你可能感兴趣的试题
大数据读取、大数据挖掘、大数据使用、大数据发布 大数据存储、大数据挖掘、大数据使用、大数据发布 大数据存储、大数据读取、大数据使用、大数据发布 大数据存储、大数据挖掘、大数据泛用、大数据发布
ETL质量控制的目标是保证ETL程序完成并通过测试，数据装载进入数据仓库并通过数据验证与检查 以“检查单”的形式对跟踪检查过程中发现的问题进行分析，并提出解决方案建议 依据数据源状态报告、需求分析说明书、数据仓库逻辑模型及说明文档、数据仓库物理模型及说明文档对ETL过程中的关键点进行跟踪检查 ETL质量控制的目标为保证模型的设计、加载策略、权限设计以及前端展现设计严格满足需求分析的要求；保证为最终用户提供共享多维信息的快速分析和即时数据库查询
Web技术以及数据库技术 电子数据交换技术 在线支付技术 计算机虚拟现实技术
ETL由三个子过程构成：数据抽取、数据转换和数据加载 ETL又可以扩展为可以分为4个步骤：数据抽取、数据清洗、数据转换盒数据加载，即ETCL ETL设计涉及到错误恢复过程设计、归档转储过程设计、作业调度过程设计等内容 根据选用的数据仓库工具将数据从数据源抽取到数据库，然后根据业务规则转换和集成为数据仓库中需要的数据格式，最后将换转的结果装入数据仓库
应用软件结构设计 关键技术方案初．步没计 模块使用的数据结构设计 确定DBAS体系结构
多媒体特征提取和匹配技术、相似检索技术 多媒体数据库的管理技术、查询技术 多媒体数据库的管理技术、相似检索技术 多媒体特征提取和匹配技术、多媒体数据库的管理技术
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理 大数据可以用单台计算机进行处理，它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘 大数据实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值” 大数据挖掘可以应用于客户关系管理、产品质量管理、预测市场动向等领域
ETL质量控制的目标是保证ETL程序完成并通过测试，数据装载进入数据仓库并通过数据验证与检查 以“检查单”的形式对跟踪检查过程中发现的问题进行分析，并提出解决方案建议 依据数据源状态报告、需求分析说明书、数据仓库逻辑模型机说明文档、数据仓库物理模型及说明文档对ETL过程中得关键点进行跟踪检查 ETL质量控制饿目标位保证模型的设计、加载策略、权限设计以及前端展现设计严格满足需求分析的要求；保证为最终用户提供共享多维信息的快速分析和即时数据库查询
海量数据的存储技术 数据预处理技术 虚拟化技术和云计算平台技术 大数据安全技术和大数据关键设备技术
数据源状态报告 需求分析说明书 ETL流程设计说明书 数据仓库物理模型及说明文档
MongoDB Redis Hbase Greenplum
湘公网安备 43130202000226号