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来自：百科课程简介 本教程介绍了计算机视觉发展的重要里程碑-传统方法（如视觉词袋模型）；传统方法的三个步骤及其思想对未来的深远影响；图像级编码信息用于不同的视觉任务并与各种学习算法结合。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解传统方法（如视觉词袋模型）及其三个步骤。 2、了解图像级来自：百科
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析。利用 数据仓库 服务，带您探索球星薪酬影响的决定性因素。 数据仓库服务结合Python对球星薪酬进行分析，探索影响球星薪酬的决定性因素 适合人群：对大数据技术感兴趣的人员，社会大众和高校师生 培训方案：数据仓库服务结合球星薪酬决定性因素分析的实践 技术能力：掌握数据仓库服务等云服务的使用，提高大数据分析能力来自：专题![]()
华为云计算 云知识 云硬盘应用场景：数据仓库 云硬盘应用场景：数据仓库 时间：2021-03-23 19:41:16 云硬盘 数据仓库是数据读密集型的应用场景，典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。传统企业核心数据库上云往往会面临性能、可靠性等各方面的问题。例如oracle来自：百科![]()
数据仓库服务_SQL on Anywhere 数据仓库服务GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere 华为云数据仓库服务-SQL on Anywhere 华为云数据仓库服务-SQL on Anywhere 数据仓库服务（Data Warehouse Service，来自：专题![]()
，MRS是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务，一键即可部署Hadoop集群。Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架，提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。 华为云提供了来自：专题![]()
fka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据组件，支持 数据湖 、数据仓库、BI、AI融合等能力。 云原生数据湖MRS（MapReduce Service）为客户提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据组来自：专题![]()
临如下两种选择：一种是大量购买机器及Hadoop发行商版本，本地自建Hadoop大数据集群；一种是按企业自身的需求，购买公有云大数据云服务构建自己的云上大数据平台。 企业该如何选择呢？云小课为您解读华为云大数据云服务MRS相比自建Hadoop集群的优势，帮助您更好的进行选择。 M来自：百科![]()
TeraData数据仓库架构及特点介绍 TeraData数据仓库架构及特点介绍 时间：2021-03-03 11:43:26 数据仓库 数据库 Teradata数据仓库拥有全球领先的技术，其主要软件和硬件产品包括：Teradata数据库、Teradata数据仓库软件、企业数据仓库、动态企业数据仓库、数据仓库专用平台。来自：百科![]()
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分析场景。 数据仓库迁移 数据仓库是企业的重要数据分析系统，随着业务量的增长，自建数仓性能逐渐不能满足实际要求，同时扩展性差、成本高，也使扩容极为困难。DWS作为云上企业级数据仓库，具备高性能、低成本、易扩展等特性，满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。 图1数据仓库迁移 优势 平滑迁移来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库发展现状及发展趋势 数据仓库发展现状及发展趋势 时间：2021-03-03 14:09:48 数据仓库 数据仓库是指从业务数据中创建信息数据库，并针对决策和分析进行优化。华为云数据仓库服务实时、简单、安全可信的企业级融合数据仓库，可借助DWS Expr来自：百科![]()
16:40:22 云服务器 磁盘增强型D2型 弹性云服务器 基于KVM虚拟化平台，采用本地存储设计，提供高存储性能和高内网带宽，适用于Hadoop 分布式计算、大型数据仓库、分布式文件系统、日志或数据处理应用。 D2型弹性云服务器的规格 规格名称 vCPU 内存（GB） 最大带宽/基准带宽（Gbps）来自：百科![]()
GaussDB(DWS)与Hive在功能上存在一定的差异，主要体现在以下几个方面： Hive是基于Hadoop MapReduce的数据仓库，GaussDB(DWS)是基于Postgres的MPP的数据仓库。 Hive的数据在HDFS中存储，GaussDB(DWS)的数据可以在本地存储，也可以通过外表的形式通过 OBS 进行存储。来自：百科![]()
系统面临的基本挑战并未发生重大变化。本课程包含数据仓库、维度建模、事态表、建模表、总线矩阵、缓慢变化维等多个数据仓库核心内容，适合数据仓库架构师、工程师等大数据爱好者参与学习。 课程目标 1.了解数据仓库系统和维度模型： 对数据仓库和维度模型的基本知识和建设方法论 2.了解维度模型：掌握维度表和事实表的概念和设计方法来自：百科![]()
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