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  • etl數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集市 內(nèi)容精選 換一換
  • 集群高可用設(shè)計(jì) 第5章 數(shù)據(jù)庫(kù)高級(jí)特性介紹 第6章 數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)管理 第7章 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù) GaussDB (DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫(kù),支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu),支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ),提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分
    來(lái)自:百科
    好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。
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  • etl數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集市 相關(guān)內(nèi)容
  • GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 時(shí)間:2021-06-17 12:54:27 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過(guò)程有如下的特點(diǎn): 數(shù)據(jù)遷移:多數(shù)據(jù)源,高效批量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入。
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    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提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS動(dòng)手實(shí)踐
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  • etl數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集市 更多內(nèi)容
  • 圖2車企數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)型 大數(shù)據(jù)ETL處理 運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)分析 運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)體量在PB~EB級(jí),其數(shù)據(jù)種類多,有結(jié)構(gòu)化的基站信息數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化的消息通信數(shù)據(jù),同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)效性有很高的要求, DLI 服務(wù)提供批處理、流處理等多模引擎,打破數(shù)據(jù)孤島進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢(shì) 大數(shù)據(jù)ETL:具備TB~EB
    來(lái)自:百科
    主要面向側(cè)重于復(fù)雜查詢,回答一些“戰(zhàn)略性”的問(wèn)題。 數(shù)據(jù)處理方面聚焦于數(shù)據(jù)的聚合,匯總,分組計(jì)算,窗口計(jì)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(chǎng)景 1.報(bào)表系統(tǒng),CRM系統(tǒng)。 2.金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)、反洗錢系統(tǒng)。 3.數(shù)據(jù)集市,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院
    來(lái)自:百科
    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(yíng)數(shù)字化分析平臺(tái) ,以數(shù)據(jù)分析來(lái)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值提升及管理提升。 優(yōu)勢(shì) 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(tái)。
    來(lái)自:專題
    Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)構(gòu)架。它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。Hive定義了簡(jiǎn)單的類SQL查詢語(yǔ)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(jì)算依賴于MapReduce、Spark、Tez。
    來(lái)自:百科
    會(huì)將數(shù)據(jù)自動(dòng)進(jìn)行解密后再將結(jié)果返回給用戶。 DWS數(shù)據(jù)庫(kù)加密 行級(jí)訪問(wèn)控制 行級(jí)訪問(wèn)控制特性可以將數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)控制精確到數(shù)據(jù)表行級(jí)別,控制用戶只能訪問(wèn)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(jí)訪問(wèn)控制特性可以將數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)控制精確到數(shù)據(jù)表行級(jí)別,控制用戶只能訪問(wèn)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(lái)自:專題
    為什么要使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)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(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),通過(guò)某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過(guò)程,業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中供分析計(jì)
    來(lái)自:專題
    Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)構(gòu)架。它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。Hive定義了簡(jiǎn)單的類SQL查詢語(yǔ)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(jì)算依賴于MapReduce、Spark、Tez。
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    高效性:Hadoop能夠在節(jié)點(diǎn)之間動(dòng)態(tài)地移動(dòng)數(shù)據(jù),并保證各個(gè)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)平衡,因此處理速度非??臁?4.高容錯(cuò)性:Hadoop能夠自動(dòng)保存數(shù)據(jù)的多個(gè)副本,并且能夠自動(dòng)將失敗的任務(wù)重新分配。 5.低成本:與一體機(jī)、商用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以及QlikView、Yonghong Z-Suite等數(shù)據(jù)集市相比,hadoop是開源的,項(xiàng)目的軟件成本因此會(huì)大大降低
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    使用Loader導(dǎo)入數(shù)據(jù) Loader是實(shí)現(xiàn) MRS 與外部數(shù)據(jù)源如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、SFTP服務(wù)器、FTP服務(wù)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(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)或文件系統(tǒng)導(dǎo)入到MRS系統(tǒng)中。 使用Loader導(dǎo)出數(shù)據(jù) 指導(dǎo)用戶通過(guò)在Loader界面將數(shù)據(jù)從MRS導(dǎo)出到外部的數(shù)據(jù)源。 MRS精選文章推薦
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    DSC 服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移;區(qū)分通過(guò)GDS和COPY工具進(jìn)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(yǔ)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(lái)的智能世界,數(shù)字
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    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、連接、清洗和匯總處理,最后將結(jié)果數(shù)據(jù)集裝載或輸出到目標(biāo)系統(tǒng)(數(shù)據(jù)庫(kù)或文件系統(tǒng))。
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    API接口 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)所提供的接口為自研接口,您可以使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的可用區(qū)、集群管理、快照管理、事件管理、數(shù)據(jù)源、審計(jì)日志、資源管理、告警管理、連接管理、標(biāo)簽管理、配額管理、容災(zāi)管理、任務(wù)管理以及主機(jī)監(jiān)控等功能。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)所提供的接口為自研接口,您可以使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的可用
    來(lái)自:專題
    理。在產(chǎn)品中,Hive的元數(shù)據(jù)由DBService組件存儲(chǔ)和維護(hù),由Metadata組件提供元數(shù)據(jù)服務(wù)。 Hive的MetaStore(元數(shù)據(jù)服務(wù))處理Hive的數(shù)據(jù)庫(kù)、表、分區(qū)等的結(jié)構(gòu)和屬性信息(即Hive的元數(shù)據(jù)),這些信息需要存放在一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中,由MetaStore管
    來(lái)自:專題
    華為云 FusionInsight 智能數(shù)據(jù)湖助力企業(yè)全面演進(jìn)現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧,優(yōu)化數(shù)據(jù)服務(wù)和管理 華為云FusionInsight智能數(shù)據(jù)湖助力企業(yè)全面演進(jìn)現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧,優(yōu)化數(shù)據(jù)服務(wù)和管理 時(shí)間:2023-11-02 16:50:34 隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型的首要任務(wù)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(shù)的四大挑戰(zhàn)與十大趨勢(shì),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(jí)增長(zhǎng)時(shí)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(píng)估等仍是制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的瓶頸。大數(shù)據(jù)當(dāng)前該如何應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),仍需要可持續(xù)、技術(shù)領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)平臺(tái)廠商去解決。 華為云S
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    云知識(shí) 面對(duì)IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā),傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)正在發(fā)生哪些適應(yīng)性變化? 面對(duì)IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā),傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)正在發(fā)生哪些適應(yīng)性變化? 時(shí)間:2021-03-12 14:33:05 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)Lambda架構(gòu): 兩條數(shù)據(jù)流獨(dú)立處理: 1.實(shí)
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    集任務(wù),可采集數(shù)據(jù)源中的技術(shù)元數(shù)據(jù)。支持自定義業(yè)務(wù)元模型,批量導(dǎo)入業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù),關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)和技術(shù)元數(shù)據(jù)、全鏈路的血緣管理和應(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(yíng)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。
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