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- 海量數(shù)據(jù)去重 內(nèi)容精選 換一換
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GaussDB (for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴展，海量存儲 GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫多維擴展，海量存儲 時間：2021-06-16 17:09:19 數(shù)據(jù)庫 對于游戲行業(yè)來說，輕資產(chǎn)，快速擴容是其使用云數(shù)據(jù)庫驅(qū)動力。行業(yè)痛點：無法預(yù)測用戶流量以及產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量，業(yè)務(wù)高峰時客戶體驗會受到影響，甚至要停服擴容。來自：百科在實際生產(chǎn)制造，客戶總會遇到難以解決的問題： 邊緣側(cè)需要將數(shù)據(jù)采集，但是非標(biāo)的設(shè)備種類繁多，無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，老舊的設(shè)備的數(shù)據(jù)無法采集，沒有數(shù)據(jù)的支持，無法實現(xiàn)數(shù)字化，智能化 邊緣側(cè)的數(shù)據(jù)往往是上萬點，毫秒級的數(shù)據(jù)量級，數(shù)據(jù)上云，對帶寬和中間件的性能要求極高 實際生產(chǎn)中設(shè)備發(fā)生故障來自：百科
- 海量數(shù)據(jù)去重 相關(guān)內(nèi)容
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來自：云商店華為云計算 云知識 存算分離，讓美圖處理海量數(shù)據(jù)的資源利用率提升40% 存算分離，讓美圖處理海量數(shù)據(jù)的資源利用率提升40% 時間：2021-04-27 15:19:33 內(nèi)容簡介： 隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量指數(shù)級增長，美圖的IDC大數(shù)據(jù)中心機房空間有限，設(shè)備老舊，采購擴容周期長，無法快速擴來自：百科
- 海量數(shù)據(jù)去重 更多內(nèi)容
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彈性文件服務(wù)與其他云服務(wù)的關(guān)系 圖1 彈性文件服務(wù)與其他服務(wù)的關(guān)系示意圖 功能 相關(guān)服務(wù) 位置 云服務(wù)器和文件系統(tǒng)歸屬于同一項目下，用于掛載共享路徑實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。 彈性云服務(wù)器 （Elastic Cloud Server，E CS ） 掛載NFS文件系統(tǒng)到云服務(wù)器（Linux） 掛載NFS文件系統(tǒng)到云服務(wù)器（Windows）來自：專題![]()
大容量擴展以及成本敏感型業(yè)務(wù)，如 媒體處理 、文件共享、高性能計算、數(shù)據(jù)備份等。SFS容量型文件系統(tǒng)不適合海量小文件業(yè)務(wù)，推薦使用SFS Turbo文件系統(tǒng)。 大容量擴展以及成本敏感型業(yè)務(wù)，如媒體處理、文件共享、高性能計算、數(shù)據(jù)備份等。通用文件系統(tǒng)不適合海量小文件業(yè)務(wù)，推薦使用SFS Turbo文件系統(tǒng)。來自：專題![]()
TABLE提供多種鎖級別，但如果對數(shù)據(jù)庫原理和業(yè)務(wù)理解不足，誤用表鎖可能觸發(fā)死鎖，導(dǎo)致集群不可用。 · 避免在SELECT目標(biāo)列中使用子查詢，可能導(dǎo)致計劃無法下推到DN執(zhí)行，影響執(zhí)行性能。 · 考慮使用UNION ALL，少使用UNION，注意考慮去重。 UNION ALL不去重，少了排序操作，速度相對UNION更快。來自：專題![]()
A：知識工廠分兩部分：即產(chǎn)出的產(chǎn)品，以及產(chǎn)出產(chǎn)品的過程。知識工廠有做數(shù)據(jù)分析的平臺，可以將海量的數(shù)據(jù)進行分析比對，按要求進行提取、查重、分析等操作。AI通過學(xué)習(xí)衍生出更多功能的應(yīng)用為企業(yè)提供服務(wù)，如輿情分析，智能推薦、文章查重、文章撰寫、郵件分類等。 8、Q：竹間智能在AI產(chǎn)業(yè)競爭中，是如何保證自己的優(yōu)勢？來自：云商店![]()
收集、識別、驗真、去重等功能，服務(wù)于企業(yè)OA報銷流程。 為企業(yè)提供快速鑒別電子發(fā)票的真?zhèn)危焖俣ㄎ?span style='color:#C7000B'>去重使用等應(yīng)用，幫助財務(wù)人員解決電子發(fā)票作假、重復(fù)報銷等問題，降低財務(wù)人員記賬風(fēng)險，為企業(yè)提升業(yè)務(wù)處理效率。 泛微發(fā)票云集成特色功能 一、發(fā)票導(dǎo)入，多方式，智能去重 為了提高發(fā)票采集來自：云商店![]()
備故障、網(wǎng)絡(luò)鏈路故障、異常干擾等原因，造成所采集的數(shù)據(jù)有缺失、異常、重復(fù)等現(xiàn)象，需要通過數(shù)據(jù)插值、修正、去重等方法，對較低質(zhì)量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進行清洗，以獲得良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 四、華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)有哪些優(yōu)勢？ 華為云IoT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)，具備物來自：百科![]()
和，取平均值等。這三種清洗規(guī)則的優(yōu)先級是過濾 > 去重 > 聚合，也就是用戶同時設(shè)置了這三種清洗規(guī)則時，數(shù)據(jù)會先被過濾，再進行去重，最后聚合后上報。 邊緣規(guī)則，就是指邊緣側(cè)的規(guī)則引擎。 物聯(lián)網(wǎng)平臺 支持將云端創(chuàng)建的設(shè)備聯(lián)動規(guī)則下發(fā)至邊緣側(cè)執(zhí)行，實現(xiàn)簡單業(yè)務(wù)邊緣快速閉環(huán)。 除了上述兩種來自：百科![]()
序跟關(guān)系型數(shù)據(jù)庫服務(wù)的自動重連，避免因為切換導(dǎo)致服務(wù)不可用。 手動切換 也叫計劃內(nèi)的切換。當(dāng)實例運行正常時，用戶可以自主手動觸發(fā)主備切換，以滿足業(yè)務(wù)需求。 1.登錄管理控制臺。 2.單擊管理控制臺左上角的，選擇區(qū)域和項目。 3.選擇“數(shù)據(jù)庫云數(shù)據(jù)庫RDS”。進入云數(shù)據(jù)庫RDS信息頁面。來自：百科![]()
支持跨機房、同城、異地、多活高可用，支持分布式強一致，數(shù)據(jù)0丟失（RPO=0,RTO<30秒）。 高擴展 通過分布式全局事務(wù)一致性優(yōu)化，打破傳統(tǒng)分布式性能瓶頸，實現(xiàn)計算與存儲的自由水平擴展能力，同時支持新增分片的數(shù)據(jù)在線重分布能力。 高安全性 支持訪問控制、加密認證、數(shù)據(jù)庫審計、動態(tài)數(shù)據(jù)脫敏、全密態(tài)等安全特性，提供全方位端到端的數(shù)據(jù)安全保護。來自：百科![]()
候，命令就能夠自動去執(zhí)行。 序列：序列，定義存儲在數(shù)據(jù)字典里面，序列提供了唯一數(shù)值的順序表從而來簡化程序的設(shè)計工作。 圖表(Diagram)：圖表，是為了編輯表與表之間的關(guān)系，可以理解為數(shù)據(jù)庫表之間的一種關(guān)系示意圖。 云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL 云數(shù)據(jù)庫 RDS for來自：百科![]()
平滑擴容：輕松添加RDS實例，自動實現(xiàn)數(shù)據(jù)重分布（Rebalance） 高讀寫性能：PB級數(shù)據(jù)量訪問；十倍于單機數(shù)據(jù)庫連接數(shù)；百萬級高并發(fā) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù) 在工業(yè)監(jiān)控和遠程控制、智慧城市的延展、智能家居、車聯(lián)網(wǎng)等物聯(lián)網(wǎng)場景下。傳感監(jiān)控設(shè)備多，采樣頻率高，數(shù)據(jù)規(guī)模大，會產(chǎn)生超過單機數(shù)據(jù)庫存儲能力極限的數(shù)據(jù)，造成數(shù)據(jù)來自：百科![]()
展開內(nèi)容 收起內(nèi)容 華為云跨境電商服務(wù)器優(yōu)勢 降本增效 提供極致性價比云服務(wù)器，按需使用，助力跨境賣家快速搭建云上店鋪，高效運營管理。 海量純凈IP 提供海量純凈IP，降低跨境賣家多店鋪關(guān)聯(lián)的風(fēng)險，有效防關(guān)聯(lián)。 一鍵部署 該方案優(yōu)化了店鋪運行環(huán)境的安全配置項，一鍵即可快速完成資源的發(fā)放及配置。來自：專題![]()
備故障、網(wǎng)絡(luò)鏈路故障、異常干擾等原因，造成所采集的數(shù)據(jù)有缺失、異常、重復(fù)等現(xiàn)象，需要通過數(shù)據(jù)插值、修正、去重等方法，對較低質(zhì)量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進行清洗，以獲得良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 四、華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)有哪些優(yōu)勢？ 華為云IoT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)，具備物來自：百科![]()
主要面向側(cè)重于復(fù)雜查詢，回答一些“戰(zhàn)略性”的問題。 數(shù)據(jù)處理方面聚焦于數(shù)據(jù)的聚合，匯總，分組計算，窗口計算等“分析型”數(shù)據(jù)加工和操作。 從多維度去使用和分析數(shù)據(jù)。 典型的OLAP場景 1.報表系統(tǒng)，CRM系統(tǒng)。 2.金融風(fēng)險預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)、反洗錢系統(tǒng)。 3.數(shù)據(jù)集市，數(shù)據(jù)倉庫。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗，盡在華為云學(xué)院來自：百科![]()
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本實踐以某電子工廠SMT產(chǎn)線為例，介紹使用IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)實現(xiàn)對SMT產(chǎn)線各設(shè)備OEE分析和關(guān)鍵指標(biāo)監(jiān)控的總體流程。 了解更多 創(chuàng)建管道作業(yè)接入IoTDA數(shù)據(jù) 用戶通過構(gòu)建管道作業(yè)實現(xiàn)對設(shè)備數(shù)據(jù)進行清洗，規(guī)整，去重，增加外部業(yè)務(wù)屬性信息等一系列處理，為下一步基于資產(chǎn)模型分析設(shè)備屬性數(shù)據(jù)做好準(zhǔn)備，本案例中管來自：專題![]()
Teradata成本高，一體機封閉架構(gòu)，技術(shù)無法自主可控; 數(shù)據(jù)交換平臺歷史數(shù)據(jù)保留時間短，重算過程非常復(fù)雜; 數(shù)據(jù)集市中批量和聯(lián)機業(yè)務(wù)分離，靈活性差. 解決方案： 用DWS替換Teradata，分布式架構(gòu)實現(xiàn)線性擴展（已上線10000+作業(yè)）; 用DWS建立數(shù)據(jù)集市，企業(yè)級多租戶和資源隔離能力支持批來自：百科
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