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- etl開發(fā) 內(nèi)容精選 換一換
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來自:百科據(jù)遷移服務(wù) DSC 進行數(shù)據(jù)遷移。此外,還介紹了其他的數(shù)據(jù)遷移工具,包括 GDS、COPY以及ETL工具等內(nèi)容。 目標學員 希望成為高級分布式數(shù)據(jù)庫管理員的人員,希望成為高級分布式數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序架構(gòu)師和應(yīng)用程序開發(fā)工程師的人員,希望獲得HCIP-GaussDB-OLAP認證的人員。 課程目標來自:百科
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什么是抽取轉(zhuǎn)換加載 時間:2021-04-02 14:47:22 抽取轉(zhuǎn)換加載,即ETL(Extracting, Transferring, Loading),是一個面向大數(shù)據(jù)量處理的專業(yè)化數(shù)據(jù)整合工具。ETL主要是用于從源系統(tǒng)(數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng))抽取數(shù)據(jù)集,然后對數(shù)據(jù)集進行維度轉(zhuǎn)換、來自:百科ModelArts開發(fā)環(huán)境 ModelArts開發(fā)環(huán)境簡介 ModelArts開發(fā)環(huán)境,以云原生的資源使用和開發(fā)工具鏈的集成,目標為不同類型AI開發(fā)、探索、教學用戶,提供更好云化AI開發(fā)體驗。 ModelArts軟件開發(fā)的歷史,就是一部降低開發(fā)者成本,提升開發(fā)體驗的歷史。在AI開發(fā)階段,M來自:專題
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圖2車企數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)型 大數(shù)據(jù)ETL處理 運營商大數(shù)據(jù)分析 運營商數(shù)據(jù)體量在PB~EB級,其數(shù)據(jù)種類多,有結(jié)構(gòu)化的基站信息數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化的消息通信數(shù)據(jù),同時對數(shù)據(jù)的時效性有很高的要求, DLI 服務(wù)提供批處理、流處理等多模引擎,打破數(shù)據(jù)孤島進行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢 大數(shù)據(jù)ETL:具備TB~EB級來自:百科API管理痛點 開發(fā)流程 Kafka應(yīng)用開發(fā)流程介紹 APIG使用流程 Kafka應(yīng)用開發(fā)流程介紹 開發(fā)流程 DataArts Studio 使用簡介:DataArts Studio使用流程簡介 Oozie應(yīng)用開發(fā)流程 API概覽 開發(fā)流程 開發(fā)流程 Oozie應(yīng)用開發(fā)流程 Kafka應(yīng)用開發(fā)流程介紹來自:百科以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口,應(yīng)用開發(fā)人員使用熟悉的SQL語言即可訪問所有數(shù)據(jù)。 實時交互分析 針對即時的分析需求,分析人員可實時從大數(shù)據(jù)平臺中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點,即可擴展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲能力和查詢分析的性能,可支持PB級數(shù)據(jù)的存儲和計算。 增強型ETL和實時BI分析 數(shù)據(jù)倉庫 在來自:百科致性,保障數(shù)據(jù)的“清潔”,也進一步減輕了 數(shù)據(jù)治理 的負擔。 全生命周期數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)治理,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量:數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)分析正確的前提,數(shù)據(jù)治理為政企客戶提供多源數(shù)據(jù)的集成,通過數(shù)據(jù)開發(fā)編排實現(xiàn)數(shù)據(jù)作業(yè)的ETL和作業(yè)自動化,采用數(shù)據(jù)適量實現(xiàn)政企客戶多層級全局統(tǒng)一的數(shù)據(jù)質(zhì)量,最終形成可視、可管、可用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)地圖。來自:百科
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