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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[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(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
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云享讀書會(huì)《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具箱》 云享讀書會(huì)《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具箱》 時(shí)間:2020-12-08 15:18:00 華為云·云享讀書會(huì)系列活動(dòng),每期會(huì)選取一本技術(shù)相關(guān)的暢銷書籍,邀請(qǐng)?jiān)髡?業(yè)內(nèi)大咖提煉書籍精華、分享領(lǐng)讀視頻,幫助大家快速積累專業(yè)知識(shí)。本期領(lǐng)讀書籍為《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具箱:維度建來(lái)自:百科
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GaussDB(DWS)與Hive在功能上存在一定的差異,主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面: Hive是基于Hadoop MapReduce的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),GaussDB(DWS)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲(chǔ),GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ),也可以通過(guò)外表的形式通過(guò) OBS 進(jìn)行存儲(chǔ)。來(lái)自:百科
以及時(shí)通知相關(guān)人員,避免7X24小時(shí)人工值守。 多種數(shù)據(jù)源支持 CDM 支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、Hadoop、NoSQL、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文件等多種類型的數(shù)據(jù)源。 CDM支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、Hadoop、NoSQL、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文件等多種類型的數(shù)據(jù)源。 支持的數(shù)據(jù)源 多種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境支持 CDM幫助用戶輕松應(yīng)對(duì)各來(lái)自:專題
16:40:22 云服務(wù)器 磁盤增強(qiáng)型D2型 彈性云服務(wù)器 基于KVM虛擬化平臺(tái),采用本地存儲(chǔ)設(shè)計(jì),提供高存儲(chǔ)性能和高內(nèi)網(wǎng)帶寬,適用于Hadoop 分布式計(jì)算、大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、分布式文件系統(tǒng)、日志或數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。 D2型彈性云服務(wù)器的規(guī)格 規(guī)格名稱 vCPU 內(nèi)存(GB) 最大帶寬/基準(zhǔn)帶寬(Gbps)來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 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助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間:2021-03-08 14:54:32 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DWS)是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來(lái)自:百科
類信息資源。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。來(lái)自:百科
GaussDB(DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動(dòng)輒長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)選型采購(gòu)過(guò)程,在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡(jiǎn)化了企業(yè)用戶的購(gòu)買過(guò)程,使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方式,降低使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的代價(jià)和門檻,讓數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬(wàn)家大中小企業(yè),讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。來(lái)自:百科
時(shí)間:2020-09-23 14:25:36 華為云提供了大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) ( MRS ),MRS是一個(gè)在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù),一鍵即可部署Hadoop集群。 產(chǎn)品架構(gòu) 華為云MRS的邏輯架構(gòu)如圖1所示。 圖1 MRS架構(gòu) MRS架構(gòu)包括了基礎(chǔ)設(shè)施和大數(shù)據(jù)處理流程各個(gè)階段的能力。來(lái)自:百科
GaussDB華為版本 GaussDB華為版本 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)。企業(yè)級(jí)特性,智能診斷,索引推薦等豐富的企業(yè)級(jí)特性,有效提升客戶開發(fā)運(yùn)維效率,是企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。帶你了解GaussDB版本。來(lái)自:專題
切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行,能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。 多種數(shù)據(jù)源支持 支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、Hadoop、NoSQL、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文件等多種類型的數(shù)據(jù)源。 支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、Hadoop、NoSQL、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文件等多種類型的數(shù)據(jù)源。 活動(dòng)規(guī)則 活動(dòng)規(guī)則 參與條件: (1)已完成華為云注冊(cè)及企業(yè)/個(gè)人實(shí)名認(rèn)證的用戶;來(lái)自:專題
華為云計(jì)算 云知識(shí) 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 時(shí)間:2021-03-08 15:02:51 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DWS)是一種即開即用、來(lái)自:百科
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