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  • flink數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維度表 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) Flink Flink 時(shí)間：2020-10-30 15:42:55 Flink是一個(gè)批處理和流處理結(jié)合的統(tǒng)一計(jì)算框架，其核心是一個(gè)提供了數(shù)據(jù)分發(fā)以及并行化計(jì)算的流數(shù)據(jù)處理引擎。它的最大亮點(diǎn)是流處理，是業(yè)界最頂級(jí)的開(kāi)源流處理引擎。 Flink最適合的應(yīng)用場(chǎng)景是低時(shí)延的數(shù)據(jù)處理（Data
    來(lái)自：百科
    chain 圖3中上半部分表示的是將Source和map兩個(gè)緊密度高的算子優(yōu)化后串成一個(gè)Operator Chain，實(shí)際上一個(gè)Operator Chain就是一個(gè)大的Operator的概念。圖中的Operator Chain表示一個(gè)Operator，keyBy表示一個(gè)Operator
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  • flink數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維度表 相關(guān)內(nèi)容
  • 的定義。 CEP in SQL Flink允許用戶(hù)在SQL中表示CEP（Complex Event Processing）查詢(xún)結(jié)果以用于模式匹配，并在Flink上對(duì)事件流進(jìn)行評(píng)估。 Flink組件操作 從零開(kāi)始使用Flink 提供一個(gè)使用Flink運(yùn)行wordcount作業(yè)的操作
    來(lái)自：專(zhuān)題
    ·應(yīng)用與應(yīng)用之間的關(guān)聯(lián)性 應(yīng)用之間的依賴(lài)關(guān)系。 應(yīng)用之間的通訊端口矩陣。 ·應(yīng)用與基礎(chǔ)設(shè)施之間的關(guān)聯(lián)性 方法一：先發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施列表，再進(jìn)行應(yīng)用分組； 方法二：先梳理應(yīng)用列表，再按照每個(gè)應(yīng)用梳理基礎(chǔ)設(shè)施。 -按層次 ·梳理物理層，輸出物理拓?fù)鋱D口包括服務(wù)器、存儲(chǔ)、交換機(jī)、防火墻等物理設(shè)備；
    來(lái)自：百科
  • flink數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維度表 更多內(nèi)容
  • VIEW語(yǔ)句、CREATE FUNCTION語(yǔ)句。 Flink Opensource SQL作業(yè) 進(jìn)階的語(yǔ)法：創(chuàng)建源表、創(chuàng)建結(jié)果表、創(chuàng)建維表、Format等，創(chuàng)建源表支持主流的各種源表，結(jié)果表也支持主流的結(jié)果表，創(chuàng)建維表同樣也支持主流的各種維表。 Flink OpenSource SQL作業(yè)的開(kāi)發(fā)指南
    來(lái)自：專(zhuān)題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間：2020-10-29 10:44:13 存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)的集成中心。BI/DWH,分別指business intelligence和Data Ware House，對(duì)于運(yùn)營(yíng)商需要在大量的用戶(hù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基礎(chǔ)上分析客戶(hù)，做商業(yè)智能分析。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)
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    使用 DLI 進(jìn)行車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景駕駛行為數(shù)據(jù)分析 電商BI報(bào)表分析 利用華為云 數(shù)據(jù)湖探索 、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)以及永洪BI來(lái)分析用戶(hù)和商品的各種數(shù)據(jù)特征，可為營(yíng)銷(xiāo)決策、廣告推薦、信用評(píng)級(jí)、品牌監(jiān)控、用戶(hù)行為預(yù)測(cè)提供高質(zhì)量的信息。 利用華為云 數(shù)據(jù)湖 探索、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)以及永洪BI來(lái)分析用戶(hù)和商品的各種數(shù)據(jù)特
    來(lái)自：專(zhuān)題
    GaussDB (DWS)數(shù)據(jù)庫(kù)支持通過(guò)HDFS外表導(dǎo)出ORC格式數(shù)據(jù)至 MRS ，通過(guò)外表設(shè)置的導(dǎo)出模式、導(dǎo)出數(shù)據(jù)格式等信息來(lái)指定導(dǎo)出的數(shù)據(jù)文件，利用多DN并行的方式，將數(shù)據(jù)從GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)出到外部，存放在HDFS文件系統(tǒng)上，從而提高整體導(dǎo)出性能。 【查看更多詳情】 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)精選推薦 帶您了解更多 華為云產(chǎn)品 ，助力企業(yè)上云
    來(lái)自：專(zhuān)題
    節(jié)點(diǎn)之間不存在任何共享的計(jì)算資源或數(shù)據(jù)，因此也被稱(chēng)為無(wú)共享(share-nothing)架構(gòu)系統(tǒng)。 MPP數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為客戶(hù)的應(yīng)用提供統(tǒng)一的計(jì)算入口，上層應(yīng)用并不感知數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)部的集群節(jié)點(diǎn)規(guī)模和數(shù)據(jù)分片情況，做到了數(shù)據(jù)分庫(kù)分表的透明。 MPP架構(gòu)主要的特點(diǎn)就是查詢(xún)?nèi)蝿?wù)可以在所有的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上被并行地執(zhí)行，可以
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 時(shí)間：2020-12-17 10:05:04 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài)，您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL，結(jié)合商業(yè)
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    EE、安全多方計(jì)算MPC、 區(qū)塊鏈 等技術(shù)， 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)、流通、計(jì)算過(guò)程中端到端的安全和可審計(jì)， 推動(dòng)跨行業(yè)的可信數(shù)據(jù)融合和協(xié)同。 表格存儲(chǔ)服務(wù) 表格存儲(chǔ)服務(wù)(CloudTable)是基于A(yíng)pache HBase提供的全托管NoSQL服務(wù)，集成時(shí)序、時(shí)空數(shù)據(jù)存儲(chǔ)特性，可提供千萬(wàn)級(jí)
    來(lái)自：專(zhuān)題
    。本課程包含數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線(xiàn)矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型： 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法
    來(lái)自：百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS動(dòng)手實(shí)踐 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS動(dòng)手實(shí)踐 時(shí)間：2021-03-05 15:22:50 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(chēng)DWS）是一種即開(kāi)即用、安全可靠的在線(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，為用戶(hù)提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)架構(gòu) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)架構(gòu) 時(shí)間：2020-09-24 10:49:56 DWS基于Shared-nothing分布式架構(gòu)，具備MPP大規(guī)模并行處理引擎，由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、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)
    來(lái)自：百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)價(jià)格 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)價(jià)格 時(shí)間：2020-12-22 15:33:17 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（GaussDB(DWS) ）支持按需計(jì)費(fèi)，同時(shí)您也可以選擇更經(jīng)濟(jì)的包年包月套餐計(jì)費(fèi)模式。華為云GaussDB(DWS) 根據(jù)您選擇的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)節(jié)點(diǎn)規(guī)格及使用的相關(guān)資源
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    在幾分鐘內(nèi)完成數(shù)據(jù)遷移任務(wù)的創(chuàng)建，輕松應(yīng)對(duì)復(fù)雜遷移場(chǎng)景。批量數(shù)據(jù)遷移支持的功能主要有： 表/文件/整庫(kù)遷移 支持批量遷移表或者文件，還支持同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)之間整庫(kù)遷移，一個(gè)作業(yè)即可遷移幾百?gòu)?span style='color:#C7000B'>表。 增量數(shù)據(jù)遷移 支持文件增量遷移、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)增量遷移、HBase增量遷移，以及使用W
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    MRS-從零開(kāi)始使用HBase 以不開(kāi)啟Kerberos認(rèn)證的集群為例提供從零開(kāi)始使用HBase的操作指導(dǎo)，通過(guò)登錄HBase客戶(hù)端后創(chuàng)建表，往表中插入數(shù)據(jù)并修改表數(shù)據(jù)。 MRS-快速使用Kerberos認(rèn)證集群 提供從零開(kāi)始使用安全集群并執(zhí)行MapReduce程序、Spark程序和Hive程序的操作指導(dǎo)。
    來(lái)自：專(zhuān)題
    云原生數(shù)據(jù)湖MRS（MapReduce Service）為客戶(hù)提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件，支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。MRS同時(shí)支持混合云和公有云兩種形態(tài)：混合云版本，一個(gè)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)離線(xiàn)、實(shí)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門(mén) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門(mén) 時(shí)間：2020-11-23 10:36:42 本視頻主要為您介紹華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門(mén)教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Date Warehouse Service，簡(jiǎn)稱(chēng)DWS）是基于華為融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 時(shí)間：2020-09-24 10:46:45 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱(chēng)DWS）是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線(xiàn)數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。
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    對(duì)數(shù)據(jù)的歸類(lèi)分析往往涉及到對(duì)多張數(shù)據(jù)庫(kù)表數(shù)據(jù)的同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)，即需要同時(shí)鎖住多張可能正在被不同事務(wù)更新的表單。這對(duì)業(yè)務(wù)繁忙的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)可能是一件非常困難的事情。 一方面很難把多張表同時(shí)鎖住，造成復(fù)雜查詢(xún)的時(shí)延增加。 另一方面如果鎖住了多張表，又會(huì)阻擋數(shù)據(jù)庫(kù)表單更新的事務(wù)，造成業(yè)務(wù)的延時(shí)甚至中斷。
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