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用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库 在整个BI系统中起到了支柱的角色，更来自：百科云知识 推理模型的迁移与调优 推理模型的迁移与调优 时间：2020-12-08 10:39:19 本课程主要介绍如何将第三方框架训练出来的模型转换成昇腾专用模型，并进行调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读+实战演示，使学员学会使用模型转换工具迁移所需要的预训练模型。来自：百科
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大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Ha来自：专题
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网络计算提供了执行上的保障。 工具链 工具链是一套支持昇腾AI处理器，并可以方便程序员进行开发的工具平台，提供了自定义算子的开发、调试和网络移植、优化及分析功能的支撑。另外在面向程序员的编程界面提供了一套桌面化的编程服务，极大的降低了深度神经网络相关应用程序的开发门槛。 工具链中来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库DWS动手实践 数据仓库DWS动手实践 时间：2021-03-05 15:22:50 数据仓库 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种即开即用、安全可靠的在线数据仓库服务，为用户提供海量数据的存储、挖掘和分析能力。来自：百科![]()
数据库概念模型的特点 数据库概念模型的特点 时间：2021-06-02 10:09:02 数据库 概念模型是高层次的抽象模型，独立于任何一种特定的数据库产品，不会受到任何数据库产品特性的约束和限制。概念模型的主要特点： 能真实、充分地反映现实世界，包括事物和事物之间的联系，是现实世界的真实模型；来自：百科![]()
ata的SQL语法进行了兼容性增强，在很多场合都可以替代国外同类型产品。我们的数据仓库服务工程师重点设计实现了基于行列混存的数据仓库内核，在支持海量数据快速分析的同时也很好地兼顾了业务运作系统对数据增删改的需求。引入了自研的基于代价的查询优化器，以及当前数据仓库系统所流行的一些黑来自：百科![]()
产品的云原生服务，兼容标准ANSI SQL 99和SQL 2003，同时兼容PostgreSQL/Oracle数据库生态，为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。 数据仓库服务提供专业高效的服务管理控制平台，让用户自助完成数据仓库的管理和维护，系统可用性高。用户可以快速创建DWS集群并开展业务。来自：百科![]()
另一方面如果锁住了多张表，又会阻挡数据库表单更新的事务，造成业务的延时甚至中断。 解决方案 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景，并从中发掘出数据背后的商业情报供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围的数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库服务快照功能 数据仓库服务快照功能 时间：2020-11-23 11:07:48 本视频主要为您介绍华为云数据仓库服务快照功能的操作教程指导。 场景描述： 快照是DWS集群在某一时间点的完整备份，记录了这一时刻指定集群的所有配置数据和业务数据。 用户可来自：百科![]()
GaussDB产品的云原生服务，兼容标准SQL和PostgreSQL/Oracle生态。 数据仓库中的信息是面向主题的、集成化的、稳定的、随时间变化的数据集合，用以支持管理决策的过程。 数据来自多个数据源，并整合到一个数据库中。 华为云DWS简介 1、数据仓库服务（Data Warehouse来自：百科![]()
全和用户隐私的要求，并在以上各行业被广泛地被使用。公有云数据仓库服务还获得了如下安全认证： 网络安全实验室I CS L的认证：该认证是遵从英国当局颁布的网络安全标准设立的。 隐私和安全管理当局PSA的官方认证：该认证满足欧盟对数据安全和隐私的要求。 业务数据安全 数据仓库服务构建在公来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库DWS冷热数据分离 数据仓库DWS冷热数据分离 时间：2021-03-05 15:08:32 数据仓库 DWS将 OBS 上存储的结构化数据映射为外部表，从而利用数据库SQL引擎的能力对OBS上的数据进行分析。DWS数据仓库 SQL On OBS，冷热数据分离，历史数据查询免搬迁。来自：百科![]()
的数据是否符合该模型或者假设。如果该假设成立，那么在此基础上再去检验新的数据集或者进一步提炼假设的模型，让其更接近最终的分析结果。探索式数据分析是一个对假设的结果进行验证和收敛的过程。探索式数据处理被广泛地应用在金融，保险，互联网，社科，医疗，制药等行业，是数据科学家和工程师的好帮手。来自：百科
