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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫 和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 時(shí)間:2020-09-24 14:45:50 廣義上來說,Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫的特征,也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS)? 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)? 時(shí)間:2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉庫 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來自:百科
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數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,DWS的快速入庫和查詢能力可支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。 圖4實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 優(yōu)勢 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫 IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計(jì)算及AI服務(wù)處理后,可實(shí)時(shí)寫入DWS。 實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)測 圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測,對(duì)設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控,對(duì)行為進(jìn)行預(yù)測,實(shí)現(xiàn)控制和優(yōu)化。 AI融合分析來自:百科[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫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)倉庫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)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來自:百科系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間:2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來自:百科類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。來自:百科云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn) 時(shí)間:2021-03-12 14:24:13 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于: 降低存儲(chǔ)成本 提升處理效率管理數(shù)據(jù)質(zhì)量充分數(shù)據(jù)挖掘如何通過數(shù)據(jù)的冷熱分級(jí)來自:百科建新的數(shù)據(jù)盤,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)快速部署 性能數(shù)據(jù)監(jiān)控 性能數(shù)據(jù)監(jiān)控 可方便、實(shí)時(shí)地監(jiān)控專屬分布式存儲(chǔ)的云硬盤讀寫速率及吞吐信息 可方便、實(shí)時(shí)地監(jiān)控專屬分布式存儲(chǔ)的云硬盤讀寫速率及吞吐信息 告警規(guī)則 告警規(guī)則 自定義告警規(guī)則,后臺(tái)自動(dòng)提醒 自定義告警規(guī)則,后臺(tái)自動(dòng)提醒 數(shù)據(jù)共享 數(shù)據(jù)共享來自:專題管理和應(yīng)用。 圖6全鏈路數(shù)據(jù)血緣 數(shù)據(jù)地圖 數(shù)據(jù)地圖圍繞數(shù)據(jù)搜索,服務(wù)于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)運(yùn)營等數(shù)據(jù)表的使用者和擁有者,提供方便快捷的數(shù)據(jù)搜索服務(wù),擁有功能強(qiáng)大的血緣信息及影響分析。 在數(shù)據(jù)地圖中,可通過關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)資產(chǎn),支持模糊搜索,快速檢索,定位數(shù)據(jù)。 使用來自:百科在當(dāng)今移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代,數(shù)據(jù)為王,數(shù)據(jù)挖掘及如何高效存儲(chǔ)是熱點(diǎn)技術(shù),結(jié)合當(dāng)前行業(yè)流行的python語言從海量信息中識(shí)別、提取和存儲(chǔ)有用的信息,并存入到OBS和RDS數(shù)據(jù)庫中,用于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容分析、素材收集等場景。 內(nèi)容大綱: 1、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的熱點(diǎn)——數(shù)據(jù)挖掘介紹; 2、基于Python的爬蟲系統(tǒng)架構(gòu);來自:百科庫倉一體:邏輯集群,支持一套集群容納數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)倉庫。 一站式BI解決方案 企業(yè)積累的海量數(shù)據(jù)及各種數(shù)據(jù)資產(chǎn),體量龐大,需高性能大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐進(jìn)行全量數(shù)據(jù)分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直觀的、關(guān)聯(lián)性的、可視化的運(yùn)營數(shù)字化分析平臺(tái) ,以數(shù)據(jù)分析來驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值提升及管理提升。 優(yōu)勢 多源數(shù)來自:專題
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