文件，进行安装，出现如下图界面： 此处会提示用户指定产品安装目录，如果指定的安装路径不存在，会自动创建相关路径。安装路径力求简单易于维护，不要使用汉字、空格和操作系统限制的特殊符号，如果产品安装路径不可用或磁盘空间不足，会导致安装失败。选择正确的安装路径后，点击安装。安装完成 100%后，点击下一步。

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院 数据库开发环境 HCIA- GaussDB 系列课程。华为的GaussDB支持基于C、Java等应用程序的开发。了解它相关的系统结构和相关概念，有助于更好地去开发和使用 GaussDB数据库 。 本课程讲述了GaussDB的所有工具使用，方便用户学习和查看。学习本课程之前，需要了解操

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华为云计算 云知识 E-R方法中的联系 E-R方法中的联系 时间：2021-06-02 10:17:41 数据库 大多数场合下面，数据模型里面关心的是实体之间的联系。E-R方法中，用“联系”描述实体内部以及实体之间的联系。在概念模型中一般使用菱形框表示联系。 文中课程 更多精彩课

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针对小型web网站，我们对上述的E CS 配置提供将ECS实例、EVS、VPC打包，一键式下单的优惠套餐，只需原价5折，即249.6*50%=124.8元的优惠价格，可按月购买所提供的ECS、EVS、VPC等服务。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行

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，让云原生的能力进入企业的每一个业务场景，加速千行百业拥抱云原生。 立即使用 帮助文档 背景 Podinfo是一个微模型的Web应用程序，它展示了在Kubernetes中运行微服务的最佳实践，其主要用作于测试和研讨。本章将用podinfo源代码来做创建配置集合的示例。 为了可以更

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华为云计算 云知识 数据库不同阶段事物名称示例 数据库不同阶段事物名称示例 时间：2021-06-02 14:35:51 数据库 在数据库设计的不同阶段，同一个事物会有不同的名称，示例如下表： 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在

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aylog的全部软件均属于noarch。 参考资料 Graylog官网https://www.graylog.org/ Graylog软件包https://packages.graylog2.org 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原

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E-R方法中的实体和实例 E-R方法中的实体和实例 时间：2021-06-02 10:14:00 数据库 E-R方法中，实体指具有公共性质并且可以相互区分的现实世界对象的集合，例如：老师，学生，课程都是实体。实体中每个具体的记录值，如学生实体中每个具体的学生，称之为实体的一个实例。

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华为云计算 云知识 数据库需求调查分析的方法 数据库需求调查分析的方法 时间：2021-06-02 09:59:01 数据库 需求调查的方法，包括但不限于： 1. 查看现有系统的设计文档，报告； 2. 和业务人员座谈； 3. 问卷调查； 4. 采集样本数据（如果条件允许）。 文中课程

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华为云计算 云知识 vsftp使用方法 vsftp使用方法 时间：2020-11-12 11:12:49 简介 vsftp是一个基于GPL发布的类Unix系统上使用的FTP服务器软件，它的全称是Very Secure FTP。从此名称可以看出来，编制者的初衷是代码的安全。 编译配置流程 1

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格式行查找算法，找出相邻SDK隐私陈述的分界。而对于第3中形式，除在单行中陈述单个SDK隐私政策的情况外，其余情况目前难以关联SDK主体与其对应的隐私陈述，这种情形在实际的应用中出现较少。 至此，我们完成了隐私政策中的第三方SDK隐私声明的提取与解析，方案小结如下表： 正文中展示

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华为云计算 云知识 新奥尔良方法的四个阶段 新奥尔良方法的四个阶段 时间：2021-06-02 09:46:39 数据库 数据库设计的新奥尔良(New Orleans)方法的四个阶段分别是： 1. 需求分析阶段：分析用户需求 2. 概念设计阶段：信息分析和定义 3. 逻辑设计阶段：依据实体联系进行设计

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云知识 云监控服务 支持的聚合方法有哪些 云监控 服务支持的聚合方法有哪些 时间：2021-07-01 16:16:25 云监控服务支持的聚合方法有以下五种： 平均值：聚合周期内指标数据的平均值。 最大值：聚合周期内指标数据的最大值。 最小值：聚合周期内指标数据的最小值。 求和值：聚合周期内指标数据的求和值。

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，因此不一致。 同时， 域名 的价格是随市场波动的，所以并不是固定不变的。因此，对于需要长期使用的域名，建议您在注册域名时一次注册多年。 如果未及时续费域名会怎么样？ 通过华为云注册的域名，在到期后，其NS会被置为过期NS，对该域名的访问会被挟持到一个特定的页面。待域名续费后会自动恢复访问。

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ction）循环的科学程序，同时结合 数据治理 工作的特点设计了两个层面的度量评估： 两个层面的数据治理度量评估工具 通过年度的整体数据治理成熟度评估，了解各维度数据治理现状，并制定可操作性目标，分析差距，制定切实可行的计划，在推进落实计划的过程中，利用季度性实施的数据治理评分卡，针

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