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    數(shù)據(jù)源的方式,可訪問的數(shù)據(jù)源包括Hive、 CS V、Parquet、ORC、JSON和JDBC數(shù)據(jù)源,這些不同的數(shù)據(jù)源之間也可以實(shí)現(xiàn)互相操作。SparkSQL復(fù)用了Hive的前端處理邏輯和元數(shù)據(jù)處理模塊,使用SparkSQL可以直接對已有的Hive數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢。 另外,SparkS
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    多數(shù)據(jù)源,高效批量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入。 高性能 PB級數(shù)據(jù)低成本的存儲(chǔ)與萬億級數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析秒級響應(yīng)。 實(shí)時(shí) 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)整合,及時(shí)對經(jīng)營決策進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整。 圖3增強(qiáng)型ETL+實(shí)時(shí)BI分析 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、IoT場景下會(huì)產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),為了快速獲取數(shù)據(jù)價(jià)值,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,D
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    獲取數(shù)據(jù)價(jià)值,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,DWS的快速入庫和查詢能力可支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 優(yōu)勢 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫:IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計(jì)算及AI服務(wù)處理后,可實(shí)時(shí)寫入DWS。 實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)測:圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測,對設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控,對行為進(jìn)行預(yù)測,實(shí)現(xiàn)控制和優(yōu)化。 AI融合分析:
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 制造企業(yè)如何解決數(shù)據(jù)分散和管理困難的問題,實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型? 制造企業(yè)如何解決數(shù)據(jù)分散和管理困難的問題,實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型? 時(shí)間:2023-11-02 10:23:58 隨著全球制造業(yè)市場競爭愈發(fā)激烈,數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為制造業(yè)企業(yè)發(fā)展的必然趨勢。然而,面對數(shù)字化轉(zhuǎn)型
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    程師、高校學(xué)生以及ICT從業(yè)人員等 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,學(xué)員可以掌握實(shí)時(shí)檢索的應(yīng)用場景,實(shí)時(shí)檢索采用的技術(shù)方案,實(shí)時(shí)檢索的實(shí)際案例。 課程大綱 1. 實(shí)時(shí)檢索場景應(yīng)用 2. 實(shí)時(shí)檢索技術(shù)介紹 3. 實(shí)時(shí)檢索實(shí)際案例 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字
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    系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型: 對數(shù)據(jù)倉庫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
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