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- 数据仓库逻辑模型案例 内容精选 换一换
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e（批处理）、Tez（DAG模型）、Spark（内存计算）、SparkStreaming（微批流计算）、Storm（流计算）、Flink（流计算），满足多种大数据应用场景，将数据进行结构和逻辑的转换，转化成满足业务目标的数据模型。 基于预设的数据模型，使用易用SQL的数据分析，用来自：专题
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nsorFlow框架下已经生成的模型文件和权重文件转换成离线模型文件，并可以在昇腾AI处理器上独立执行。离线模型执行器负责加载和卸载离线模型，并将加载成功的模型文件转换为可执行在昇腾AI处理器上的指令序列，完成执行前的程序编译工作。这些离线模型的加载和执行都需要流程编排器进行统筹来自：百科![]()
基本功能。 模型调优利器：ModelArts模型评估诊断 ModelArts模型评估/诊断功能针对不同类型模型的评估任务，提供相应的评估指标。在展示评估结果的同时，会根据不同的数据特征对模型进行详细的评估，获得每个数据特征对评估指标的敏感度，并给出优化建议。 数据仓库服务的“千里眼、顺风耳”来自：专题![]()
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删改的功能或者性能。因此，数据仓库和数据库的使用场景还是有所不同的。事务型数据库专注于事务处理（企业的业务运营），而数据仓库更擅长于复杂的数据分析。各司其职，互不干扰。简单一句话可以把它理解为，数据库主要负责数据更新，数据仓库主要负责数据分析。 数据仓库服务 GaussDB(DWS)来自：百科![]()
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