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- ETL在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)哪一層 內(nèi)容精選 換一換
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Hive基本原理 時(shí)間：2020-09-23 15:57:46 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，稱來(lái)自：百科使用Python第三方庫(kù)psycopg2連接數(shù)據(jù)庫(kù) 用戶在創(chuàng)建好數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群后使用psycopg2第三方庫(kù)連接到集群，則可以使用Python訪問(wèn) GaussDB (DWS) ，并進(jìn)行數(shù)據(jù)表的各類操作。 psycopg2 了解詳情 使用Python第三方庫(kù)PyGreSQL連接數(shù)據(jù)庫(kù) 用戶在創(chuàng)建好數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群后使用PyGre來(lái)自：專題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DWS） 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DWS） 時(shí)間：2020-12-16 09:08:10 華為企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)連續(xù)兩年入選Forrester，并在國(guó)產(chǎn)品牌中排名第一。獲得業(yè)界權(quán)威機(jī)構(gòu)對(duì)華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）的一致肯定和高度評(píng)價(jià)。來(lái)自：百科為什么要使用華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 免費(fèi)體驗(yàn) 應(yīng)用場(chǎng)景:云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) DWS輸出流（通過(guò) OBS 轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式）:功能描述 DWS輸出流（通過(guò)OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式）:功能描述 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉(cāng)一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案來(lái)自：百科
- ETL在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)哪一層 更多內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2021-03-05 15:02:23 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可借助DWS Expr來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop平臺(tái)互為補(bǔ)充，立足于滿足客戶在不同使用場(chǎng)景下的業(yè)務(wù)需求。公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)能夠無(wú)縫地接入到公有云Hadoop平臺(tái) MRS 服務(wù)上，支持SQL-over-Hadoop的這個(gè)特性，提供跨平臺(tái)，跨服務(wù)的數(shù)據(jù)共享。讓用戶在充分享受Hadoop帶來(lái)自：百科![]()
的性能在極端場(chǎng)景下并未比單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)好 數(shù)據(jù)如何存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)？ LibrA、GaussDB A與GaussDB(DWS) 是什么關(guān)系？ 計(jì)費(fèi)說(shuō)明:計(jì)費(fèi)項(xiàng) 產(chǎn)品定位 Kafka實(shí)時(shí)入庫(kù)到GaussDB(DWS) GaussDB(DWS) 與Hive在功能上有哪些差別？ 創(chuàng)建用戶并授權(quán)使用GaussDB(DWS):示例流程來(lái)自：百科![]()
HDFS臨時(shí)目錄中。 在MapReduce作業(yè)的提交階段，將HFile從臨時(shí)目錄遷移到HBase目錄中。 數(shù)據(jù)導(dǎo)入HDFS 在MapReduce作業(yè)的Map階段中從外部數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)輸出到HDFS臨時(shí)目錄下（以“輸出目錄-ldtmp”命名）。 在MapReduce作業(yè)的來(lái)自：專題![]()
P的技術(shù)支持。 在部署數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的應(yīng)用場(chǎng)景，使用EVS有下列幾項(xiàng)優(yōu)勢(shì)，第一高性能共享盤(pán)最大支持16臺(tái)主機(jī)同時(shí)掛載，可達(dá)16萬(wàn)IOPS；第二功能豐富，支持加密備份快照等特性，滿足多種場(chǎng)景的需求。第三，支持物理機(jī)掛載云硬盤(pán)，滿足高性能高可靠的訴求。 對(duì)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)場(chǎng)景，在選擇云硬盤(pán)規(guī)格時(shí)來(lái)自：百科![]()
nInsight MRS也提供了豐富的組件： 在多表復(fù)雜關(guān)聯(lián)場(chǎng)景，大容量多表復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析組件Doris可以實(shí)現(xiàn)PB級(jí)數(shù)據(jù)亞秒響應(yīng)的。 在多維分析場(chǎng)景，ClickHouse支持亞秒級(jí)大寬表實(shí)時(shí)OLAP，單表支持1萬(wàn)多列，萬(wàn)億行數(shù)據(jù)。 在時(shí)序分析方面，專業(yè)的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)IoTDB提供“來(lái)自：百科![]()
GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)遷移最佳實(shí)踐 教程：Oracle遷移到GaussDB(DWS) 本實(shí)踐的Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)在云下，通過(guò) 云數(shù)據(jù)遷移 服務(wù) CDM 連接Oracle和DWS。其中CDM通過(guò)公網(wǎng)IP與Oracle連通；CDM與DWS默認(rèn)在同一個(gè)區(qū)域、虛擬私有云下，網(wǎng)絡(luò)互通。 【查看更多詳情】 教程：從OBS導(dǎo)入數(shù)據(jù)到集群來(lái)自：專題![]()
[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(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來(lái)自：百科![]()
ParsingEngine:接收SQL請(qǐng)求，分發(fā)任務(wù)； BYNET：在PE和AMP之間傳送消息； AMP：管理數(shù)據(jù)庫(kù)，與磁盤(pán)進(jìn)行交互； Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)特點(diǎn) Shared-nothing MPP架構(gòu)； 線性擴(kuò)展； 靈活的配置； 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DW來(lái)自：百科![]()
B產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL和PostgreSQL/Oracle生態(tài)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀： 在金融，電信，零售等多個(gè)行業(yè)發(fā)展迅速； 體系架構(gòu)，技術(shù)發(fā)展成熟； 不斷完善面向業(yè)務(wù)的場(chǎng)景分析； 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展趨勢(shì)： 需求多樣化； 管理數(shù)據(jù)量急劇增大； 生態(tài)化； 華為云 面向未來(lái)的智來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢(shì) 傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢(shì) 時(shí)間：2021-03-03 16:46:24 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可借助DWS Expre來(lái)自：百科![]()
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來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷 云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷 時(shí)間：2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 客戶痛點(diǎn)： 數(shù)據(jù)增長(zhǎng)迅速，已有存量數(shù)據(jù)5TB，計(jì)劃存儲(chǔ)3年約20TB數(shù)據(jù)； 查詢?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時(shí)長(zhǎng)，部分跑不出結(jié)果，MongoDB數(shù)據(jù)無(wú)法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析；來(lái)自：百科![]()
掌握建設(shè)技巧：結(jié)合商業(yè)應(yīng)用，了解并初步掌握維度模型的建設(shè)過(guò)程和步驟 4.了解DWS服務(wù)在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型方面的優(yōu)勢(shì)：掌握物理模型實(shí)現(xiàn)技巧以及數(shù)據(jù)加載和數(shù)據(jù)查詢方面的開(kāi)發(fā)技能 課程大綱 第1章 DAY01. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、商業(yè)智能及維度建模 第2章 DAY02. Kimball維度建模技術(shù)概述（上）來(lái)自：百科![]()
需要部署在一臺(tái)或少量的服務(wù)器上，一次投入成本少，后期維護(hù)成本低的場(chǎng)景。例如網(wǎng)站開(kāi)發(fā)測(cè)試環(huán)境、小型數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用。推薦使用通用型 彈性云服務(wù)器 ，主要提供均衡的計(jì)算、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)資源，適用于業(yè)務(wù)負(fù)載壓力適中的應(yīng)用場(chǎng)景，滿足企業(yè)或個(gè)人普通業(yè)務(wù)搬遷上云需求。 跨境電商服務(wù)器-企業(yè)電商 在促銷、秒來(lái)自：專題![]()
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)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)來(lái)自：百科![]()
存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)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(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 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B來(lái)自：百科
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