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- hive數(shù)據(jù)倉庫和企業(yè)級優(yōu)化 內(nèi)容精選 換一換
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更多精彩課程、實驗、微認證，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核，提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài)，您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL，結(jié)合商業(yè)智能工具，經(jīng)濟高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報名學(xué)習(xí) 最新文章來自：百科27分鐘（數(shù)據(jù)來源：Smart Insights,2022年1月），實時、交互和自適應(yīng)的動態(tài)內(nèi)容爆發(fā)式增長。動態(tài)內(nèi)容是海量的，然而競爭也是激烈的。據(jù)估計，每延遲1秒就有6%的用戶離開。盡可能少的加載和等待時間對于企業(yè)減少用戶流失和增加收入來說至關(guān)重要，這其中的秘訣就是將這些內(nèi)容進來自：百科
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Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大數(shù)據(jù)組件。 用戶可以獨立申請和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive組件，用戶快速在主機上創(chuàng)建集群，提供海量數(shù)據(jù)的實時性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲和計算能力。當(dāng)來自：百科課程包含數(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和建設(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實表的概念和設(shè)計方法來自：百科
- hive數(shù)據(jù)倉庫和企業(yè)級優(yōu)化 更多內(nèi)容
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華為數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 GaussDB 介紹 HCIA-GaussDB系列課程。本課程重點介紹華為GaussDB(for MySQL) 云數(shù)據(jù)庫 的特性和應(yīng)用場景，并介紹部分應(yīng)用案例。????????????????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJo來自：百科![]()
開源分布式計算平臺，可以充分利用集群的計算和存儲能力，完成海量數(shù)據(jù)的處理。企業(yè)自行部署Hadoop系統(tǒng)有成本高，周期長，難運維和不靈活等問題。 針對上述問題，華為云提供了大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) （ MRS ），MRS是一個在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù)，一鍵即可部署H來自：專題![]()
戶可以在集群中創(chuàng)建數(shù)據(jù)遷移作業(yè)，在云上和云下的同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量遷移數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)源：即數(shù)據(jù)的來源，本質(zhì)是講存儲或處理數(shù)據(jù)的媒介，比如：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、 數(shù)據(jù)湖 等。每一種數(shù)據(jù)源不同，其數(shù)據(jù)的存儲、傳輸、處理和應(yīng)用的模式、場景、技術(shù)和工具也不相同。 源數(shù)據(jù)：源數(shù)據(jù)強調(diào)數(shù)據(jù)來自：專題![]()
拽式自由布局，旨在幫助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。 我的數(shù)據(jù) 通過我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)源的連接配置，支持如下數(shù)據(jù)源： 對象存儲服務(wù)（ OBS ） 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（DWS） 數(shù)據(jù)湖探索 （ DLI ） MapReduce服務(wù)（MRS Hive） MapReduce服務(wù)（MRS來自：百科![]()
鯤鵬內(nèi)存優(yōu)化型 彈性云服務(wù)器 規(guī)格介紹 鯤鵬內(nèi)存優(yōu)化型彈性云服務(wù)器規(guī)格介紹 時間：2020-03-28 16:46:13 云服務(wù)器 KM1型彈性云服務(wù)器搭載鯤鵬920處理器及25GE智能高速網(wǎng)卡，提供最大480GB基于DDR4的內(nèi)存實例和高性能網(wǎng)絡(luò)，擅長處理大型內(nèi)存數(shù)據(jù)集和高網(wǎng)絡(luò)場景。來自：百科![]()
不用擔(dān)心， 數(shù)據(jù)管理服務(wù) DAS，可以幫您輕松管理各種數(shù)據(jù)。今天我們就來說說如何通過SQL模板檢查并進行表優(yōu)化。 操作步驟 步驟1 登錄華為云console，輸入華為云的帳戶和密碼登錄 數(shù)據(jù)管理 服務(wù)（ DAS ）。 步驟2 選擇“DBA智能運維”頁簽，進入實例總覽頁面。 步驟3 在實例總來自：百科![]()
Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大數(shù)據(jù)組件。 用戶可以獨立申請和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive組件，用戶快速在主機上創(chuàng)建集群，提供海量數(shù)據(jù)的實時性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲和計算能力。當(dāng)來自：百科![]()
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DSC ：快速識別敏感數(shù)據(jù)并脫敏 華為云 數(shù)據(jù)安全中心 （Data Security Center，簡稱DSC）提供數(shù)據(jù)脫敏功能，支持靜態(tài)脫敏和動態(tài)脫敏兩種形式，覆蓋多種場景，幫助您實現(xiàn)全棧敏感數(shù)據(jù)防護。 初識云數(shù)據(jù)庫GaussDB(for Cassandra)——華為新一代Cassandra寬列云數(shù)據(jù)庫來自：專題![]()
MRS大數(shù)據(jù)集群提供了完整的企業(yè)級大數(shù)據(jù)多租戶解決方案。多租戶是MRS大數(shù)據(jù)集群中的多個資源集合（每個資源集合是一個租戶），具有分配和調(diào)度資源（資源包括計算資源和存儲資源）的能力。多租戶將大數(shù)據(jù)集群的資源隔離成一個個資源集合，彼此互不干擾，用戶通過“租用”需要的資源集合，來運行應(yīng)用和作業(yè)，并存放來自：專題![]()
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多條件檢索、統(tǒng)計、報表。完全兼容開源Elasticsearch軟件原生接口。它可以幫助網(wǎng)站和APP搭建搜索框，提升用戶尋找資料和視頻的體驗；還可以搭建 日志分析 平臺，在運維上進行業(yè)務(wù)日志分析和監(jiān)控，在運營上進行流量分析等等。 日志分析服務(wù) 日志分析服務(wù)（Log Analysis Service來自：專題![]()
華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為云桌面 [ 免費體驗 中心]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來自：百科![]()
簡單、靈活、安全穩(wěn)定的高質(zhì)量企業(yè)級云網(wǎng)絡(luò)來支持企業(yè)上云。 企業(yè)級云網(wǎng)絡(luò)解決方案場景 分級組網(wǎng)規(guī)劃 企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)分層分域，不同部門有不同的網(wǎng)段，多個部門之間網(wǎng)段有重疊，需要支持遷移上云后組網(wǎng)不調(diào)整，并且遷移之后重疊網(wǎng)絡(luò)需要支持互訪，華為云KYON企業(yè)級云網(wǎng)絡(luò)解決方案支持 -私網(wǎng)NA來自：百科![]()
股權(quán)投資公司，專注于AI、城市大數(shù)據(jù)和云產(chǎn)業(yè)相關(guān)領(lǐng)域。江蘇路通物聯(lián)科技公司的使命是為中國文旅企業(yè)產(chǎn)業(yè)升級技術(shù)賦能，致力于成為中國最具價值的智慧文旅技術(shù)公司。公司專注于全域旅游和全場景智慧旅游綜合應(yīng)用解決方案的技術(shù)研發(fā)和落地運營，擁有核心技術(shù)和自主知識產(chǎn)權(quán)，并已成功實施了智慧旅游解來自：專題
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