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  • 大規(guī)模數(shù)據(jù)倉庫 內(nèi)容精選 換一換
  • 腳本,查看執(zhí)行計劃等。 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù) GaussDB (DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負載能力的分布式數(shù)據(jù)庫,支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu),支持行存儲與列存儲,提供GB~PB級數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實時處理能力,用于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實時分析、實時
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    師。同時,該平臺還可以自動識別數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)系,進一步提高了數(shù)據(jù)分析的效率和準確性。4. 大規(guī)模數(shù)據(jù)舉重若輕,萬億級計算游刃有余:這意味著該平臺可以輕松處理大規(guī)模的數(shù)據(jù),并且在進行大規(guī)模計算時也不會出現(xiàn)性能問題。5. 數(shù)據(jù)集成無代碼,資產(chǎn)加工可視化:這使得用戶可以無需編寫代碼就
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  • 大規(guī)模數(shù)據(jù)倉庫 相關(guān)內(nèi)容
  • 據(jù)平臺革新:助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與增值 時間:2023-11-02 16:29:26 隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展,企業(yè)正面臨著眾多挑戰(zhàn),如超大規(guī)模數(shù)據(jù)的組織與管理、數(shù)據(jù)量指數(shù)級增長的時效性差、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)隔閡等。華為云 FusionInsight 應(yīng)運而生,旨在為企業(yè)搭建高效、規(guī)范、靈活
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    放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 了解詳情 【初級】球星薪酬決定性因素分析 隨著大數(shù)據(jù)、云計算的發(fā)展,數(shù)據(jù)規(guī)模也隨之?dāng)U大,也更加關(guān)注數(shù)據(jù)的存放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合Python對
    來自:專題
  • 大規(guī)模數(shù)據(jù)倉庫 更多內(nèi)容
  • 11:29:27 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),Data Warehouse Service,簡稱GaussDB(DWS),是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫,提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。GaussDB(DWS)是基于華為云原生融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產(chǎn)品的服務(wù),兼容標準ANSI
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    析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合Python對球星薪酬進行分析,探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群:對大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員,社會大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實踐 技術(shù)能力:掌握數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)等云服務(wù)的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力
    來自:專題
    時間:2023-11-02 16:54:59 IDC調(diào)研顯示,大數(shù)據(jù)分析已在數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略中成為第一要務(wù)。今年1月發(fā)布的《大數(shù)據(jù)技術(shù)前瞻》中更指出:超大規(guī)模數(shù)據(jù)如何組織和管理、數(shù)據(jù)量指數(shù)級增長時效性差、數(shù)據(jù)如何打破多源異構(gòu)造成的隔閡、從單域走向跨域數(shù)據(jù)融合、 數(shù)據(jù)治理 質(zhì)量評估等仍是制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的瓶頸。當(dāng)前,湖倉一體是最佳解決方案。
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    數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉一體分別是什么?:數(shù)據(jù)智能方案 約束和限制: 數(shù)據(jù)管理服務(wù) 使用限制 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for MySQL)安全最佳實踐:內(nèi)網(wǎng)連接實例,更快更安全 概述 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖
    來自:百科
    第一要務(wù),但是企業(yè)在使用大數(shù)據(jù)技術(shù)過程中還面臨一些挑戰(zhàn)。在2023年1月,《大數(shù)據(jù)技術(shù)前瞻》中提到大數(shù)據(jù)技術(shù)的四大挑戰(zhàn)與十大趨勢,其中超大規(guī)模數(shù)據(jù)如何組織和管理,數(shù)據(jù)量指數(shù)級增長時效性差,數(shù)據(jù)如何打破多源異構(gòu)造成的隔閡,從單域走向跨域數(shù)據(jù)融合,數(shù)據(jù)質(zhì)量評估等仍是制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的瓶
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    的大數(shù)據(jù)云服務(wù)產(chǎn)品組合,提升數(shù)據(jù)處理能力和業(yè)務(wù)效率。 FusionInsight 智能數(shù)據(jù)湖 采用了領(lǐng)先的Lakehouse架構(gòu),將數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)勢融合在一起,提供了高效、規(guī)范、靈活、簡潔的架構(gòu)和低資源占用。這種架構(gòu)降低了傳統(tǒng)湖倉割裂導(dǎo)致的系統(tǒng)間復(fù)雜度,并減少了在湖、倉、AI開
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    GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢之一,易使用,體現(xiàn)在如下的方面: 一站式可視化便捷管理:通過使用GaussDB(DWS)管理控制臺,完成應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)倉庫的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉庫資源和性能監(jiān)控等運維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無縫集成:可以使用標準SQL查詢HDFS、 OBS 上的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)無需搬遷。 提供
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    Data Migration,簡稱 CDM ),是提供同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù),幫助客戶實現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動。支持文件系統(tǒng),關(guān)系數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)倉庫,NoSQL,大數(shù)據(jù)云服務(wù)和對象存儲等數(shù)據(jù)源,無論是客戶自建還是公有云上的數(shù)據(jù)源 本地數(shù)據(jù)遷移上云 本地數(shù)據(jù)是指存儲在用戶自建或者租用的
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    。 增強分析型敏捷BI平臺 高效數(shù)據(jù)處理 商品能夠輕松處理大規(guī)模數(shù)據(jù),即使是萬億級的計算也能游刃有余。同時,數(shù)據(jù)集成無需編寫代碼,資產(chǎn)加工可視化,使得數(shù)據(jù)處理更為高效,大大節(jié)省了用戶的時間和精力。 商品能夠輕松處理大規(guī)模數(shù)據(jù),即使是萬億級的計算也能游刃有余。同時,數(shù)據(jù)集成無需編寫
    來自:專題
    專屬計算集群的優(yōu)點 專屬計算集群的優(yōu)點 時間:2020-09-22 09:31:30 專屬計算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉庫、基因測序、生物制藥等對資源獨享,性能要求高的場景。用戶可申請獨占物理設(shè)備,獨享計算,從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運行 產(chǎn)品優(yōu)勢 資源獨享 用戶獨享
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    專屬計算集群的應(yīng)用場景 時間:2020-09-22 09:29:59 專屬計算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉庫、基因測序、生物制藥等對資源獨享,性能要求高的場景。用戶可申請獨占物理設(shè)備,獨享計算,從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運行 應(yīng)用場景 對安全有高要求的行業(yè)。
    來自:百科
    專屬計算集群的功能 專屬計算集群的功能 時間:2020-09-22 09:28:21 專屬計算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉庫、基因測序、生物制藥等對資源獨享,性能要求高的場景。用戶可申請獨占物理設(shè)備,獨享計算,從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運行 計算隔離 獨享計算資源池,部
    來自:百科
    序運行結(jié)束。 Spark Streaming Spark Streaming是一種構(gòu)建在Spark上的實時計算框架,擴展了Spark處理大規(guī)模流式數(shù)據(jù)的能力。當(dāng)前Spark支持兩種數(shù)據(jù)處理方式:Direct Streaming和Receiver方式。 SparkSQL和DataSet
    來自:專題
    課程目標 學(xué)完本課程后,學(xué)員能夠區(qū)分數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、融合數(shù)倉的概念,熟悉華為融合數(shù)倉在行業(yè)中的應(yīng)用,描述GaussDB 200中的概念和架構(gòu),掌握GaussDB 200的基本用法,熟悉GaussDB 200的核心性能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉庫和融合數(shù)倉 2. GaussDB 200
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    數(shù)據(jù)庫事務(wù)管理 第7章 數(shù)據(jù)庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負載能力的分布式數(shù)據(jù)庫,支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu),支持行存儲與列存儲,提供GB~PB級數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實時處理能力,用于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實時分析、實時
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    GaussDB(DWS)與Hive在功能上存在一定的差異,主要體現(xiàn)在以下幾個方面: Hive是基于Hadoop MapReduce的數(shù)據(jù)倉庫,GaussDB(DWS)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉庫。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲,GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲,也可以通過外表的形式通過OBS進行存儲。
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    華為云致力核心產(chǎn)品全面Serverless化 華為云首席產(chǎn)品官方國偉介紹,華為云的目標是將各領(lǐng)域產(chǎn)品逐步Serverless化,包括 函數(shù)工作流 FunctionGraph、數(shù)據(jù)倉庫GaussDB(DWS)、盤古大模型、AI開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts、 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for MySQL)、事件網(wǎng)格Event
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