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- 通過(guò)云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā) 內(nèi)容精選 換一換
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【業(yè)務(wù)遷移難】：現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)種類多，業(yè)務(wù)遷移工作量大。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)DWS為核心，構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái)； 利用DWS匯聚各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析； 結(jié)合BI工具，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。 客戶價(jià)值： 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)，統(tǒng)一分析，支持客戶實(shí)現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘；來(lái)自：百科來(lái)自：百科
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云知識(shí) 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)如何實(shí)現(xiàn)對(duì)象名映射 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)如何實(shí)現(xiàn)對(duì)象名映射 時(shí)間：2020-08-31 15:15:37 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)（ Data Replication Service ，簡(jiǎn)稱DRS）是一種易用、穩(wěn)定、高效、用于數(shù)據(jù)庫(kù)在線遷移和數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)同步的云服務(wù)。數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)來(lái)自：百科![]()
EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ 時(shí)間：2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶端工具，有著豐富的GUI界面，能夠管理數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)來(lái)自：百科![]()
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通過(guò)企業(yè)路由器和云連接實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域VPC互通 通過(guò)企業(yè)路由器和云連接實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域VPC互通 背景信息 背景信息 XX企業(yè)在華為云區(qū)域A和區(qū)域B內(nèi)分別部署了2個(gè) 虛擬私有云VPC ，這4個(gè)VPC需要跨區(qū)域互相訪問(wèn)。 XX企業(yè)在華為云區(qū)域A和區(qū)域B內(nèi)分別部署了2個(gè)虛擬私有云VPC，這4個(gè)VPC需要跨區(qū)域互相訪問(wèn)。來(lái)自：專題![]()
會(huì)自動(dòng)啟動(dòng)數(shù)據(jù)修復(fù)。由于數(shù)據(jù)塊的副本分散存儲(chǔ)在不同的節(jié)點(diǎn)上，數(shù)據(jù)修復(fù)時(shí)，將會(huì)在不同的節(jié)點(diǎn)上同時(shí)啟動(dòng)數(shù)據(jù)重建，每個(gè)節(jié)點(diǎn)上只需重建一小部分數(shù)據(jù)，多個(gè)節(jié)點(diǎn)并行工作，有效避免了單個(gè)節(jié)點(diǎn)重建大量數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的性能瓶頸，將對(duì)上層業(yè)務(wù)的影響做到最小化。 數(shù)據(jù)重建流程如圖2所示。 數(shù)據(jù)重建原理如圖來(lái)自：百科![]()
goDB數(shù)據(jù)無(wú)法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析； 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同庫(kù)，不易進(jìn)行統(tǒng)一管理和維護(hù)。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)DWS為核心，構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái)； 利用DWS匯聚各類數(shù)據(jù)（業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、招投標(biāo)數(shù)據(jù)等），實(shí)現(xiàn)一站式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、加工、分析，支撐業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢、BI報(bào)表、精準(zhǔn)推薦等場(chǎng)景。來(lái)自：百科![]()
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操作場(chǎng)景 本章節(jié)指導(dǎo)用戶登錄 彈性云服務(wù)器 E CS ，驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)互通情況。 操作步驟 1、登錄管理控制臺(tái)。 2、單擊管理控制臺(tái)左上角，選擇區(qū)域和項(xiàng)目。 3、單擊“服務(wù)列表”，選擇“計(jì)算 > 彈性云服務(wù)器”。 進(jìn)入彈性云服務(wù)器主頁(yè)面。 4、登錄彈性云服務(wù)器。 彈性云服務(wù)器有多種登錄方法，具體請(qǐng)參見登錄彈性云服務(wù)器。來(lái)自：專題![]()
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在實(shí)際生產(chǎn)制造，客戶總會(huì)遇到難以解決的問(wèn)題： 邊緣側(cè)需要將數(shù)據(jù)采集，但是非標(biāo)的設(shè)備種類繁多，無(wú)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，老舊的設(shè)備的數(shù)據(jù)無(wú)法采集，沒(méi)有數(shù)據(jù)的支持，無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，智能化 邊緣側(cè)的數(shù)據(jù)往往是上萬(wàn)點(diǎn)，毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)量級(jí)，數(shù)據(jù)上云，對(duì)帶寬和中間件的性能要求極高 實(shí)際生產(chǎn)中設(shè)備發(fā)生故障來(lái)自：百科![]()
工具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS動(dòng)手實(shí)踐來(lái)自：百科![]()
BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件：Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級(jí)性能提升 BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件：Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級(jí)性能提升 時(shí)間：2021-04-27 15:10:34 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 隨著大數(shù)據(jù)爆炸式的增長(zhǎng)，應(yīng)用大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分析大數(shù)據(jù)變得越來(lái)越來(lái)自：百科![]()
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Kafka如何實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡 Kafka如何實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡 Kafka的消費(fèi)者可以通過(guò)分組(group)來(lái)實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。在同一個(gè)分組中的消費(fèi)者會(huì)共享主題中的分區(qū)，每個(gè)消費(fèi)者只能處理分配給它的分區(qū)。Kafka會(huì)根據(jù)消費(fèi)者的數(shù)量和分區(qū)的數(shù)量來(lái)進(jìn)行分配，在分配時(shí)會(huì)盡量實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。 Kaf來(lái)自：專題![]()
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