态势感知的数据来源是什么？ 态势感知基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据，通过大数据挖掘和机器学习，分析并呈现威胁态势，并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据，以及安全防护设备日志等信息，通过大数据智能AI分析采集的信息，呈现资产的安全状况，并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚企业主机安全（Host

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安全云脑的数据来源是什么？ 安全云脑基于云上威胁数据和华为云服务采集的威胁数据，通过大数据挖掘和机器学习，分析并呈现威胁态势，并提供防护建议。 一方面采集全网流量数据，以及安全防护设备日志等信息，通过大数据智能AI分析采集的信息，呈现资产的安全状况，并生成相应的威胁告警。 另一方面汇聚企业主机安全（Host

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能够更全面、深入地了解污染来源和分布情况。 单点数据挖掘与污染溯源：基于单点数据挖掘技术，国蓝中天为污染溯源提供了有效支撑。这有助于快速、准确地找到污染源，为后续的管制措施提供有力依据。 综合数据挖掘分析支持决策：通过综合数据挖掘分析，国蓝中天能够为管治提供决策支持。这种数据驱动

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应用场景 华为云物联网平台提供海量设备的接入和管理能力，支持设备数据采集上云和云端下发消息给设备，本文将介绍华为云物联网平台的典型应用场景。 车联网 需求场景：汽车厂商通过车联网平台实现车辆的便捷接入和管理，需要支持JT/T808、MQTT等协议传输数据到云端，并做数据清洗处理，便于后续做大数据分析和数据挖掘。

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概述 欢迎使用视频智能分析服务VIAS，视频智能分析服务依靠AI技术将人工智能应用于工业园区、住宅园区、商业园区的管理，通过视频分析、数据挖掘等技术，在园区多种场景下为用户提供快捷高效的视频分析能力。 父主题： 使用前必读

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概述 欢迎使用园区智能体服务CampusGo，园区智能体依靠AI技术将人工智能应用于工业园区、住宅园区、商业园区的管理，通过视频分析、数据挖掘等技术，在园区多种场景下为用户提供快捷高效的视频分析能力。 父主题： 使用前必读

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迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。

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Mining 华为认证大数据挖掘专家方向笔试考券 建议与HCIE-Big Data-Data Mining华为认证大数据挖掘专家培训配套使用。 HCIE 实验考试券(大数据挖掘) 建议通过HCIE-Big Data-Data Mining华为认证大数据挖掘专家方向笔试后再使用。 HCIE-Intelligent

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建与国内外业界主流数据库工具的对接。数据库外围工具种类丰富、标准繁多，目前DWS兼容的工具类别主要包括：BI工具、ETL工具、报表工具、数据挖掘、数据复制、数据集成、备份恢复、安全、运维监控、云平台、Web中间件等，详细工具清单参照GaussDB生态对接相关文档。 父主题： DWS工具

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迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。

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迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。

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迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。

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迭代计算（Iterative Computation）：支持迭代计算，有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘（Data Mining）：在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理（Streaming Processing）：支持秒级延迟的流式处理，可支持多种外部数据源。

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场景简介：DataArts Insight支持数据平台原生集成。华为云库/仓/湖/治理等数据平台产品原生集成，降低集成和运维难度，提供全链路数据安全保护能力。 痛点：数据平台架构复杂，集成和运维困难，全链路数据安全存在隐患。 优势：华为云数据生产线原生集成，开箱即用，提供全链路数据安全保护能力。

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数据地图简介 数据地图围绕数据搜索，服务于数据分析、数据开发、数据挖掘、数据运营等数据表的使用者和拥有者，提供方便快捷的数据搜索服务，拥有功能强大的血缘信息及影响分析。 搜索：在进行数据分析前，使用数据地图进行关键词搜索，帮助快速缩小范围，找到对应的数据。 详情：使用数据地图根据

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并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 父主题： 概述

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。 数据指标、分析加工一键复用，加工效率高。 智能分析助手 将智能报表转化为智能工具，提供更加直观和高效的数据分析方式。 通过机器学习和数据挖掘，自动发现数据中的关联与趋势，提供有效的洞察与建议。 更多产品功能请参考产品功能。 访问方式 云服务平台提供了Web化的服务管理平台，即管理控制台管理方式。

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并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3

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并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3

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并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3

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并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3

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