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  • hadoop下的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
  • 另一方面如果鎖住了多張表,又會(huì)阻擋數(shù)據(jù)庫(kù)表單更新事務(wù),造成業(yè)務(wù)延時(shí)甚至中斷。 解決方案 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后商業(yè)情報(bào)供決策者參考。這里數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表大范圍數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),通過某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)過程,業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)
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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)快照功能 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快照功能 時(shí)間:2020-11-23 11:07:48 本視頻主要為您介紹華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快照功能操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: 快照是DWS集群在某一時(shí)間點(diǎn)完整備份,記錄了這一時(shí)刻指定集群所有配置數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。 用戶可
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  • hadoop下的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 相關(guān)內(nèi)容
  • 大數(shù)據(jù)是人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來面臨一個(gè)巨大問題:社會(huì)生產(chǎn)生活產(chǎn)生數(shù)據(jù)量越來越大,數(shù)據(jù)種類越來越多,數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度越來越快。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術(shù),比如說單機(jī)存儲(chǔ),關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)無法解決這些新大數(shù)據(jù)問題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問題,Apache基金會(huì)推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理開源解決方案。Ha
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    GaussDB 產(chǎn)品云原生服務(wù),兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL和PostgreSQL/Oracle生態(tài)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)信息是面向主題、集成化、穩(wěn)定、隨時(shí)間變化數(shù)據(jù)集合,用以支持管理決策過程。 數(shù)據(jù)來自多個(gè)數(shù)據(jù)源,并整合到一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中。 華為云DWS簡(jiǎn)介 1、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse
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  • hadoop下的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 更多內(nèi)容
  • 全和用戶隱私要求,并在以上各行業(yè)被廣泛地被使用。公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)還獲得了如下安全認(rèn)證: 網(wǎng)絡(luò)安全實(shí)驗(yàn)室I CS L認(rèn)證:該認(rèn)證是遵從英國(guó)當(dāng)局頒布網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)設(shè)立。 隱私和安全管理當(dāng)局PSA官方認(rèn)證:該認(rèn)證滿足歐盟對(duì)數(shù)據(jù)安全和隱私要求。 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)安全 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)構(gòu)建在公
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間:2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS將 OBS 上存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表,從而利用數(shù)據(jù)庫(kù)SQL引擎能力對(duì)OBS上數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) SQL On OBS,冷熱數(shù)據(jù)分離,歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。
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    由批量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)產(chǎn)生。批量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)一般對(duì)計(jì)算資源要求較多,對(duì)響應(yīng)時(shí)延要求較低,一般都選擇在業(yè)務(wù)系統(tǒng)不那么繁忙夜間運(yùn)行。 在數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用范圍也更加寬廣。通過數(shù)據(jù)快速靈活地調(diào)整商業(yè)決策也越來越受到廣大企業(yè)用戶認(rèn)可,并把它應(yīng)用到自己生產(chǎn)服務(wù)過程當(dāng)中。我們每
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    本次活動(dòng)采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專家答疑掃除數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)際應(yīng)用問題,實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 課程簡(jiǎn)介 本次活動(dòng)采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專家答疑,掃除數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)際應(yīng)用問題,實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識(shí)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和華為云DWS。 2、全面介紹DWS基本功能與操作,展示DWS的console等管理功能。
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    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OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式):功能描述 DWS輸出流(通過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
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    利用DWS進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工,支持?jǐn)?shù)據(jù)更新; 利用DWS標(biāo)準(zhǔn)SQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢。 客戶價(jià)值: 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從1天降至3個(gè)小時(shí); 開發(fā)人員基于SQL語(yǔ)言可快速開發(fā)分析應(yīng)用,同時(shí)將可分析維度從2-3個(gè)擴(kuò)展為5-10個(gè),擴(kuò)充業(yè)務(wù)范圍; 在DWS中維護(hù)維度數(shù)據(jù),再更新ES中數(shù)據(jù),降低了數(shù)據(jù)更新工作量。 文中課程
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    MRS 基于開源軟件Hadoop進(jìn)行功能增強(qiáng)、Spark內(nèi)存計(jì)算引擎、HBase分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)以及Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架,提供企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢和分析統(tǒng)一平臺(tái),幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),可解決各大企業(yè)以下需求: 海量數(shù)據(jù)分析與計(jì)算 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 海量數(shù)據(jù)流式處理
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    ussDB產(chǎn)品云原生服務(wù),兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL和PostgreSQL/Oracle生態(tài)。 DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 性能 全并行極致性能MPP DB; 行列混存及向量化計(jì)算; 極速并行Bulk Load工具-GDS; 可靠性 多層級(jí)冗余實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)無單點(diǎn)故障; CN多活,更高并發(fā)度、可靠性、擴(kuò)展性;
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    為什么GaussDB(DWS) 性能在極端場(chǎng)景并未比單機(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?
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    更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院 塊存儲(chǔ)服務(wù)EVS:云上堅(jiān)實(shí)數(shù)據(jù)底座 通過本課程學(xué)習(xí),用戶將對(duì)云硬盤形成系統(tǒng)理解,掌握云硬盤相關(guān)知識(shí)及如何在對(duì)應(yīng)場(chǎng)景使用云硬盤。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 EVS備份 EVS快照 EVS常用功能 EVS狀態(tài)說明和狀態(tài)變更流程 EVS購(gòu)買
    來自:百科
    個(gè)不同執(zhí)行計(jì)劃。 3、計(jì)算出代價(jià)最小一個(gè)計(jì)劃,作為最終順序優(yōu)化結(jié)果。 Hive與其他組件關(guān)系 Hive與HDFS組件關(guān)系 Hive是ApacheHadoop項(xiàng)目的子項(xiàng)目,Hive利用HDFS作為其文件存儲(chǔ)系統(tǒng)。Hive通過解析和計(jì)算處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),Hadoop HD
    來自:專題
    Hive是建立在Hadoop數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列工具,可以用來進(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大規(guī)模數(shù)據(jù)機(jī)制。Hive定義了簡(jiǎn)單類SQL查詢語(yǔ)言,稱為HiveQL,它允許熟悉SQL用戶查詢數(shù)據(jù)。Hive數(shù)據(jù)計(jì)算依
    來自:百科
    gs_dump支持導(dǎo)出單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)或其內(nèi)對(duì)象,而gs_dumpall支持導(dǎo)出集群中所有數(shù)據(jù)庫(kù)或各庫(kù)公共全局對(duì)象。 通過導(dǎo)入工具將導(dǎo)出元數(shù)據(jù)信息導(dǎo)入至需要數(shù)據(jù)庫(kù),可以完成數(shù)據(jù)庫(kù)信息遷移。 適用于元數(shù)據(jù)遷移。 使用gs_restore導(dǎo)入數(shù)據(jù) sql/tmp/tar文件格式 在 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 場(chǎng)景,支持使用
    來自:專題
    物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,數(shù)量龐大“物”會(huì)產(chǎn)生PB級(jí)海量數(shù)據(jù),傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理服務(wù)處理速度已無法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度。如果沒法及時(shí)分析與利用這龐大物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù),就無法將數(shù)據(jù)價(jià)值最大化,大數(shù)據(jù)分析能力建設(shè)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說又成為了一個(gè)新挑戰(zhàn)。針對(duì)這種情況,大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)
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    S)是基于PostgresMPP數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 Hive數(shù)據(jù)在HDFS中存儲(chǔ),GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ),也可以通過外表形式通過OBS進(jìn)行存儲(chǔ)。 Hive不支持索引,GaussDB(DWS)支持索引,所以查詢速度GaussDB(DWS)更快。 Hive不支持
    來自:百科
    master是Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)入口,接受客戶端連接及提交SQL語(yǔ)句,將工作負(fù)載分發(fā)給其它數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例(segment實(shí)例),由它們存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。Greenplum interconnect負(fù)責(zé)不同PostgreSQL實(shí)例之間通信。Greenplum segment是獨(dú)立PostgreS
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    業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專用平臺(tái)。 Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)配備性能最高、最可靠大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺(tái),能夠高速處理海量數(shù)據(jù)。它使得企業(yè)可以專注于業(yè)務(wù),無需花費(fèi)大量精力管理技術(shù),因而可以更加快速地做出明智決策,實(shí)現(xiàn) ROI 最大化。 Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu) Par
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