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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据的冷热分级,选择不同的存储及压缩策略,在保证一定查询效率条件下,降低综合存储成本。 充分数据挖掘 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
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云硬盘快照-轻量灵活备份,故障秒级恢复
据占用大,成本高,采用快照功能可以很好的解决这些问题。 2.业务数据多方面应用:利用快照创建的多个卷可以同时为多种业务服务,例如,应用于数据挖掘、报表查询、开发测试等多种业务。这样既保护了源数据,又赋予了备份数据新的用途,满足企业对业务数据的多方面需求。 关键技术: 1.应用缓存
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华为云GaussDB数据库高校训练营-北京大学深圳研究生院&华为云GaussDB数据库联合出品
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Spark
能够使得处理分布式数据集时,能够像处理本地化数据一样。除了交互式的数据分析,Spark还能够支持交互式的数据挖掘,由于Spark是基于内存的计算,很方便处理迭代计算,而数据挖掘的问题通常都是对同一份数据进行迭代计算。除此之外,Spark能够运行于安装Hadoop 2.0 Yarn
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华为鲲鹏大数据的典型配置方案
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当今时代的计算特点是什么
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深度学习:IoT场景下的AI应用与开发
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RPA功能_RPA操作_RPA纳税申报
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数据挖掘
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Impala是什么
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AI技术领域课程--机器学习
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GaussDB(DWS)的架构解读
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数据仓库服务架构
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智慧校园应用管理平台功能架构
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E系列超大内存型弹性云服务器介绍
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协同办公系统是什么
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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘相关概念 ) ★★
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数字化转型的时代背景-在线化、数字化、智能化(二)
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数据挖掘对象
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十分钟完成物联网数据分析开发