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  • etl數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模方法 內(nèi)容精選 換一換
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 直播域名添加失敗解決方法 直播域名添加失敗解決方法 時(shí)間：2022-09-02 17:57:02 【直播服務(wù)最新活動(dòng)】 在 視頻直播 控制臺(tái)添加推流域名和播放域名時(shí)，界面提示錯(cuò)誤，域名添加失敗。 可能原因 原因1：賬戶欠費(fèi)，界面提示“添加失敗，用戶處于刪除狀態(tài)”。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 時(shí)間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過(guò)程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB
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    1、如果您的域名是在DNSPod，請(qǐng)參見以下域名解析文檔：DNSPod配置方法。 2、如果您的域名是在萬(wàn)網(wǎng)，請(qǐng)參見見以下域名解析文檔：萬(wàn)網(wǎng)配置方法。 3、如果您的域名是在新網(wǎng)，請(qǐng)參見見以下域名解析文檔：新網(wǎng)配置方法。 收起 展開 驗(yàn)證CNAME是否生效 收起 展開 配置CNAME后，
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云遷移流程方法論 華為云遷移流程方法論 時(shí)間：2021-01-28 09:39:46 上云遷移是一項(xiàng)復(fù)雜而嚴(yán)謹(jǐn)?shù)南到y(tǒng)性工程，稍有不慎就會(huì)帶來(lái)不可預(yù)估的重大損失。因此我們?cè)谶M(jìn)行云遷移工作是必須有一套完整周密的方法論來(lái)指導(dǎo)、支撐云遷移工作的完成。華為憑借著豐富
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    大內(nèi)存的計(jì)算機(jī)進(jìn)行大數(shù)據(jù)的空三處理。 云市場(chǎng)商品 前往店鋪：瞰景科技發(fā)展（上海）有限公司 瞰景Smart3D實(shí)景三維建模軟件 瞰景Smart3D實(shí)景三維建模軟件相對(duì)于其他建模軟件更高效、更高精度、更高建模質(zhì)量！結(jié)合華為云高性能計(jì)算資源，是普通物理機(jī)配置效率的4倍以上。成本更低、效率更高。 了解詳情 最新文章
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    GaussDB(DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動(dòng)輒長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)選型采購(gòu)過(guò)程，在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡(jiǎn)化了企業(yè)用戶的購(gòu)買過(guò)程，使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方式，降低使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的代價(jià)和門檻，讓數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬(wàn)家大中小企業(yè)，讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）是一種即開即用、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。
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    類信息資源。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。
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    什么是抽取轉(zhuǎn)換加載 時(shí)間：2021-04-02 14:47:22 抽取轉(zhuǎn)換加載，即ETL（Extracting, Transferring, Loading），是一個(gè)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(kù)或文件系統(tǒng)）抽取數(shù)據(jù)集，然后對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行維度轉(zhuǎn)換、
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) DDM 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)平滑擴(kuò)容方法 DDM實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)平滑擴(kuò)容方法 時(shí)間：2021-05-31 16:16:48 數(shù)據(jù)庫(kù) 傳統(tǒng)方式中，由應(yīng)用自己實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)水平擴(kuò)展： 1. 擴(kuò)容時(shí)導(dǎo)致應(yīng)用停機(jī)，業(yè)務(wù)中斷； 2. 必須自行開發(fā)工具進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移。 而DDM能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)水平擴(kuò)展，自動(dòng)均衡數(shù)據(jù)：
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 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G
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求調(diào)查分析的方法 數(shù)據(jù)庫(kù)需求調(diào)查分析的方法 時(shí)間：2021-06-02 09:59:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 需求調(diào)查的方法，包括但不限于： 1. 查看現(xiàn)有系統(tǒng)的設(shè)計(jì)文檔，報(bào)告； 2. 和業(yè)務(wù)人員座談； 3. 問(wèn)卷調(diào)查； 4. 采集樣本數(shù)據(jù)（如果條件允許）。 文中課程
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    從數(shù)據(jù)采集-規(guī)范設(shè)計(jì)-質(zhì)量監(jiān)控-數(shù)據(jù)清洗-數(shù)據(jù)建模-數(shù)據(jù)聯(lián)接-數(shù)據(jù)整合-數(shù)據(jù)消費(fèi)-;智能分析，一站式數(shù)據(jù)智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，幫助企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì) 多種云服務(wù)作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對(duì)接所有華為云的 數(shù)據(jù)湖 與數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù)，也支持對(duì)接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，比如Oracle、Greenplum等。
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    為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù)，一鍵即可部署Hadoop集群。Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)構(gòu)架，提供了一系列的工具，可以用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載（ETL），這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。 華為云提供了大數(shù)據(jù)MapRed
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    智能數(shù)據(jù)規(guī)劃、自定義主題數(shù)據(jù)模型、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、可視化數(shù)據(jù)建模、標(biāo)注數(shù)據(jù)標(biāo)簽等功能，有利于改善數(shù)據(jù)質(zhì)量，有效支撐經(jīng)營(yíng)決策。 數(shù)據(jù)開發(fā) 大數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境，降低用戶使用大數(shù)據(jù)的門檻，幫助用戶快速構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理中心。支持?jǐn)?shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、腳本開發(fā)、工作流編排等操作，輕松完成整個(gè)數(shù)據(jù)的處理分析流程。
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