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- 數(shù)據(jù)分析框架 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)倉庫 DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 時(shí)間：2021-03-08 14:42:45 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 探索Serverless 數(shù)據(jù)湖 ：無需大數(shù)據(jù)背景，會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析 探索Serverless數(shù)據(jù)湖：無需大數(shù)據(jù)背景，會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析 時(shí)間：2021-04-27 15:04:16 內(nèi)容簡介： 隨著大數(shù)據(jù)&AI技術(shù)在企業(yè)商用場景的廣泛應(yīng)用，統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)來自：百科
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19:49:41 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)捷高效開發(fā)體現(xiàn)在哪些方面？主要體現(xiàn)在： 環(huán)境準(zhǔn)備更快——與華為云IoT設(shè)備管理預(yù)集成，無需任何配置，即可打通IoT數(shù)據(jù)源；邊云協(xié)同的框架能力，只須聚焦分析業(yè)務(wù)邏輯開發(fā)，不感知邊緣資源管理；一鍵開通數(shù)據(jù)分析相關(guān)能力，按需使用，無來自：百科基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在？ 基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在？ 時(shí)間：2021-03-12 14:54:55 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因包含： 1. 缺乏最佳實(shí)踐，學(xué)習(xí)成本/開發(fā)門檻高；來自：百科
- 數(shù)據(jù)分析框架 更多內(nèi)容
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SQL，定義數(shù)據(jù)流入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)流出，快捷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯；用戶無需關(guān)心計(jì)算集群,無需學(xué)習(xí)編程技能，降低流數(shù)據(jù)分析門檻。 獨(dú)享集群 全托管模式，自動(dòng)彈性伸縮，用戶完全不感知計(jì)算集群，無需關(guān)心大數(shù)據(jù)框架和資源調(diào)度框架，即時(shí)提交作業(yè)后，可視化查看作業(yè)的運(yùn)行狀態(tài)。提供共享集群和獨(dú)享集群兩種模式，獨(dú)享集群與來自：百科![]()
過學(xué)習(xí)，幫助提升DBA實(shí)際技能。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括DWS的分布式執(zhí)行框架、存儲(chǔ)過程使用、性能調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)遷移及運(yùn)維知識(shí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、解DWS的分布式執(zhí)行框架。 2、掌握DWS的性能調(diào)優(yōu)。 3、掌握DWS的高可用方案。 4、掌握DWS的H CS 場景下的運(yùn)維管理。來自：百科![]()
支持通過VPC內(nèi)的私有網(wǎng)絡(luò)，與ECS之間內(nèi)網(wǎng)互通； 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm，使用戶能夠非常簡便的搭建、管理計(jì)算集群。 未來支持主流框架鏡像、集群自動(dòng)化發(fā)放 存儲(chǔ) 支持EVS， OBS 等存儲(chǔ)，并且在此基礎(chǔ)上提供本地NVME SSD，單來自：百科![]()
規(guī)范，采用微服務(wù)架構(gòu)，為上層應(yīng)用提供開發(fā)框架、規(guī)范及組件，具有高可用、開放、穩(wěn)定、高性能的特點(diǎn)。 • 協(xié)同應(yīng)用平臺(tái)（CAP）：自主研發(fā)的協(xié)同業(yè)務(wù)定制平臺(tái)，以零代碼、可視化、智能化的方式靈活制作協(xié)同應(yīng)用，按需定制企業(yè)的個(gè)性化應(yīng)用。 • 協(xié)同移動(dòng)平臺(tái)（CMP）：提供移動(dòng)化的統(tǒng)一移動(dòng)開發(fā)框架，支持移動(dòng)應(yīng)用的快來自：云商店![]()
提供DevOps，微服務(wù)框架端到端支持提供開發(fā)定制（合作伙伴提供）、安全加固、網(wǎng)站監(jiān)控、可視化數(shù)據(jù)分析等端到端建站服務(wù)。 平臺(tái)中立，安全可靠 保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全，保證業(yè)務(wù)中立和不觸碰數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)系統(tǒng)始終穩(wěn)定運(yùn)行和快速響應(yīng)，保障用戶體驗(yàn)，為企業(yè)贏得用戶市場打下良好基礎(chǔ)。 大數(shù)據(jù)分析精準(zhǔn)營銷 利用來自：百科![]()
用戶完全不感知計(jì)算集群，聚焦流分析本身 建議搭配使用: 云數(shù)據(jù)遷移 CDM/ 數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS/ 云數(shù)據(jù)庫MySQL / 數(shù)據(jù)可視化DLV 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的相關(guān)特征，數(shù)據(jù)體量巨大，例如全球衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)量達(dá)到PB級(jí)；數(shù)據(jù)種類多，有結(jié)構(gòu)化的遙感影像柵格數(shù)據(jù)、矢來自：百科![]()
ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標(biāo)注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型，涵蓋圖像分類、目標(biāo)檢測、音頻分割、文本分類等多個(gè)標(biāo)注場景，可適用于各種AI項(xiàng)目，如計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、音視頻分析等；同時(shí)提供數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理、智能標(biāo)注、團(tuán)隊(duì)標(biāo)注以及版本管來自：百科![]()
在線SQL編輯平臺(tái)編寫Stream SQL，定義數(shù)據(jù)流入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)流出，快速便捷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯；用戶無需關(guān)心計(jì)算集群,無需學(xué)習(xí)編程技能，降低流數(shù)據(jù)分析門檻。 獨(dú)享集群 全托管模式，自動(dòng)彈性伸縮，用戶完全不感知計(jì)算集群。提供共享集群和獨(dú)享集群兩種模式，獨(dú)享集群與其他租戶和共享集群完全物理隔離，并支持配額限制管理。來自：百科![]()
ctionGraph支持多種編程語言和框架，Dataxet開發(fā)團(tuán)隊(duì)可以使用熟悉的Python開發(fā)API服務(wù)，一個(gè)接口實(shí)現(xiàn)為一個(gè)函數(shù)，業(yè)務(wù)邏輯聚合又簡單，可以快速上線并驗(yàn)證新功能是否滿足客戶需要。 對(duì)數(shù)據(jù)分析場景，Dataxet團(tuán)隊(duì)將數(shù)據(jù)分析任務(wù)拆分成多個(gè)獨(dú)立的函數(shù)，通過事件驅(qū)動(dòng)的來自：百科![]()
HDFS分布式并行計(jì)算框架。Hive進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，會(huì)將用戶提交的HQL語句解析成相應(yīng)的MapReduce任務(wù)并提交MapReduce執(zhí)行。 Hive與Tez的關(guān)系 Tez是Apache的開源項(xiàng)目，它是一個(gè)支持有向無環(huán)圖的分布式計(jì)算框架，Hive使用Tez引擎進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，會(huì)將用戶提交來自：專題![]()
適合IoT的高并發(fā)寫入的場景。 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) 提供二級(jí)索引功能滿足動(dòng)態(tài)查詢的需求，利用兼容MongoDB的map-reduce聚合框架進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析。優(yōu)勢：1.寫性能： 文檔數(shù)據(jù)庫 的高性能寫入，基于分片構(gòu)建的集群支持物聯(lián)網(wǎng)TB級(jí)的數(shù)據(jù)需求；2.高性能和擴(kuò)展性：對(duì)高QPS應(yīng)用有很來自：百科![]()
14:38:59 Alluxio是一個(gè)面向基于云的數(shù)據(jù)分析和人工智能的數(shù)據(jù)編排技術(shù)。在 MRS 的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中，Alluxio位于計(jì)算和存儲(chǔ)之間，為包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的計(jì)算框架提供了數(shù)據(jù)抽象層，使上層的計(jì)算應(yīng)用可以通過統(tǒng)來自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-08 15:13:04 HCIP-Big Data Developer系列課程。大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉的場景解決方案，從方案架構(gòu)到技術(shù)實(shí)現(xiàn)框架，包括數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、華為 GaussDB 解決方案等。 目標(biāo)學(xué)員 主要面向使用華為產(chǎn)品的用戶、合作伙伴工程師、ISV工程師、內(nèi)部工程師、高校學(xué)生以及ICT從業(yè)人員等來自：百科![]()
輕邊緣IoT Edge分不開。 IoT邊緣云服務(wù)的形態(tài)，分為云側(cè)和邊緣側(cè)，邊側(cè)主要分為華為云IoT邊緣提供了 數(shù)據(jù)治理 ，伙伴插件和運(yùn)行框架，運(yùn)行框架相當(dāng)于章魚觸手的軀干，用于屏蔽底層系統(tǒng)和硬件帶來的差異，同時(shí)保證上層業(yè)務(wù)的正常運(yùn)行，伙伴插件相當(dāng)于觸手上的吸盤，是邊緣數(shù)據(jù)的入口，也是來自：百科![]()
b界面由用戶自助進(jìn)行操作。 支持VPC 支持通過VPC內(nèi)的私有網(wǎng)絡(luò)，與ECS之間內(nèi)網(wǎng)互通； 易用性 支持OpenGL，DirectX等流行框架。 存儲(chǔ) 支持EVS，OBS等存儲(chǔ)。 G1特點(diǎn)： 卓越性能和可靠性：采用業(yè)界領(lǐng)先高性能虛擬工作站顯卡NVIDIA Tesla M60。 當(dāng)前業(yè)界圖形圖像顯卡性能最強(qiáng)。來自：百科![]()
模型、評(píng)估模型、部署模型。 圖1 AI開發(fā)流程 1.確定目的 在開始數(shù)據(jù)分析之前，必須明確要分析什么？你的數(shù)據(jù)對(duì)象是誰？要解決什么問題？商業(yè)目的是什么？數(shù)據(jù)分析師對(duì)這些都要了然于心，基于商業(yè)的理解，整理分析框架和分析思路。例如，減少老客戶的流失、優(yōu)化活動(dòng)效果、提高客戶響應(yīng)率等等。來自：百科
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