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；

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业运维人员。 弹性不足：扩容需要较长部署周期，资源利用率较低，需要自行实现可扩展性架构。 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云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致

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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

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以及培养AI人才，构建“用得起、用的好、用得放心”的普惠AI生态，为AI开发者提供一个交流学习、创新挑战的平台。 参赛者基于华为云人工智能开发平台ModelArts，根据组委会提供的西安景点、美食、民俗、特产、工艺品等图像数据，进行图像分类模型的开发。大赛分为初赛、决赛，根据判分

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华为云计算 云知识 大数据2.0用到的关键技术有哪些 大数据2.0用到的关键技术有哪些 时间：2021-05-24 09:23:03 大数据 随着移动互联网的发展，大数据2.0需要对海量，多样化，高并发的数据进行实时分析，交互式查询。包含的关键技术有： 1. MR批处理；Spar

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课程目标 通过本课程的学习，使学员掌握以下技能： 1.理解CBO的原理 2.能看懂执行计划，理解常见执行计划的含义 3.理解SQL优化的核心思想 4.掌握常见SQL性能问题的优化思路和方法 课程大纲 第1章 DAY1 SQL优化基础 第2章 DAY2 优化多表连接 第3章 DAY3

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“大”即物联网数据体量大，我们经常听到的一个经典的案例，即GE发动机有成百上千个传感器，毫秒级频度产生各种数据。一次飞机的飞行就可以超过1TB的数据量。很多工业场景产生的数据量可能会更大。 “小”即物联网数据的价值密度小，或者也可以理解为要从海量的数据中找到价值的信息是一个比较难的事情。 “高”即物

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数据库关系模型里的码是什么 数据库关系模型里的码是什么 时间：2021-06-02 10:25:26 数据库 码是关系模式中的一个重要概念，有些材料也称为键，或者键码。 设K为R中的属性或属性组合，如果U对于K完全函数依赖，则K为R的候选码。 如果候选码多于一个，则选定其中的一个为主码，也就是主键。

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云知识 大数据入门与应用 大数据入门与应用 时间：2020-12-07 15:12:38 大数据（big data）是什么？本课程无特殊预备知识要求，从大数据的产生到大数据的应用，为您揭开大数据神秘的面纱。 课程简介 本次课程的学习，我们首先从“大数据是什么”开始，到华为大数据解决

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建立起来的一个逻辑模型，它主要是用于描述系统中数据的各种状态。这个模型不关心具体的实现方式（例如如何存储）和细节，而是主要关心数据在系统中的各个处理阶段的状态。 实际上，数据流图也是一种数据概念模型。 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

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不同的访问权限，以达到不同员工之间的权限隔离，通过 IAM 进行精细的权限管理。 VPC和子网 虚拟私有云（Virtual Private Cloud， VPC）为 云数据库 构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境，提升用户云上资源的安全性，简化用户的网络部署。您可以在VPC中定义

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使得用户组中的用户获得策略定义的权限，这一过程称为授权。 了解详情 免费的对象存储权限配置指南-桶策略 桶策略是作用于所配置的 OBS 桶及桶内对象的。OBS桶拥有者通过桶策略可为IAM用户或其他帐号授权桶及桶内对象的操作权限。 桶策略是作用于所配置的OBS桶及桶内对象的。OBS桶拥

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。而在具体的推理执行过程中，才会读入具体的输入数据来驱动完成执行并输出结果。 离线模型推理流程如图所示： 1、应用程序对需要处理的数据产生需求时，准备好待处理的数据，流程编排器将调用模型管家的处理接口将数据灌入离线模型执行器中。 2、接着离线模型执行器调用运行管理器的执行流（rt

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用户身份验证，限制操作权限 -> 有意的非法操作 提高系统可靠性和数据备份 -> 无意的损害行为 文中课程 更多精彩课堂、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院 数据库基础知识 本课程主要介绍数据库管理工作的主要内容：备份方式、安全管理措施、什么是性能管理；数据库的重要基本概念（实例、连接、会话、表

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支持应用需求，兼顾数据库物理限制。有限的资源，有限的硬件条件提出了物理模型反范式化的需求。 反范式处理需要适度进行。理论上，如果硬件条件无限制多的话，不需要非正则化处理： 对于特定配置的硬件系统，在满足应用功能目标和性能指标的前提下，适度进行； 会带来数据冗余问题。 还有可能会导致数据不一致问题。

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物联网数据分析服务是以物联网资产模型为中心的分析服务，不同于公有云上的通用型大数据相关产品，物联网数据分析服务与资产模型深度整合，在相关数据分析作业的定义中，开发者可以方便引用物联网的模型数据，大大提升数据分析的效率。 一站式开发体验 大数据开发技术门槛较高，而华为云物联网数据分析服务整

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华为云计算 云知识 大数据有哪些特点 大数据有哪些特点 时间：2021-05-24 09:01:23 大数据 大数据具有以下4个显著的特点： Volume 数据量巨大：TB->PB->EB； Variety 数据种类多：结构化->非结构化； Velocity 数据速度快：年增长率超过60%。非实时->实时；

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课程目标 学完本课程后，学员可以了解大数据主流技术、大数据场景化解决方案以及大数据应用开发。 课程大纲 1. 大数据主流技术 2. 大数据场景化解决方案 3. 大数据应用开发 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云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。

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统一为业务可理解的数据格式。如下图所示。 物联网数据处理的关键是对时序数据的处理写入功能：怎样满足海量设备高并发，实时写入的要求？ 压缩比例：某些物联网设备可能产生巨量数据，最大限度的压缩是减少成本的直接手段。 查询效率：面对长时间积累的物联网数据，如何满足高性能查询，特别是经常做时间维度的聚合查询。

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如何尽可能的使用各种分析手段，从海量的物联网数据中挖掘有价值的信息。 提升处理效率 面对IoT设备持续不断的数据注入，如何在数据处理的各个环节（接入，清洗，入库，分析，呈现）实现最佳处性能。 管理数据质量 如何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）。

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基于内存计算模型，DAG调度框架、高效的优化器，综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上，帮助开发者轻松完成物联网数据批分析 标准SQL作业：提供标准的SQL接口，物联网数据开发者无需关心SQL处理引擎的部署和运维，只需聚焦物联网业务，开发分析作业，并支持丰富的作业调度策略配置

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