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数据源（作为底层配置项，支持整体模型的定制） 数据仓库（完成数据应用后，需要把数据加载到数据仓库中，构建完整的数据仓库模型体系） 接下来，我们将从逻辑模型、物理模型和数据流程来讲解如何设计和开发一个数据应用。 2 数据模型与数据流设计 2.1 数据模型基本概念 数据模型分类 数据模型可以分为如下
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数据管理技术 云计算的特点是对海量的数据存储、读取后进行大量的分析，如何提高数据的更新速率以及进一步提高随机读速率是未来的数据管理技术必须解决的问题。云计算的数据管理技术最著名的是谷歌的BigTable数据管理技术，同时Hadoop开发团队正在开发类似BigTable的开源数据管理模块。
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数据处理(OT应用) IoT边缘云服务为应用提供总线对接能力、设备命令下发能力。IoTEdge对应用的日志、数据存储目录进行统一配置，应用相关设置通过环境变量传递给应用。 App从输入点接受来自总线的设备数据上报，对数据进行处理，将处理后的数据通过输出点发送到总线。
数据库应用迁移
基于ModuleSDK开发应用实现数据处理或自定义驱动时，分为开发和使用两个部分。App应用的开发，利用AppClient和DriverClient进行自定义的业务处理。 基于ModuleSDK开发应用实现数据处理或自定义驱动时，分为开发和使用两个部分。App应用的开发，利用AppClient
为图（这里的图指代的是通过图来组织数据，做关系计算），那么其构造中「点」就是人，「边」即为人与人之间的关系。 在数据规模极其庞大、数据结构愈加复杂的时代，许多应用场景都包含了大量具有相互联系的不同实体；而这些实体之间的关系可以通过图上的节点、边及刻画这些点和边的属性数据来直观表达
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