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- 數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
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GaussDB (DWS)應(yīng)用場景-實時數(shù)據(jù)分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-實時數(shù)據(jù)分析 時間：2021-06-17 14:58:31 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在實時數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點： 流式數(shù)據(jù)實時入庫：IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計算及AI服務(wù)處理后，可實時寫入GaussDB(DWS)。來自：百科場景提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用接口對接等底層工作的支撐，支持工業(yè)領(lǐng)域大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的物聯(lián)網(wǎng)解決方案。 智物聯(lián)Mixlinker工業(yè)IOT平臺解決方案是為工業(yè)垂直領(lǐng)域和不同場景提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用接口對接等底層工作的支撐，支持工業(yè)領(lǐng)域大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的物聯(lián)網(wǎng)解決方案。來自：專題
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成本 充分數(shù)據(jù)挖掘：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)最佳處理性能 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量：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(jìn)行合適的處理（糾偏，忽略等）來自：百科免費云服務(wù)器_個人免費云服務(wù)器_免費 彈性云服務(wù)器 推薦_免費E CS 什么是云計算_云計算介紹_云計算技術(shù) 什么是Spark SQL作業(yè)_數(shù)據(jù)湖探索 DLI Spark SQL作業(yè) 大數(shù)據(jù)分析是什么_使用MapReduce_創(chuàng)建 MRS 服務(wù) 華為CCE怎么用_華為云CCE如何使用_容器引擎使用 ModelAr來自：專題
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華為云計算 云知識 2020年東風(fēng)公司智能制造大數(shù)據(jù)創(chuàng)意大賽 2020年東風(fēng)公司智能制造大數(shù)據(jù)創(chuàng)意大賽 時間：2020-12-10 11:36:37 “東風(fēng)智能制造”開發(fā)者創(chuàng)意大賽是東風(fēng)公司舉辦的第三屆、公司級大數(shù)據(jù)創(chuàng)意賽事，本次賽事既是延續(xù)，也是承接（它將作為東風(fēng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)20來自：百科![]()
合查詢。 按數(shù)據(jù)時效性分層處理，獲得綜合處理效率最大化 高效的數(shù)據(jù)清洗，為數(shù)據(jù)分析輸入高質(zhì)量的數(shù)據(jù) 相比將設(shè)備數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至通用數(shù)據(jù)分析服務(wù)進(jìn)行分析的方案，IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)是專為物聯(lián)網(wǎng)場景設(shè)計的。 IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)支持設(shè)備接入管理服務(wù)和多種第三方服務(wù)作為數(shù)據(jù)源，將數(shù)據(jù)集成、歸檔、來自：百科![]()
增強(qiáng)分析型敏捷BI平臺 統(tǒng)一數(shù)據(jù)接入 這款商品能夠?qū)崿F(xiàn)多源數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入，無論是異構(gòu)數(shù)據(jù)還是跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)，都可以集中管理，大大提高了數(shù)據(jù)處理的效率和便捷性。 這款商品能夠?qū)崿F(xiàn)多源數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入，無論是異構(gòu)數(shù)據(jù)還是跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)，都可以集中管理，大大提高了數(shù)據(jù)處理的效率和便捷性。 增強(qiáng)分析型敏捷BI平臺來自：專題![]()
華為云計算 云知識 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署 時間：2021-05-24 10:11:23 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署。 適用的組件有： 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink；來自：百科![]()
云知識 面對IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā)，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)正在發(fā)生哪些適應(yīng)性變化？ 面對IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā)，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)正在發(fā)生哪些適應(yīng)性變化？ 時間：2021-03-12 14:33:05 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺Lambda架構(gòu)： 兩條數(shù)據(jù)流獨立處理： 1.實來自：百科![]()
BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件：Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級性能提升 BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件：Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級性能提升 時間：2021-04-27 15:10:34 內(nèi)容簡介： 隨著大數(shù)據(jù)爆炸式的增長，應(yīng)用大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分析大數(shù)據(jù)變得越來來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預(yù)測2019 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車到港預(yù)測2019 時間：2020-12-11 11:15:31 “華為云杯”2019 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)管理局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦來自：百科![]()
工具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS動手實踐來自：百科![]()
華為云計算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 時間：2021-03-12 19:45:45 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力，關(guān)鍵競爭力包含： 1. 與華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)集成，降低開發(fā)門檻；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 RDS數(shù)據(jù)庫實例支持的最大數(shù)據(jù)連接數(shù)是多少 RDS數(shù)據(jù)庫實例支持的最大數(shù)據(jù)連接數(shù)是多少 時間：2020-09-01 10:13:19 數(shù)據(jù)庫 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫服務(wù)對此未做限制，取決于數(shù)據(jù)庫引擎參數(shù)的默認(rèn)值和取值范圍，例如MySQL引擎的max_connect來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于 FusionInsight 等商業(yè)軟件混合部署 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于FusionInsight等商業(yè)軟件混合部署 時間：2021-05-24 10:07:58 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于FusionInsight等商業(yè)軟件混合部署。來自：百科![]()
的脫敏算法自定義脫敏規(guī)則。 良好的數(shù)據(jù)脫敏實施，需要遵循兩個原則：第一，盡可能地為脫敏后的應(yīng)用，保留脫敏前的有意義信息；第二，最大程度地防止黑客進(jìn)行破解。 數(shù)據(jù)脫敏分為靜態(tài)數(shù)據(jù)脫敏和動態(tài)數(shù)據(jù)脫敏。靜態(tài)數(shù)據(jù)脫敏，是數(shù)據(jù)的“搬移并仿真替換”，是將數(shù)據(jù)抽取進(jìn)行脫敏處理后，下發(fā)給下游環(huán)節(jié)來自：百科![]()
GaussDB官網(wǎng)精選文章推薦 云數(shù)據(jù)庫GaussDB查詢庫表 云數(shù)據(jù)庫GaussDB查看建表語句 華為云數(shù)據(jù)庫GaussDB連接 MySQL創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫語句 數(shù)據(jù)庫登錄入口_華為GaussDB分布式數(shù)據(jù)庫免費領(lǐng)取 MySQL云數(shù)據(jù)庫 免費數(shù)據(jù)庫 關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫應(yīng)用 數(shù)據(jù)庫軟件免費版來自：專題![]()
貫穿著數(shù)據(jù)分析的整個過程： 數(shù)據(jù)接入階段：數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、且面臨多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源接入 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段：缺少統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型，需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換等處理 數(shù)據(jù)存儲階段：海量數(shù)據(jù)查詢效率低下，數(shù)據(jù)多份存儲、數(shù)據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段：不同類型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)源不同，形成數(shù)據(jù)孤島、存來自：百科![]()
云知識 解決 90% 數(shù)據(jù)分析問題，表格大神最常用這 5 個函數(shù) 解決 90% 數(shù)據(jù)分析問題，表格大神最常用這 5 個函數(shù) 時間：2022-11-16 16:06:29 協(xié)同辦公 文檔協(xié)同管理 文檔存儲管理 數(shù)字化辦公 石墨表格 10 大實用函數(shù)，學(xué)會了，數(shù)據(jù)整理分析效率輕松翻 3來自：云商店![]()
大數(shù)據(jù)的MapReduce并行計算模型，將源數(shù)據(jù)經(jīng)過下圖的處理。 其中，Map（映射）是將大數(shù)據(jù)集分解若干小數(shù)據(jù)集分析，各部獨立的線程，并行分析計算。而Reduce（匯總）是將小數(shù)據(jù)集分析結(jié)果進(jìn)行整合，再將處理的結(jié)果返回給用戶。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)證，盡在????來自：百科
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