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作業(yè)的ETL和作業(yè)自動(dòng)化,采用數(shù)據(jù)適量實(shí)現(xiàn)政企客戶多層級(jí)全局統(tǒng)一的數(shù)據(jù)質(zhì)量,最終形成可視、可管、可用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)地圖。 · 數(shù)據(jù)“可用不可見” 隨著人工智能、密碼學(xué)、可信執(zhí)行環(huán)境三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)的成熟,以保障數(shù)據(jù)安全與隱私為前提,數(shù)據(jù)的可信流通與用數(shù),將通過(guò)多域數(shù)據(jù)聯(lián)邦分析與訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)來(lái)自:百科
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來(lái)自:百科地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 應(yīng)用層:數(shù)據(jù)加載工具、ETL(Extract-Transform-Load)工具、以及商業(yè)智能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具,均可以通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)接口與 GaussDB (DWS)集成。GaussDB(DWS)兼容PostgreSQL生來(lái)自:百科
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GaussDB(DWS) 與Hive的差別 GaussDB(DWS) 與Hive的差別 時(shí)間:2020-09-24 14:53:27 GaussDB(DWS)與Hive在功能上存在一定的差異,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(cāng)庫(kù) ,Gauss來(lái)自:百科Maven倉(cāng)庫(kù)的jar版本與MRS集群版本的對(duì)應(yīng)關(guān)系:MRS 3.1.2- LTS .3版本集群組件與Maven倉(cāng)庫(kù)的jar版本對(duì)應(yīng)關(guān)系 Classroom入門視頻指導(dǎo)有哪些? Maven倉(cāng)庫(kù)的jar版本與MRS集群版本的對(duì)應(yīng)關(guān)系:MRS 3.1.5版本集群組件與Maven倉(cāng)庫(kù)的jar版本對(duì)應(yīng)關(guān)系來(lái)自:百科Studio一站式人工智能開發(fā)與應(yīng)用平臺(tái)以數(shù)據(jù)閉環(huán)應(yīng)用為導(dǎo)向,具備從 數(shù)據(jù)管理 與處理、模型開發(fā)與優(yōu)化、模型部署與應(yīng)用、系統(tǒng)運(yùn)維與管理等全流程端到端AI應(yīng)用開發(fā)部署支撐能力 Studio一站式人工智能開發(fā)與應(yīng)用平臺(tái)以數(shù)據(jù)閉環(huán)應(yīng)用為導(dǎo)向,具備從數(shù)據(jù)管理與處理、模型開發(fā)與優(yōu)化、模型部署與應(yīng)用、系統(tǒng)運(yùn)維與管理等全流程端到端AI應(yīng)用開發(fā)部署支撐能力來(lái)自:專題場(chǎng)景特點(diǎn):面向流數(shù)據(jù),支持Window、CEP、Join等復(fù)雜的流分析操作,毫秒級(jí)時(shí)延。 適用場(chǎng)景:實(shí)時(shí) 日志分析 ,網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控,實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)管控,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)ETL。 圖1實(shí)時(shí)流分析場(chǎng)景 物聯(lián)網(wǎng)IoT場(chǎng)景 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或邊緣設(shè)備,上傳數(shù)據(jù)到 數(shù)據(jù)接入服務(wù) (DIS)或者其他云存儲(chǔ)服務(wù), 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) 直接從D來(lái)自:百科的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提升數(shù)倍;具備OLAP分析,完備數(shù)據(jù)庫(kù)能力,自助分析等企業(yè)級(jí)能力。 安全可靠 支持?jǐn)?shù)據(jù)透明加密,保證系統(tǒng)的高可靠性和數(shù)據(jù)的安全;與 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 防護(hù)服務(wù)深度整合;基于網(wǎng)絡(luò)隔離及安全組規(guī)則,保護(hù)系統(tǒng)和用戶隱私及數(shù)據(jù)安全。 數(shù)據(jù)可靠 通過(guò)實(shí)例冗余、數(shù)據(jù)冗余,實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)無(wú)單點(diǎn)故來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) Serverless DLI 與自建Hadoop對(duì)比 Serverless DLI與自建Hadoop對(duì)比 時(shí)間:2020-09-03 15:43:59 DLI完全兼容Apache Spark、Apache Flink生態(tài)和接口,線下應(yīng)用可無(wú)縫平滑遷移上云,減少遷來(lái)自:百科據(jù)標(biāo)注等多種工具服務(wù),幫助用戶提升數(shù)據(jù)處理效率 優(yōu)勢(shì) 網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)治理 高效,數(shù)據(jù)易理解使用 設(shè)備采集數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化,支持多種主流文件的導(dǎo)入和ETL處理,數(shù)據(jù)清洗/轉(zhuǎn)換的治理過(guò)程全自動(dòng)化;數(shù)據(jù)屬性易理解,集成10000+屬性的數(shù)據(jù)字典,降低用戶使用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)門檻 安全技術(shù)覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期,保證數(shù)據(jù)入湖安全來(lái)自:百科14:32:39 本實(shí)驗(yàn)幫助指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi),了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟,體驗(yàn)Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 了解 華為云產(chǎn)品 頁(yè)面信息,實(shí)操體驗(yàn)華為云BMS配置操作,通過(guò)BMS及實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)完成jdk等基本環(huán)境配置,并進(jìn)行zookeeper和Ha來(lái)自:百科
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