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構(gòu)成威脅。 數(shù)據(jù)是集成的：根據(jù)決策分析的要求，將分散于各處的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、篩選、清理、綜合等集成工作，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)具有集成性。 一般情況下數(shù)據(jù)倉庫所需要的數(shù)據(jù)不需要直接從業(yè)務(wù)發(fā)生地獲取數(shù)據(jù)，而是針對原數(shù)據(jù)庫挑選中數(shù)據(jù)倉庫所需要的數(shù)據(jù)，然后將來自不同數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)按照某一標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行統(tǒng)一處理。
MetaStore組件: 該組件是Hive用來負(fù)責(zé)管理元數(shù)據(jù)的組件。Hive的元數(shù)據(jù)存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，其支持的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有Derby和Mysql，其中Derby是Hive默認(rèn)情況下使用的數(shù)據(jù)庫，它內(nèi)嵌在Hive中，但是該數(shù)據(jù)庫只支持單會話，在生產(chǎn)中并不適用，在我們?nèi)粘５拈_發(fā)中，
表，V2R5支持2048 字段每個表非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以直接存儲到數(shù)據(jù)庫，其非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)支持的字段大小從512TB～2PB支持，但是一般在數(shù)據(jù)庫中存儲文件目錄，數(shù)據(jù)存儲在操作系統(tǒng)層面支持，但是一般在數(shù)據(jù)庫中存儲文件目錄，數(shù)據(jù)存儲在操作系統(tǒng)層面支持
## 壓縮 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的編碼方式一般都不會非常緊湊，常常還有一定的可壓縮余地。數(shù)據(jù)倉庫通常會在列存的基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，在物理上減少數(shù)據(jù)存儲量，從而減少讀取時間，提高性能。數(shù)據(jù)表相同字段的數(shù)據(jù)類型一般都是一樣的，甚至有些情況取值都很接近，這樣的一批數(shù)據(jù)通常會有較好的壓縮率。
a） “數(shù)據(jù)同步模式” – 日志同步技術(shù)適用數(shù)據(jù)變化量小、數(shù)據(jù)傳輸壓力小的數(shù)據(jù)場景，通常只適用于小型數(shù)據(jù)倉庫平臺；對于規(guī)模小的平臺，RPO、RTO可以接近0；b） “數(shù)據(jù)同步模式” – 備份增量同步技術(shù)適合大數(shù)據(jù)量同步場景，實(shí)現(xiàn)方式容易被用戶理解；往往需要數(shù)據(jù)庫備份工具具備增量備
二、ETL & ELT 伴隨著數(shù)據(jù)倉庫的發(fā)展（傳送門：數(shù)據(jù)倉庫的八個發(fā)展階段），數(shù)據(jù)量從小到大，數(shù)據(jù)實(shí)時性從T+1到準(zhǔn)實(shí)時、實(shí)時，ETL也在不斷演進(jìn)。 在傳統(tǒng)數(shù)倉中，數(shù)據(jù)量小，計(jì)算邏輯相對簡單，我們可以直接用ETL工具實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（T），轉(zhuǎn)換之后再加載到目標(biāo)庫，即（E
數(shù)據(jù)倉庫可以存儲多少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)？
go get -u github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-go-v3
pip install huaweicloudsdkdws
<dependency> <groupId>com.huaweicloud.sdk</groupId> <artifactId>huaweicloud-sdk-dws</artifactId> <version>3.1.9</version> </dependency>
warehouse進(jìn)行管理，保證不同的數(shù)據(jù)處理請求被高效穩(wěn)定地應(yīng)用在存儲層的同一數(shù)據(jù)上。服務(wù)層解決了數(shù)據(jù)倉庫易用性的問題，目前我還沒有看到任何一款數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品能夠幫用戶處理這么多的非功能性任務(wù)。即使是同為云數(shù)據(jù)倉庫的Azure Data Warehouse，需要的管理和運(yùn)維成本不可同日而語。數(shù)據(jù)倉庫的進(jìn)化
事務(wù)隔離級別和數(shù)據(jù)倉庫建模是數(shù)據(jù)庫管理和商業(yè)智能中的兩個核心概念。合理選擇事務(wù)隔離級別可以平衡數(shù)據(jù)一致性和并發(fā)性能，而有效的數(shù)據(jù)倉庫建模則能支持企業(yè)的決策支持和數(shù)據(jù)分析需求。以下是它們的簡要對比： 概念 主要功能 應(yīng)用場景 優(yōu)點(diǎn) 缺點(diǎn) 事務(wù)隔離級別 定義事務(wù)間的可見性規(guī)則 數(shù)據(jù)庫事務(wù)管理
對于不同的數(shù)據(jù)消費(fèi)途徑，數(shù)據(jù)需要從高度一致性的基礎(chǔ)模型轉(zhuǎn)向便于數(shù)據(jù)展現(xiàn)和數(shù)據(jù)分析的維度模型。不同階段的數(shù)據(jù)因此需要使用不同架構(gòu)特點(diǎn)的數(shù)據(jù)模型與之相匹配，這也就是數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫里面進(jìn)行數(shù)據(jù)分層的原因。 數(shù)據(jù)在各層數(shù)據(jù)中間的流轉(zhuǎn)，就是從一種數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)向另外一種數(shù)據(jù)模型，這種轉(zhuǎn)換的過程需要借助的就是ETL算法
/software選擇：GaussDB Tools Data Studio 6.5.1.SPC1復(fù)制鏈接到瀏覽器，同意協(xié)議，下載3. 數(shù)據(jù)遷移工具下載https://support.huawei.com/enterprise/zh/cloud-computing/fusionin
常包含多個數(shù)據(jù)源，并將這些數(shù)據(jù)源進(jìn)行整合和組織。數(shù)據(jù)倉庫的主要目的是為了支持決策支持和數(shù)據(jù)分析，因此它需要具備數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)分析等功能。數(shù)據(jù)倉庫與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫區(qū)別與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫相比，數(shù)據(jù)倉庫主要面向數(shù)據(jù)存儲和分析，而非事務(wù)處理。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫主要是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，如
包含的是數(shù)據(jù)流入流出的過程，可以分為三層——源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)應(yīng)用： 從圖中可以看出數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源于不同的源數(shù)據(jù)，并提供多樣的數(shù)據(jù)應(yīng)用，數(shù)據(jù)自上而下流入數(shù)據(jù)倉庫后向上層開放應(yīng)用，而數(shù)據(jù)倉庫只是中間集成化數(shù)據(jù)管理的一個平臺。 數(shù)據(jù)倉庫從各數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)及在數(shù)據(jù)倉
GaussDB(DWS)是否支持與其他數(shù)據(jù)倉庫和工具的集成，并有哪些常用的集成方式或者協(xié)議可供選擇
服務(wù)一、數(shù)據(jù)獲取 vs 數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)獲取是OLTP的范疇，其特點(diǎn)包括：1）大量事務(wù)2）低延遲3）輕量級4）讀寫均衡5）對數(shù)據(jù)歷史狀態(tài)不敏感，更關(guān)注最新狀態(tài)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析屬于OLAP范疇，其特點(diǎn)：1）單位時間事務(wù)量級低2）大吞吐量3）重量級4）Heavy read5）對數(shù)據(jù)歷史狀態(tài)變
org)。 hive是一個基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)倉庫(DataWareHouse)技術(shù)，主要是通過將用戶(程序員)書寫的SQL語句翻譯成MapReduce代碼，然后發(fā)布任務(wù)給Yarn執(zhí)行，完成SQL 到 MapReduce的轉(zhuǎn)換?？梢詫⒔Y(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供類SQL查詢功能。
