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工具，经济高效地挖掘和分析海量数据。 报名学习 最新文章 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动手实践来自：百科会自动启动数据修复。由于数据块的副本分散存储在不同的节点上，数据修复时，将会在不同的节点上同时启动数据重建，每个节点上只需重建一小部分数据，多个节点并行工作，有效避免了单个节点重建大量数据所产生的性能瓶颈，将对上层业务的影响做到最小化。 数据重建流程如图2所示。 数据重建原理如图来自：百科
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goDB数据无法做复杂关联分析； 数据存储在不同库，不易进行统一管理和维护。 解决方案： 以数据仓库服务DWS为核心，构建统一免运维、高可靠的数据存储和分析平台； 利用DWS汇聚各类数据（业务数据、用户行为数据、招投标数据等），实现一站式数据存储、加工、分析，支撑业务数据查询、BI报表、精准推荐等场景。来自：百科云知识 使用华为数据湖服务实现企业安全数据智能分析与挖掘 使用华为数据湖服务实现企业安全数据智能分析与挖掘 时间：2020-11-24 14:45:13 本视频主要为您介绍使用华为数据湖服务实现企业安全数据智能分析与挖掘的操作教程指导。 步骤： 建立数据连接-数据接入-数据开发-作业监控来自：百科
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摄视频并传输至服务器，通过存储分发，观众在终端设备即可实时观看。 另外，5G技术的应用也是VR直播在移动化与高清体验方面实现突破的重要推手。相较于普通的视频文件，由于VR展示的视角更广，文件相对也较大，受网络传输速率的影响，此前高清VR直播需要通过高速有线网络实现。用户无法通过移来自：云商店![]()
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的小脑，对数据进行处理与流转。 二、为什么要使用插件开发 在实际生产制造，客户总会遇到难以解决的问题： 边缘侧需要将数据采集，但是非标的设备种类繁多，无统一标准协议，老旧的设备的数据无法采集，没有数据的支持，无法实现数字化，智能化 边缘侧的数据往往是上万点，毫秒级的数据量级，数据上云，对带宽和中间件的性能要求极高来自：百科![]()
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