Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
￥0.00
元
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- 大數(shù)據(jù) 挖掘 內(nèi)容精選 換一換
-
好用的數(shù)據(jù)處理方案——數(shù)據(jù)工坊 DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案——數(shù)據(jù)工坊 DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。來自：專題for MySQL數(shù)據(jù)庫的特點 查看詳情 RDS for MySQL數(shù)據(jù)庫實例是什么 查看詳情 免費數(shù)據(jù)庫 GaussDB (for Mongo) 查看詳情 連接云數(shù)據(jù)庫GaussDB數(shù)據(jù)庫 查看詳情 電商大促秒殺用什么數(shù)據(jù)庫 查看詳情 云數(shù)據(jù)庫 RDS對比自建數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢是什么 查看詳情來自：專題
- 大數(shù)據(jù) 挖掘 相關(guān)內(nèi)容
-
、對話、語料挖掘、知識庫構(gòu)建等問題。 文本分析 通過關(guān)鍵詞提取、文本聚類、主題挖掘等算法模型，挖掘突發(fā)事件、公眾話題導(dǎo)向，進行話題發(fā)現(xiàn)、趨勢發(fā)現(xiàn)等。多維度分析公眾情緒、熱點、趨勢、傳播途徑等，及時全面的掌握話題動態(tài)。 通過關(guān)鍵詞提取、文本聚類、主題挖掘等算法模型，挖掘突發(fā)事件、公來自：專題政企OA/辦公 金融核心交易 金融核心交易 適用于各類銀行核心交易系統(tǒng)分布式改造，數(shù)據(jù)庫的原生分布式能力可以極大的降低改造和遷移工作量。兩地三中心等極致高可用能力，可以為核心業(yè)務(wù)保駕護航。 優(yōu)勢 大容量高擴展：支持TB~PB級單庫容量和在線擴容，避免分庫分表，降低應(yīng)用開發(fā)難度 金來自：專題
- 大數(shù)據(jù) 挖掘 更多內(nèi)容
-
![]()
【業(yè)務(wù)遷移難】：現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫種類多，業(yè)務(wù)遷移工作量大。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS為核心，構(gòu)建統(tǒng)一免運維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲和分析平臺； 利用DWS匯聚各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，實現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲和分析； 結(jié)合BI工具，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。 客戶價值： 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲，統(tǒng)一分析，支持客戶實現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘；來自：百科![]()
數(shù)據(jù)治理中心服務(wù)解決方案 數(shù)據(jù)治理中心服務(wù)解決方案 數(shù)據(jù)治理中心產(chǎn)品架構(gòu) 數(shù)據(jù)治理中心產(chǎn)品架構(gòu) 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio 提供具有數(shù)據(jù)全生命周期管理和智能數(shù)據(jù)管理能力的一站式治理運營平臺，包含數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)安全等功能。來自：專題![]()
GaussDB自建數(shù)據(jù)庫_GaussDB數(shù)據(jù)庫_華為高斯自建數(shù)據(jù)庫 免費云數(shù)據(jù)庫_免費mysql數(shù)據(jù)庫_rds數(shù)據(jù)庫 常見的數(shù)據(jù)庫_什么是數(shù)據(jù)庫_數(shù)據(jù)庫有哪些 免費的云數(shù)據(jù)庫_云原生數(shù)據(jù)庫_云數(shù)據(jù)庫和本地數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 GaussDB數(shù)據(jù)庫入門_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建高斯數(shù)據(jù)庫_高斯語法_高斯數(shù)據(jù)庫協(xié)議 GaussDB數(shù)來自：專題![]()
的服務(wù)費用。 免費云數(shù)據(jù)庫實用文檔下載 免費云數(shù)據(jù)庫 產(chǎn)品介紹 立即下載 免費云數(shù)據(jù)庫 快速入門 立即下載 免費云數(shù)據(jù)庫 用戶指南 立即下載 免費云數(shù)據(jù)庫 性能白皮書 立即下載 免費云數(shù)據(jù)庫 最佳實踐 立即下載 免費云數(shù)據(jù)庫 安全白皮書 立即下載 免費云數(shù)據(jù)庫 API參考 立即下載來自：專題![]()
來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫遷移工具DRS – 數(shù)據(jù)訂閱 數(shù)據(jù)庫遷移工具DRS – 數(shù)據(jù)訂閱 時間：2021-02-22 09:35:14 數(shù)據(jù)訂閱是指獲取數(shù)據(jù)庫中關(guān)鍵業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)變化信息，這類信息常常是下游業(yè)務(wù)所需要的。數(shù)據(jù)訂閱將其緩存并提供統(tǒng)一的SDK接口，方便下游業(yè)務(wù)訂閱、獲取來自：百科![]()
析能力，主要包括資產(chǎn)的運行分析，運營分析和業(yè)務(wù)分析三大類別，提供多種不同維度的分析報告。 運行看板 展示企業(yè)所使用的數(shù)字化資產(chǎn)運行狀況，包括應(yīng)用和服務(wù)的運行狀況，提供應(yīng)用的一站式的運行狀態(tài)匯總分析，還可以通過匯總的視圖逐層挖掘，鉆取到下一層的詳細的類別的匯總，最終可以看到最明細的底層單個應(yīng)用和服務(wù)的運行狀態(tài)。來自：百科![]()
如果同一數(shù)據(jù)庫IP具有多個數(shù)據(jù)庫端口，數(shù)據(jù)庫實例數(shù)為數(shù)據(jù)庫端口數(shù)。1個數(shù)據(jù)庫IP只有1個數(shù)據(jù)庫端口，即為一個數(shù)據(jù)庫實例；1個數(shù)據(jù)庫IP具有N個數(shù)據(jù)庫端口，即為N個數(shù)據(jù)庫實例。 例如：用戶有2個數(shù)據(jù)庫資產(chǎn)分別為IP1和IP2，IP1有一個數(shù)據(jù)庫端口，則為1個數(shù)據(jù)庫實例；IP2有3來自：專題![]()
面。 RDS支持導(dǎo)入哪些數(shù)據(jù)庫引擎的數(shù)據(jù) 相同引擎數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出，稱之為同構(gòu)型數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出。不同引擎數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出，稱之為異構(gòu)型數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出。 什么是數(shù)據(jù)庫常見問題 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB NoSQL功能總覽 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB NoS來自：專題![]()
使用FunctionGraph函數(shù)對DIS數(shù)據(jù)進行格式轉(zhuǎn)換并存儲到CloudTable 本章節(jié)介紹如何使用函數(shù)結(jié)合數(shù)據(jù)接入服務(wù)（DIS）采集IOT實時數(shù)據(jù)流，并將采集到的數(shù)據(jù)進行格式轉(zhuǎn)換，存儲到 表格存儲服務(wù) （CloudTable Service）中。 本章節(jié)介紹如何使用函數(shù)結(jié)合數(shù)據(jù)接入服務(wù)（DIS）采來自：專題![]()
1套研發(fā)工具鏈+2個自動化工具+3項軍規(guī)基本法，研發(fā)數(shù)據(jù)“越練越高質(zhì)”。汲取30年ICT研發(fā)經(jīng)驗，CodeArts研發(fā)工具鏈沉淀了華為研發(fā)元數(shù)據(jù)，加成自動化數(shù)據(jù)清洗平臺和自動化數(shù)據(jù)清洗平臺，經(jīng)過《華為研發(fā)大模型語料質(zhì)量基本法V1.0》、《華為研發(fā)大模型數(shù)據(jù)清洗基本法V1.0》、《華為研發(fā)大模型評測基本法V1.0》的軍規(guī)歷練，濃縮出高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。來自：百科![]()
熱門課程/實驗推薦 大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 課程 從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，為您揭開大數(shù)據(jù)神秘的面紗 從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，為您揭開大數(shù)據(jù)神秘的面紗 立即學(xué)習(xí) 球星薪酬決定性因素分析 認證 利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素，掌握大數(shù)據(jù)分析 利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，帶您探來自：專題![]()
上企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫，具備高性能、低成本、易擴展等特性，滿足大數(shù)據(jù)時代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 大數(shù)據(jù)融合分析 隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進步，數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值，成為企業(yè)經(jīng)營的新趨勢和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價值”來自：百科![]()
業(yè)領(lǐng)域模型和算法，幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺，快速提升數(shù)據(jù)運營能力。 優(yōu)勢 多行業(yè)支持 覆蓋政務(wù)/稅務(wù)/城市/交通/園區(qū)等各行業(yè)。 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范支持 支持分層結(jié)構(gòu)的行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。 領(lǐng)域模型豐富 支持包含人員/組織/事件/時空/車輛/資產(chǎn)/設(shè)備/資源等八大類數(shù)據(jù)以及相互之間關(guān)系的行業(yè)領(lǐng)域模型。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)脫敏 數(shù)據(jù)脫敏 時間：2020-12-14 09:29:58 數(shù)據(jù)脫敏是對某些敏感信息通過脫敏規(guī)則進行數(shù)據(jù)的變形，實現(xiàn)敏感隱私數(shù)據(jù)的可靠保護。 數(shù)據(jù)庫安全防護HexaTier提供配置數(shù)據(jù)脫敏規(guī)則和查看脫敏事件日志的功能。用戶可以針對指定表/列設(shè)置脫敏規(guī)則對來自：百科![]()
2、未購買、未試用過相應(yīng)類型的 華為云產(chǎn)品 華為云數(shù)據(jù)庫優(yōu)勢 1.云數(shù)據(jù)庫布局全球7大區(qū)域，1000+專業(yè)人才，10年+技術(shù)積淀 2.2500+金融政企行業(yè)標(biāo)桿大客戶商用的云數(shù)據(jù)庫 3.云數(shù)據(jù)庫多元算力+DFV存儲+RDMA，國內(nèi)唯一軟硬全棧與數(shù)據(jù)庫調(diào)優(yōu) 4.GaussDB開源單機主備版本來自：專題![]()
使用指令在GaussDB數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建表、向表中插入數(shù)據(jù)、更新表中數(shù)據(jù)、查看數(shù)據(jù)、刪除表中數(shù)據(jù)。 重置GaussDB數(shù)據(jù)庫實例管理員密碼 在使用GaussDB數(shù)據(jù)庫過程中，如果忘記數(shù)據(jù)庫root帳號密碼，可以重新設(shè)置密碼。 快速 購買GaussDB 數(shù)據(jù)庫 在GaussDB的管理控制臺購來自：專題
看了本文的人還看了
- 【數(shù)據(jù)挖掘】數(shù)據(jù)挖掘總結(jié) ( 數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)概念 ) ★★
- 數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法
- 數(shù)據(jù)挖掘十大算法--Apriori算法
- 【數(shù)據(jù)挖掘】數(shù)據(jù)挖掘簡介 ( 6 個常用功能 | 數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果判斷 | 數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)框架 | 數(shù)據(jù)挖掘分類 )
- 《數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路》 —2.2 大數(shù)據(jù)：挖掘數(shù)據(jù)價值的發(fā)動機
- 【數(shù)據(jù)挖掘】數(shù)據(jù)挖掘總結(jié) ( 數(shù)據(jù)挖掘特點 | 數(shù)據(jù)挖掘組件化思想 | 決策樹模型 ) ★
- 數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域十大經(jīng)典算法初探
- 數(shù)據(jù)挖掘
- 數(shù)據(jù)挖掘十大算法--K-均值聚類算法
- 【數(shù)據(jù)挖掘】數(shù)據(jù)挖掘簡介 ( 數(shù)據(jù)挖掘引入 | KDD 流程 | 數(shù)據(jù)源要求 | 技術(shù)特點 )