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數(shù)據(jù)的簡易查詢。 立即體驗 使用GaussDB(DWS)導(dǎo)入Hive數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的融合分析 指導(dǎo)用戶創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫集群GaussDB(DWS)，并將Hive數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫，實現(xiàn)跨集群大數(shù)據(jù)的融合分析。 立即體驗 使用GaussDB(DWS)實現(xiàn)零售業(yè)經(jīng)營狀況的多維度查詢分析
一鍵式創(chuàng)建DWS集群，上傳csv本地數(shù)據(jù)到云存儲OBS桶，通過創(chuàng)建OBS外表實現(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入并簡單分析。 開始實驗 大數(shù)據(jù)融合分析：訪問MRS中的Hive數(shù)據(jù)源 創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫集群DWS，并導(dǎo)入MRS的Hive數(shù)據(jù)，實現(xiàn)跨集群進行大數(shù)據(jù)融合分析。 開始實驗 零售業(yè)經(jīng)營多維度分析 環(huán)境已預(yù)置樣例數(shù)據(jù)在OBS桶，
可支持實時數(shù)據(jù)分析 優(yōu)勢 流式數(shù)據(jù)實時入庫 IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計算及AI服務(wù)處理后，可實時寫入DWS 實時監(jiān)控與預(yù)測 圍繞數(shù)據(jù)進行分析和預(yù)測，對設(shè)備進行監(jiān)控，對行為進行預(yù)測，實現(xiàn)控制和優(yōu)化 AI融合分析 AI服務(wù)對圖像、文本等數(shù)據(jù)的分析結(jié)果可在DWS中與其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析，實現(xiàn)融合數(shù)據(jù)分析
移動互聯(lián)網(wǎng)、IoT場景下會產(chǎn)生大量實時數(shù)據(jù)，為了快速獲取數(shù)據(jù)價值，需要對數(shù)據(jù)進行實時分析，DWS的快速入庫和查詢能力可支持實時數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢 流式數(shù)據(jù)實時入庫 IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計算及AI服務(wù)處理后，可實時寫入DWS 實時監(jiān)控與預(yù)測 圍繞數(shù)據(jù)進行分析和預(yù)測，對設(shè)備進行監(jiān)控，對行為進行預(yù)測，實現(xiàn)控制和優(yōu)化
互相訪問數(shù)據(jù)，例如在GaussDB集群A中訪問GaussDB集群B中的數(shù)據(jù)。結(jié)合GDS，可以實現(xiàn)跨集群數(shù)據(jù)一鍵式高速遷移。如圖3-2所示，通過GDS在兩個集群之間形成高效的實時數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)通路，將數(shù)據(jù)從源集群導(dǎo)出，不經(jīng)落盤直接導(dǎo)入目標集群。 圖3-2 用GDS實現(xiàn)跨集群數(shù)據(jù)遷移 其技術(shù)特點是：
PB級數(shù)據(jù)規(guī)模。 分布式存儲 GaussDB(DWS)采用水平分表的方式，將數(shù)據(jù)表格的元組按照一定的分布策略分散存儲到多個節(jié)點。查詢的時候可以通過查詢條件過濾不必要的數(shù)據(jù)，快速定位到數(shù)據(jù)存儲位置，從而極大提升數(shù)據(jù)庫性能。 在水平分表的基礎(chǔ)上，GaussDB(DWS)支持數(shù)據(jù)分區(qū)（
數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) DWS資源 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) DWS資源 新一代、全場景數(shù)據(jù)倉庫，一站式分析，性能、容量無限擴展，守護高價值數(shù)據(jù)、創(chuàng)享高價值分析，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型堅實伙伴 新一代、全場景數(shù)據(jù)倉庫，一站式分析，性能、容量無限擴展，守護高價值數(shù)據(jù)、創(chuàng)享高價值分析，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型堅實伙伴 購買
備份集全局一致性快照，保證恢復(fù)數(shù)據(jù)一致性。 細粒度備份恢復(fù) 支持集群、schema級別等多種備份恢復(fù)，支持就地集群恢復(fù)。 更安全 采用加密傳輸，為數(shù)據(jù)安全保駕護航。 gs_dump和gs_restore gs_dump和gs_restore為邏輯備份工具，前者用于導(dǎo)出數(shù)據(jù)庫對象元數(shù)據(jù)，可以將數(shù)據(jù)保存為文
計費說明 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) DWS 定價 新一代、全場景數(shù)據(jù)倉庫，一站式分析，性能、容量無限擴展，守護高價值數(shù)據(jù)、創(chuàng)享高價值分析，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型堅實伙伴 價格計算器 專家咨詢 計費項 華為云DWS根據(jù)您選擇的數(shù)據(jù)倉庫節(jié)點規(guī)格及使用的相關(guān)資源進行計費。 計費項 計費說明 數(shù)據(jù)倉庫節(jié)點 對
DWS與云監(jiān)控服務(wù)集成，使您能夠?qū)褐械挠嬎愎?jié)點和數(shù)據(jù)庫進行實時監(jiān)控。 2)數(shù)據(jù)庫監(jiān)控 數(shù)據(jù)庫監(jiān)控（DMS）是一個為DWS數(shù)據(jù)庫提供多維度監(jiān)控服務(wù)的系統(tǒng)，為客戶數(shù)據(jù)庫的快速、穩(wěn)定運行提供保駕護航的能力。該功能對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫所使用磁盤、網(wǎng)絡(luò)、OS指標數(shù)據(jù)，集群運行關(guān)鍵性能指標數(shù)據(jù)進行收集、監(jiān)控、分析。通過綜
掃描，LLVM等關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)內(nèi)核引擎極致性能，支持高性能交互式查詢分析。 跨數(shù)據(jù)中心協(xié)同分析 隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，在單數(shù)據(jù)中心存儲計算能力有限情況下，不可能把所有數(shù)據(jù)都統(tǒng)一匯總到單個數(shù)據(jù)中心。而在進行數(shù)據(jù)挖掘、碰撞分析時，又需要涉及更多更全面的數(shù)據(jù)，此時，一個統(tǒng)計查詢業(yè)務(wù)就可能涉及到多個數(shù)據(jù)中心。
云數(shù)據(jù)遷移 CDM 20+種數(shù)據(jù)源，全向?qū)?實時數(shù)據(jù)接入 數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS 百萬并發(fā)、毫秒時延 數(shù)據(jù)庫在線遷移和實時同步 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) DRS 信通院最高級別成績，零停機 統(tǒng)一存儲 面向?qū)ο蟮暮Ａ看鎯?對象存儲服務(wù) OBS 業(yè)界大規(guī)模存算分離商用，支持多協(xié)議 ???????????????????統(tǒng)一管理
MarketScape中國圖數(shù)據(jù)庫市場領(lǐng)導(dǎo)者類別 新聞 華為云圖數(shù)據(jù)庫GES技術(shù)演進 博客 使用GES進行社交關(guān)系考據(jù)：GES查詢能力介紹 博客 5分鐘遷移關(guān)系型數(shù)據(jù)庫到圖數(shù)據(jù)庫 博客 圖數(shù)據(jù)庫實踐-新冠患者軌跡追溯 博客 成功案例 成功案例 與行業(yè)先鋒共同探索數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的力量 與行業(yè)先鋒共同探索數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的力量
共享CPU、內(nèi)存、存儲等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲在多個物理節(jié)點上，數(shù)據(jù)訪問任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，通過控制模塊的協(xié)調(diào)，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 GaussDB(DWS)支持行列混合存儲和向量化執(zhí)行，
lume等），成本降低5倍 應(yīng)用場景 實時數(shù)據(jù)處理 實時文件傳輸 數(shù)據(jù)接入備份 實時數(shù)據(jù)處理 實時收集數(shù)據(jù)，緩存在通道中，分析平臺實時或周期讀取通道中的數(shù)據(jù)分析后將結(jié)果應(yīng)用到業(yè)務(wù)系統(tǒng)，例如對實時采集城市各交通樞紐的車輛通行數(shù)據(jù)，基于分析可實現(xiàn)對停車場開放時長和交通資源的調(diào)配 優(yōu)勢
對象存儲服務(wù) OBS 功能描述 數(shù)據(jù)采集 RestAPI、SDK、Agent對接多種數(shù)據(jù)源，線上線下數(shù)據(jù)實時采集 RestAPI、SDK、Agent對接多種數(shù)據(jù)源，線上線下數(shù)據(jù)實時采集 數(shù)據(jù)傳輸 實時數(shù)據(jù)高并發(fā)、低延時、高可靠傳輸 實時數(shù)據(jù)高并發(fā)、低延時、高可靠傳輸 數(shù)據(jù)流動 提供多種con
調(diào)用相關(guān)函數(shù)便可實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，異常檢測，實時聚類，時間序列分析等場景 提供多種流式機器學(xué)習(xí)方法對數(shù)據(jù)進行實時分析與預(yù)測，用戶僅需編寫SQL調(diào)用相關(guān)函數(shù)便可實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，異常檢測，實時聚類，時間序列分析等場景 地理位置分析 提供地理位置分析函數(shù)對地理空間數(shù)據(jù)進行實時分析，用戶僅需編
配，同時滿足客戶實時/離線等混合復(fù)雜業(yè)務(wù)處理訴求。 高吞吐、低延時 可以通過Storm從Kafka獲取實時流數(shù)據(jù)，實現(xiàn)高吞吐量、低延時的實時計算、分析能力。 支持多類型數(shù)據(jù)融合 同時支持各種結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)計算處理，輕松遷移傳統(tǒng)數(shù)倉數(shù)據(jù)，實現(xiàn)跨源數(shù)據(jù)探索分析。 場景適用服務(wù)
將用戶本人，手機號信息或銀行卡信息與身份信息關(guān)聯(lián)，對接權(quán)威數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)對身份真實性的精準核驗。 將用戶本人，手機號信息或銀行卡信息與身份信息關(guān)聯(lián)，對接權(quán)威數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)對身份真實性的精準核驗。 購買 控制臺 文檔 權(quán)威可信 服務(wù)數(shù)據(jù)來源于國家權(quán)威機構(gòu) 配套豐富 集成了動作活體檢測、身份證識別OCR，
搭配使用 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 消息日志類數(shù)據(jù)存儲和查詢 消息日志類數(shù)據(jù)存儲和查詢 CloudTable（HBase）滿足消息或日志類數(shù)據(jù)的高速查詢后展現(xiàn)或者返回到應(yīng)用。適用于以下等場景：消息數(shù)據(jù)、報表數(shù)據(jù)、推薦類數(shù)據(jù)、風(fēng)控類數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化、半
