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- ETL在數(shù)據(jù)倉庫哪一層 內(nèi)容精選 換一換
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被分散存儲在多個節(jié)點上,數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行,并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作,實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 圖1產(chǎn)品架構(gòu) 應(yīng)用層 數(shù)據(jù)加載工具、ETL(Extract-Transform-Load)工具、以及商業(yè)智能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具,均可以通過標(biāo)準接來自:百科針對即時的分析需求,分析人員可實時從大數(shù)據(jù)平臺中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點,即可擴展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲能力和查詢分析的性能,可支持PB級數(shù)據(jù)的存儲和計算。 增強型ETL和實時BI分析 數(shù)據(jù)倉庫 在整個BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色,更是海量數(shù)據(jù)收集、存儲、分析的核心。為IoT(Internet of things)、金融、教育、移動互聯(lián)網(wǎng)、O2O(Online來自:百科
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數(shù)據(jù)價值,成為企業(yè)經(jīng)營的新趨勢和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價值”,成為助力客戶實現(xiàn)預(yù)測性分析的關(guān)鍵要素。 增強型ETL和實時BI分析 數(shù)據(jù)倉庫在整個BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色,更是海量數(shù)據(jù)收集、存儲、分析的核心。為IoT(Internet of things)、金融、教育、移動互聯(lián)網(wǎng)、O2O(Online來自:百科用者的貼源層-明細層-匯總層-集市層,結(jié)合大寬表自助式OLAP分析組件,進一步解決大數(shù)據(jù)的大表關(guān)聯(lián)問題,面向業(yè)務(wù)靈活建模,讓數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)創(chuàng)新更加輕量敏捷。 華為云Stack FusionInsight MRS ,云原生 數(shù)據(jù)湖 讓數(shù)據(jù)走上“高速”路 華為在湖倉一體早有布局,在2020年來自:百科
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華為云計算 云知識 GaussDB (DWS)應(yīng)用場景-增強型ETL和實時BI分析 GaussDB(DWS)應(yīng)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(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點:來自:百科圖2車企數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)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(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),同時對數(shù)據(jù)的時效性有很高的要求, DLI 服務(wù)提供批處理、流處理等多模引擎,打破數(shù)據(jù)孤島進行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢 大數(shù)據(jù)ETL:具備TB~EB級來自:百科ole的快照管理和公有云賬單看到快照數(shù)據(jù)在 OBS 的空間使用情況。 網(wǎng)絡(luò)訪問安全 GaussDB(DWS)的如下網(wǎng)絡(luò)安全部署設(shè)計使租戶之間實現(xiàn)100%的二三層網(wǎng)絡(luò)隔離,滿足政務(wù),金融用戶的高等級安全隔離需要。 GaussDB(DWS)部署在租戶專屬的云主機環(huán)境中,不和任何其他租戶共來自:百科
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