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<align=left>如題：數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)中是否安全？</align>
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS資源 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS資源 新一代、全場(chǎng)景數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，一站式分析，性能、容量無(wú)限擴(kuò)展，守護(hù)高價(jià)值數(shù)據(jù)、創(chuàng)享高價(jià)值分析，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型堅(jiān)實(shí)伙伴 新一代、全場(chǎng)景數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，一站式分析，性能、容量無(wú)限擴(kuò)展，守護(hù)高價(jià)值數(shù)據(jù)、創(chuàng)享高價(jià)值分析，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型堅(jiān)實(shí)伙伴 購(gòu)買
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這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。應(yīng)用層數(shù)據(jù)加載工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商業(yè)智能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具，均可以通
本文介紹數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)公有云計(jì)費(fèi)模型、計(jì)費(fèi)場(chǎng)景以及套餐包的使用規(guī)則。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)當(dāng)前僅使用按需的計(jì)費(fèi)模式，主要有四種產(chǎn)生費(fèi)用的場(chǎng)景 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)節(jié)點(diǎn)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)虛擬機(jī)規(guī)格時(shí)產(chǎn)生的費(fèi)用，按照節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)每個(gè)小時(shí)更新賬單； 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)裸機(jī)節(jié)點(diǎn)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)裸機(jī)規(guī)格時(shí)產(chǎn)生的費(fèi)用，話單產(chǎn)生邏輯同上；
發(fā)送到相應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)，并接受數(shù)據(jù)庫(kù)響應(yīng)信息；iii. 批量導(dǎo)入、導(dǎo)出能力針對(duì)數(shù)據(jù)大批量的導(dǎo)入，需要考慮采用更加高效的加載協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)加載，并考慮經(jīng)中間件復(fù)制數(shù)據(jù)塊，異步分發(fā)兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)；數(shù)據(jù)導(dǎo)出，需要考慮高效數(shù)據(jù)導(dǎo)出協(xié)議，從其中一套數(shù)據(jù)庫(kù)正確導(dǎo)出數(shù)據(jù)；iv.
元數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介 按照傳統(tǒng)的定義，元數(shù)據(jù)（Metadata）是關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)打通了源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)應(yīng)用，記錄了數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到消費(fèi)的全過(guò)程。元數(shù)據(jù)主要記錄數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中模型的定義、各層級(jí)間的映射關(guān)系、監(jiān)控數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)狀態(tài)及ETL的任務(wù)運(yùn)行狀態(tài)。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)中，元數(shù)據(jù)可以幫助數(shù)
本文介紹數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)公有云計(jì)費(fèi)模型、計(jì)費(fèi)場(chǎng)景以及套餐包的使用規(guī)則。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)當(dāng)前僅使用按需的計(jì)費(fèi)模式，主要有四種產(chǎn)生費(fèi)用的場(chǎng)景數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)節(jié)點(diǎn)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)虛擬機(jī)規(guī)格時(shí)產(chǎn)生的費(fèi)用，按照節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)每個(gè)小時(shí)更新賬單；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)裸機(jī)節(jié)點(diǎn)，創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)裸機(jī)規(guī)格時(shí)產(chǎn)生的費(fèi)用，話單產(chǎn)生邏輯
如何保護(hù)網(wǎng)絡(luò)。組織必須考慮數(shù)據(jù)加密并加大投資高度安全的網(wǎng)絡(luò)硬件;數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理者還需要考慮必要的安全特性如何影響數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的性能;此外，管理人員還必須考慮如何安全地從源事務(wù)系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)以供倉(cāng)庫(kù)使用。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)安全最佳實(shí)踐1、 加密數(shù)據(jù)組織應(yīng)該加密存儲(chǔ)在源事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。此外，還應(yīng)考慮數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的加密操作。專家推薦使用FIP
計(jì)費(fèi)說(shuō)明 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS 定價(jià) 新一代、全場(chǎng)景數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，一站式分析，性能、容量無(wú)限擴(kuò)展，守護(hù)高價(jià)值數(shù)據(jù)、創(chuàng)享高價(jià)值分析，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型堅(jiān)實(shí)伙伴 價(jià)格計(jì)算器 專家咨詢 計(jì)費(fèi)項(xiàng) 華為云DWS根據(jù)您選擇的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)節(jié)點(diǎn)規(guī)格及使用的相關(guān)資源進(jìn)行計(jì)費(fèi)。 計(jì)費(fèi)項(xiàng) 計(jì)費(fèi)說(shuō)明 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)節(jié)點(diǎn) 對(duì)
華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）是一種即開(kāi)即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)提供專業(yè)高效的服務(wù)管理控制平臺(tái)，讓用戶自助完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的管理與維護(hù)，系統(tǒng)可用性高。用戶可以快速創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)集群并開(kāi)展業(yè)務(wù)。
Hive數(shù)據(jù)表的操作 Hive的數(shù)據(jù)表分為兩種:內(nèi)部表和外部表。 Hive創(chuàng)建內(nèi)部表時(shí)，會(huì)將數(shù)據(jù)移動(dòng)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)指向的路徑;若創(chuàng)建外部表，僅記錄數(shù)據(jù)所在的路徑，不對(duì)數(shù)據(jù)的位置做任何改變。在刪除表的時(shí)候，內(nèi)部表的元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)會(huì)被一起刪除，而外部表只刪除元數(shù)據(jù)，不刪除數(shù)
導(dǎo)入（遷入）、導(dǎo)出（遷出） 導(dǎo)入數(shù)據(jù)：MySQL，Oracle 導(dǎo)入數(shù)據(jù)到 Hadoop 的 HDFS、HIVE、HBASE 等數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng) 導(dǎo)出數(shù)據(jù)：從 Hadoop 的文件系統(tǒng)中導(dǎo)出數(shù)據(jù)到關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù) mysql 等 Sqoop 的本質(zhì)還是一個(gè)命令行工具，和 HDFS，Hive
能否講解下數(shù)據(jù)是如何存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的？
PB級(jí)數(shù)據(jù)規(guī)模。 分布式存儲(chǔ) 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(chǔ)到多個(gè)節(jié)點(diǎn)。查詢的時(shí)候可以通過(guò)查詢條件過(guò)濾不必要的數(shù)據(jù)，快速定位到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置，從而極大提升數(shù)據(jù)庫(kù)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)分析和挖掘幫助客戶解決現(xiàn)網(wǎng)中數(shù)據(jù)分散、格式不統(tǒng)一、傳輸效率低等問(wèn)題，并發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的價(jià)值和潛力，以支持業(yè)務(wù)決策 數(shù)據(jù)管理和治理 在數(shù)據(jù)分析和挖掘的基礎(chǔ)上，幫助客戶建立數(shù)據(jù)管理和治理框架，提高數(shù)據(jù)的可管理性、一致性和合規(guī)性，確保數(shù)據(jù)可追溯、安全性高 數(shù)據(jù)架構(gòu)和技術(shù) 為客戶提供數(shù)據(jù)架構(gòu)和技術(shù)方案，
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(jí)4）讀寫(xiě)均衡5）對(duì)數(shù)據(jù)歷史狀態(tài)不敏感，更關(guān)注最新?tīng)顟B(tài)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析屬于OLAP范疇，其特點(diǎn)：1）單位時(shí)間事務(wù)量級(jí)低2）大吞吐量3）重量級(jí)4）Heavy read5）對(duì)數(shù)據(jù)歷史狀態(tài)變
GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：從數(shù)據(jù)庫(kù)到MPP，再到大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)量爆炸式增長(zhǎng)。為了管理和利用這些海量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)成為了不可或缺的工具。GaussDB(DWS)作為一種高度可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案，提供了從數(shù)據(jù)庫(kù)到MPP再到大數(shù)據(jù)時(shí)代的全方位支持。 什么是GaussDB(DWS)
