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  • etl數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市 內(nèi)容精選 換一換
  • 如何通過Data Studio連接 數(shù)據(jù)倉庫 ? EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫? 時間:2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運行在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)庫和數(shù)據(jù)庫對象,編輯、運行
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    工具,經(jīng)濟高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報名學習 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS動手實踐
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  • etl數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市 相關內(nèi)容
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    GaussDB (DWS)應用場景-增強型ETL和實時BI分析 GaussDB(DWS)應用場景-增強型ETL和實時BI分析 時間:2021-06-17 12:54:27 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在增強型ETL和實時BI分析的應用如下圖所示。分析過程有如下的特點: 數(shù)據(jù)遷移:多數(shù)據(jù)源,高效批量、實時數(shù)據(jù)導入。
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  • etl數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市 更多內(nèi)容
  • 圖2車企數(shù)字化服務轉型 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,有結構化的基站信息數(shù)據(jù),非結構化的消息通信數(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
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    主要面向側重于復雜查詢,回答一些“戰(zhàn)略性”的問題。 數(shù)據(jù)處理方面聚焦于數(shù)據(jù)的聚合,匯總,分組計算,窗口計算等“分析型”數(shù)據(jù)加工和操作。 從多維度去使用和分析數(shù)據(jù)。 典型的OLAP場景 1.報表系統(tǒng),CRM系統(tǒng)。 2.金融風險預測預警系統(tǒng)、反洗錢系統(tǒng)。 3.數(shù)據(jù)集市,數(shù)據(jù)倉庫。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗,盡在華為云學院
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    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)平臺支撐進行全量數(shù)據(jù)分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直觀的、關聯(lián)性的、可視化的運營數(shù)字化分析平臺 ,以數(shù)據(jù)分析來驅動業(yè)務價值提升及管理提升。 優(yōu)勢 多源數(shù)據(jù)接入:多源數(shù)據(jù)采集,打破數(shù)據(jù)孤島,形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺。
    來自:專題
    Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫基礎構架。它提供了一系列的工具,可以用來進行數(shù)據(jù)提取轉化加載(ETL),這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機制。Hive定義了簡單的類SQL查詢語言,稱為HiveQL,它允許熟悉SQL的用戶查詢數(shù)據(jù)。Hive的數(shù)據(jù)計算依賴于MapReduce、Spark、Tez。
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    會將數(shù)據(jù)自動進行解密后再將結果返回給用戶。 DWS數(shù)據(jù)庫加密 行級訪問控制 行級訪問控制特性可以將數(shù)據(jù)庫訪問控制精確到數(shù)據(jù)表行級別,控制用戶只能訪問數(shù)據(jù)表的特定數(shù)據(jù)行,保證讀寫數(shù)據(jù)的安全。 行級訪問控制特性可以將數(shù)據(jù)庫訪問控制精確到數(shù)據(jù)表行級別,控制用戶只能訪問數(shù)據(jù)表的特定數(shù)據(jù)行,保證讀寫數(shù)據(jù)的安全。 使用CREATE
    來自:專題
    為什么要使用數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關聯(lián)和聚合等分析場景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關聯(lián)的復雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉庫,通過某個數(shù)據(jù)轉換(ETL)的過程,業(yè)務運營數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉庫中供分析計
    來自:專題
    Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫基礎構架。它提供了一系列的工具,可以用來進行數(shù)據(jù)提取轉化加載(ETL),這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機制。Hive定義了簡單的類SQL查詢語言,稱為HiveQL,它允許熟悉SQL的用戶查詢數(shù)據(jù)。Hive的數(shù)據(jù)計算依賴于MapReduce、Spark、Tez。
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    高效性:Hadoop能夠在節(jié)點之間動態(tài)地移動數(shù)據(jù),并保證各個節(jié)點的動態(tài)平衡,因此處理速度非??臁?4.高容錯性:Hadoop能夠自動保存數(shù)據(jù)的多個副本,并且能夠自動將失敗的任務重新分配。 5.低成本:與一體機、商用數(shù)據(jù)倉庫以及QlikView、Yonghong Z-Suite等數(shù)據(jù)集市相比,hadoop是開源的,項目的軟件成本因此會大大降低
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    使用Loader導入數(shù)據(jù) Loader是實現(xiàn) MRS 與外部數(shù)據(jù)源如關系型數(shù)據(jù)庫、SFTP服務器、FTP服務器之間交換數(shù)據(jù)和文件的ETL工具,支持將數(shù)據(jù)或文件從關系型數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng)導入到MRS系統(tǒng)中。 使用Loader導出數(shù)據(jù) 指導用戶通過在Loader界面將數(shù)據(jù)從MRS導出到外部的數(shù)據(jù)源。 MRS精選文章推薦
    來自:專題
    育等各行業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)應用“全行業(yè)覆蓋,多場景提升”。 永洪科技一站式大數(shù)據(jù)BI平臺 華為云數(shù)據(jù)技術平臺-智能數(shù)據(jù) FusionInsight ,覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的管理。包含MRS云原生數(shù)據(jù)湖、GaussDB數(shù)據(jù)庫、數(shù)倉、數(shù)據(jù)治理中心DGC等組件。全面升級的云原生數(shù)據(jù)湖,一個架構可
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    DSC 服務進行數(shù)據(jù)遷移;區(qū)分通過GDS和COPY工具進行物理數(shù)據(jù)遷移的區(qū)別;列舉常用的ETL工具種類和用法。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)遷移概述 2. DSC SQL語法遷移工具 3. GDS遷移物理數(shù)據(jù) 4. COPY遷移物理數(shù)據(jù) 5. ETL工具 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字
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    抽取轉換加載,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)集進行維度轉換、連接、清洗和匯總處理,最后將結果數(shù)據(jù)集裝載或輸出到目標系統(tǒng)(數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng))。
    來自:百科
    API接口 數(shù)據(jù)倉庫服務所提供的接口為自研接口,您可以使用數(shù)據(jù)倉庫服務的可用區(qū)、集群管理、快照管理、事件管理、數(shù)據(jù)源、審計日志、資源管理、告警管理、連接管理、標簽管理、配額管理、容災管理、任務管理以及主機監(jiān)控等功能。 數(shù)據(jù)倉庫服務所提供的接口為自研接口,您可以使用數(shù)據(jù)倉庫服務的可用
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    理。在產(chǎn)品中,Hive的元數(shù)據(jù)由DBService組件存儲和維護,由Metadata組件提供元數(shù)據(jù)服務。 Hive的MetaStore(元數(shù)據(jù)服務)處理Hive的數(shù)據(jù)庫、表、分區(qū)等的結構和屬性信息(即Hive的元數(shù)據(jù)),這些信息需要存放在一個關系型數(shù)據(jù)庫中,由MetaStore管
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    華為云FusionInsight智能數(shù)據(jù)湖助力企業(yè)全面演進現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧,優(yōu)化數(shù)據(jù)服務和管理 華為云FusionInsight智能數(shù)據(jù)湖助力企業(yè)全面演進現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧,優(yōu)化數(shù)據(jù)服務和管理 時間:2023-11-02 16:50:34 隨著大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展,政企數(shù)字化轉型的首要任務是充分利用大數(shù)據(jù)和分析。然而,
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    》中提到大數(shù)據(jù)技術的四大挑戰(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)如何打破多源異構造成的隔閡,從單域走向跨域數(shù)據(jù)融合,數(shù)據(jù)質量評估等仍是制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的瓶頸。大數(shù)據(jù)當前該如何應對這些挑戰(zhàn),仍需要可持續(xù)、技術領先的大數(shù)據(jù)平臺廠商去解決。 華為云S
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    云知識 面對IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā),傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺架構正在發(fā)生哪些適應性變化? 面對IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā),傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺架構正在發(fā)生哪些適應性變化? 時間:2021-03-12 14:33:05 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺Lambda架構: 兩條數(shù)據(jù)流獨立處理: 1.實
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