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华为云计算 云知识 大数据1.0的关键技术是什么 大数据1.0的关键技术是什么 时间：2021-05-24 09:20:33 大数据 在大数据1.0时代，互联网的发展需要对海量的非结构化数据进行分布式存储、并行计算，所以用到的关键技术有： 1. 批处理计算框架MapReduce；来自：百科![]()
云知识 大数据的发展可以分为哪些阶段 大数据的发展可以分为哪些阶段 时间：2021-05-24 09:10:47 大数据 大数据技术的发展可以按照其特点，分为大数据1.0、大数据2.0、大数据3.0阶段，目前我们正处于大数据3.0阶段。 大数据1.0：单一的批计算 大数据2.0：融合计算来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库 和Hadoop大数据平台对比 数据仓库和Hadoop大数据平台对比 时间：2020-09-24 14:45:50 广义上来说，Hadoop大数据平台也可以看做是新一代的数据仓库系统，它也具有很多现代数据仓库的特征，也被企业所广泛使用。因为MPP架构的可来自：百科![]()
原因是那些通用的大数据产品并未是专门针对IoT数据分析所提供的。 如何才能做好一个针对物联网场景的数据分析服务呢？个人觉得有如下几个要点： 构建资产模型是充分“理解”物联网数据的基础 将IoT设备产生的数据有效组织起来，并按照业务所需构建模型，将是物联网数据分析中的重要一环，特别是复杂的场景更是如此。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 华为云物联网数据分析架构一览 华为云物联网数据分析架构一览 时间：2021-03-12 15:05:56 物联网 大数据分析 云计算 华为云物联网数据分析从物联网应用场景出发，提供行业大数据分析最佳实践，降低企业物联网数据开发门槛。 文中课程 来自：百科![]()
并且数据分析门槛高，缺少简单易用的数据分析工具 数据可视化 阶段：缺少交互式查询能力、缺少基于时间维度的洞察分析能力 华为云IoT数据分析开放架构介绍 基于以上IoT数据分析面临的挑战，华为推出以资产模型为核心驱动的一站式IoT数据分析服务：基于物联网资产模型，整合大数据分析领域的来自：百科![]()
云知识 为什么说大数据的发展是需求驱动的 为什么说大数据的发展是需求驱动的 时间：2021-05-24 09:15:11 大数据 大数据的技术发展是由社会进步过程中，不断变化的需求而驱动的。 互联网的发展，让人们需要对海量的非结构化数据进行分布式存储，并行计算。所以大数据进入了1.0时代。来自：百科![]()
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B(DWS)是基于华为云原生融合数据仓库GaussDB产品的服务，兼容标准ANSI SQL 99和SQL 2003，为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在来自：百科![]()
华为云计算 云知识 智慧园区案例-某大型制造业企业智慧园区 智慧园区案例-某大型制造业企业智慧园区 时间：2021-04-17 14:25:59 云市场 严选商城 行业解决方案 智慧园区 用户案例 客户需求：打造具有世界先进水平的全球最大智能显示终端研发制造基地，包括新建研发制造来自：云商店![]()
OLTP和OLAP的比较 数据仓库DWS应用案例 数据处理耗时从天级缩短至小时级 数据仓库DWS助力某高校打破数据孤岛实现数据综合分析案例 数据仓库DWS助力终端消费云冷热数据关联分析 数据仓库DWS提升数据分析性能实现分析决策一体化案例来自：百科![]()
云数据库 GaussDB如何快速入手 云数据库GaussDB如何快速入手 云数据库GaussDB是华为自主创新研发的分布式关系型数据库。具备企业级复杂事务混合负载能力，同时支持分布式事务，同城跨AZ部署，数据0丢失，支持1000+节点的扩展能力，PB级海量存储。GaussDB如何快速入手？来自：专题![]()
管理数据质量：建立一套可靠的数据质量评估体系，并对质量差的数据进行合适的处理（纠偏，忽略等） 一站式物联网数据分析服务——IoTA 华为云推出以资产模型为驱动的一站式物联网数据分析服务——IoTA，基于物联网资产模型，整合大数据分析领域的最佳实践，实现物联网数据集成、清洗、存储、分析、可视化，为开发者打造一站来自：百科![]()
云人工智能大赛平台提交作品。 为更好支持数据分析赛参赛者的作品设计，赛事组委会在初赛评审完成后，将邀请数据分析赛入围决赛选手参加“人工智能与数据分析训练营”，训练营由坪山区政府组织，华为提供技术支持，持续1天时间，重点培训人工智能和大数据相关知识，同时对3个子赛题进行解读、引导和答疑。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 物联网数据特点及数据分析面临的关键挑战 物联网数据特点及数据分析面临的关键挑战 时间：2021-03-12 14:24:13 物联网 大数据分析 云计算 物联网数据特点及数据分析面临的关键挑战在于： 降低存储成本 提升处理效率管理数据质量充分数据挖掘如何通过数来自：百科![]()
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