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  • hive數(shù)據(jù)倉庫解決方案 內容精選 換一換
  • 伙伴商業(yè)成功的保障和基石。 我們的 數(shù)據(jù)倉庫 服務工程師對整個數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)進行了電信系統(tǒng)級別的安全增強,大量地采用了多年來在電信行業(yè)里積累的各種經驗和知識,特別是針對數(shù)據(jù)安全,用戶隱私方面的技術和專利。因此,公有云數(shù)據(jù)倉庫服務是一款符合電信級質量要求的產品,滿足各級政府,金融機構,電
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時間:2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉庫 DWS將 OBS 上存儲的結構化數(shù)據(jù)映射為外部表,從而利用數(shù)據(jù)庫SQL引擎的能力對OBS上的數(shù)據(jù)進行分析。DWS數(shù)據(jù)倉庫 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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    華為云計算 云知識 7天玩轉數(shù)據(jù)倉庫(DWS) 7天玩轉數(shù)據(jù)倉庫(DWS) 時間:2020-12-16 09:08:10 華為企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫連續(xù)兩年入選Forrester,并在國產品牌中排名第一。獲得業(yè)界權威機構對華為云數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse Service,簡稱DWS)的一致肯定和高度評價。
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS核心技術優(yōu)勢 數(shù)據(jù)倉庫DWS核心技術優(yōu)勢 時間:2021-03-05 15:02:23 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫,并針對決策和分析進行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Expr
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 時間:2020-09-24 14:45:50 廣義上來說,Hadoop大數(shù)據(jù)平臺也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫的特征,也被企業(yè)所廣泛使用。因為MPP架構的可
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    時間:2020-09-24 09:48:11 MRS 基于開源軟件Hadoop進行功能增強、Spark內存計算引擎、HBase分布式存儲數(shù)據(jù)庫以及Hive數(shù)據(jù)倉庫框架,提供企業(yè)級大數(shù)據(jù)存儲、查詢和分析的統(tǒng)一平臺,幫助企業(yè)快速構建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),可解決各大企業(yè)的以下需求: 海量數(shù)據(jù)的分析與計算
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    華為云計算 云知識 云硬盤應用場景:數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應用場景:數(shù)據(jù)倉庫 時間:2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)讀密集型的應用場景,典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫上云往往會面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle
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    、湖倉一站式SQL融合分析。其能夠支持跨源(多種數(shù)據(jù)源,如Hive,HBase,GaussDB(DWS),ClickHouse等),跨域(多個地域或數(shù)據(jù)中心)的快速聯(lián)合查詢,尤其適用于Hadoop集群(MRS)的Hive、Hudi數(shù)據(jù)的交互式快速查詢場景。 HetuEngine結構
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    據(jù)應用場景,將數(shù)據(jù)進行結構和邏輯的轉換,轉化成滿足業(yè)務目標的數(shù)據(jù)模型。 基于預設的數(shù)據(jù)模型,使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析,用戶可以選擇Hive數(shù)據(jù)倉庫),SparkSQL以及Presto交互式查詢引擎。 5、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調度 用于數(shù)據(jù)分析結果的呈現(xiàn),并與 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts S
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    數(shù)據(jù)倉庫服務_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(Data Warehouse Service,
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    TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構及特點介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構及特點介紹 時間:2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Teradata數(shù)據(jù)倉庫擁有全球領先的技術,其主要軟件和硬件產品包括:Teradata數(shù)據(jù)庫、Teradata數(shù)據(jù)倉庫軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、動態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺。
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    [ 免費體驗中心 ]免費領取體驗產品,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 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例
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    分析場景。 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),隨著業(yè)務量的增長,自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實際要求,同時擴展性差、成本高,也使擴容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫,具備高性能、低成本、易擴展等特性,滿足大數(shù)據(jù)時代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢 平滑遷移
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    支持從SFTP/FTP服務器導入數(shù)據(jù)到HDFS/OBS、HBase表、Phoenix表、Hive表 支持從HDFS/OBS、HBase表、Phoenix表導出數(shù)據(jù)到SFTP服務器 支持從關系型數(shù)據(jù)庫導入數(shù)據(jù)到HBase表、Phoenix表、Hive表 支持從HBase表、Phoenix表導出數(shù)據(jù)到關系型數(shù)據(jù)庫
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 時間:2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫,并針對決策和分析進行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Expr
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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、緩慢變化維等多個數(shù)據(jù)倉庫核心內容,適合數(shù)據(jù)倉庫架構師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學習。 課程目標 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方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實表的概念和設計方法
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    華為云計算 云知識 GaussDB(DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時間:2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應用如下圖所示。遷移過程有如下的特點: 1. 平滑遷移 GaussDB
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    完整的數(shù)據(jù)中臺解決方案。 豐富的數(shù)據(jù)開發(fā)類型 支持多人在線協(xié)作開發(fā),提供豐富的調度配置策略與海量的作業(yè)調度能力。 統(tǒng)一調度和運維 全面托管的調度,支持多種調度周期。 數(shù)據(jù)管理 支持可視化和DDL方式管理數(shù)據(jù)庫表,支持管理DWS、 DLI 、MRS Hive等多種數(shù)據(jù)倉庫。 作業(yè)開發(fā)
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