并輸出結果。 離線模型推理流程如圖所示: 1、應用程序對需要處理數(shù)據(jù)產生需求時,準備好待處理數(shù)據(jù),流程編排器將調用模型管家處理接口將數(shù)據(jù)灌入離線模型執(zhí)行器中。 2、接著離線模型執(zhí)行器調用運行管理器執(zhí)行流(rt
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    支持應用需求,兼顧數(shù)據(jù)庫物理限制。有限資源,有限硬件條件提出了物理模型反范式化需求。 反范式處理需要適度進行。理論上,如果硬件條件無限制多的話,不需要非正則化處理: 對于特定配置硬件系統(tǒng),在滿足應用功能目標和性能指標的前提下,適度進行; 會帶來數(shù)據(jù)冗余問題。 還有可能會導致數(shù)據(jù)不一致問題。
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    物聯(lián)網數(shù)據(jù)分析服務是以物聯(lián)網資產模型為中心分析服務,不同于公有云上通用型大數(shù)據(jù)相關產品,物聯(lián)網數(shù)據(jù)分析服務與資產模型深度整合,在相關數(shù)據(jù)分析作業(yè)定義中,開發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網模型數(shù)據(jù),大大提升數(shù)據(jù)分析效率。 一站式開發(fā)體驗 大數(shù)據(jù)開發(fā)技術門檻較高,而華為云物聯(lián)網數(shù)據(jù)分析服務整
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    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、大數(shù)據(jù)場景化解決方案以及大數(shù)據(jù)應用開發(fā)。 課程大綱 1. 大數(shù)據(jù)主流技術 2. 大數(shù)據(jù)場景化解決方案 3. 大數(shù)據(jù)應用開發(fā) 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅動,一切皆服務。
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    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個顯著特點: Volume 數(shù)據(jù)量巨大:TB->PB->EB; Variety 數(shù)據(jù)種類多:結構化->非結構化; Velocity 數(shù)據(jù)速度快:年增長率超過60%。非實時->實時;
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    云知識 邏輯設計和邏輯模型 邏輯設計和邏輯模型 時間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫 邏輯設計階段是將概念模型轉化為具體數(shù)據(jù)模型過程。 按照概念設計階段建立基本E-R圖,按選定目標數(shù)據(jù)模型(層次、網狀、關系、面向對象),轉換成相應邏輯模型。 對于關系型數(shù)據(jù)庫
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    統(tǒng)一為業(yè)務可理解數(shù)據(jù)格式。如下圖所示。 物聯(lián)網數(shù)據(jù)處理關鍵是對時序數(shù)據(jù)處理寫入功能:怎樣滿足海量設備高并發(fā),實時寫入要求? 壓縮比例:某些物聯(lián)網設備可能產生巨量數(shù)據(jù),最大限度壓縮是減少成本直接手段。 查詢效率:面對長時間積累物聯(lián)網數(shù)據(jù),如何滿足高性能查詢,特別是經常做時間維度的聚合查詢。
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    如何盡可能使用各種分析手段,從海量物聯(lián)網數(shù)據(jù)中挖掘有價值信息。 提升處理效率 面對IoT設備持續(xù)不斷數(shù)據(jù)注入,如何在數(shù)據(jù)處理各個環(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)質量 如何建立一套可靠數(shù)據(jù)質量評估體系,并對質量差數(shù)據(jù)進行合適處理(糾偏,忽略等)。
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