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  • hive通常用作數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
  • 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(cāng)庫(kù) 、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線(xiàn)矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型： 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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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    [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)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
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    數(shù)據(jù)組件，支持 數(shù)據(jù)湖 、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖 MRS （MapReduce Service）為客戶(hù)提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件，支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。
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  • ORACLE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀(guān)的建模與設(shè)計(jì)工具，完美的企業(yè)級(jí)可視化解決方案，分析，建模，測(cè)試和維護(hù)您的所有系統(tǒng)，軟件，流程和架構(gòu)。
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    Spark SQL 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio MRS Hive SQL 通過(guò)MRS Hive SQL節(jié)點(diǎn)執(zhí)行數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模塊中預(yù)先定義的Hive SQL腳本。 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā) 數(shù)據(jù)治理 中心 作業(yè)節(jié)點(diǎn)MRS Hive SQL 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio MRS Presto
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    我的數(shù)據(jù) 通過(guò)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(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（ OBS ） 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（DWS） 數(shù)據(jù)湖探索 （ DLI ） MapReduce服務(wù) （MRS Hive） MapReduce服務(wù)（MRS SparkSQL） 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL 云數(shù)據(jù)庫(kù) PostgreSQL
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    誕生之前。那時(shí)，API通常被用作操作系統(tǒng)的庫(kù)，基本上是運(yùn)行在本地系統(tǒng)上，只是偶爾在大型機(jī)之間傳遞消息。API常見(jiàn)系統(tǒng)分級(jí)：Windows、Linux。 了解詳情 AIP誕生 在計(jì)算機(jī)時(shí)代初期，API概念就開(kāi)始出現(xiàn)了，遠(yuǎn)早于PC誕生之前。那時(shí)，API通常被用作操作系統(tǒng)的庫(kù)，基本上是
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    MapReduce服務(wù)_什么是Flink_如何使用Flink MapReduce服務(wù)_什么是Flume_如何使用Flume MapReduce服務(wù)_什么是Hive_如何使用Hive 什么是Manager_Manager的功能_MRS運(yùn)維管理 華為CCE怎么用_華為云CCE如何使用_容器引擎使用 共享帶寬多少錢(qián)_共享帶寬是什么_共享帶寬怎么用
    來(lái)自：專(zhuān)題
    GaussDB(DWS)服務(wù)即開(kāi)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(kāi)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(hù)的購(gòu)買(mǎi)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(mén)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。
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    類(lèi)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(xiàn)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)。
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    據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化成滿(mǎn)足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型，使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析，用戶(hù)可以選擇Hive（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)），SparkSQL以及Presto交互式查詢(xún)引擎。 5、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn)，并與數(shù)據(jù)治理中心DataArts S
    來(lái)自：專(zhuān)題
    Hadoop是一個(gè)分布式計(jì)算開(kāi)源框架，在很多大型網(wǎng)站上都已經(jīng)得到了應(yīng)用，如果服務(wù)集成平臺(tái)的日志量將會(huì)很大，這也正好符合了分布式計(jì)算的適用場(chǎng)景。分析客戶(hù)需求  提供解決方案  安裝部署性能調(diào)優(yōu) 提供大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)支撐團(tuán)隊(duì)服務(wù)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ 時(shí)間：2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶(hù)端工具，有著豐富的G
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    代理服務(wù)器來(lái)獲取目標(biāo)服務(wù)器的資源。 同時(shí)，用戶(hù)不需要知道目標(biāo)服務(wù)器的地址，也不需要在用戶(hù)側(cè)進(jìn)行任何設(shè)置。 反向代理服務(wù)器通常用作Web加速，即使用反向代理用作Web服務(wù)器的前端，以減少網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)器的負(fù)載并提高訪(fǎng)問(wèn)效率。 反向代理的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)： 1)提高了內(nèi)部服務(wù)器的安全 外部網(wǎng)絡(luò)用
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    海量數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的主要場(chǎng)景。通常企業(yè)會(huì)包含多種數(shù)據(jù)源，接入后需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL處理形成模型化數(shù)據(jù)，以便提供給各個(gè)業(yè)務(wù)模塊進(jìn)行分析梳理，這類(lèi)業(yè)務(wù)通常有以下特點(diǎn)： 對(duì)執(zhí)行實(shí)時(shí)性要求不高，作業(yè)執(zhí)行時(shí)間在數(shù)十分鐘到小時(shí)級(jí)別。 數(shù)據(jù)量巨大。 數(shù)據(jù)來(lái)源和格式多種多樣。 數(shù)據(jù)處理通常由多個(gè)任務(wù)構(gòu)成，對(duì)資源需要進(jìn)行詳細(xì)規(guī)劃。
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    提供服務(wù)。 由于公共云技術(shù)和原有應(yīng)用間的不兼容，在云存儲(chǔ)系統(tǒng)和企業(yè)應(yīng)用之間架起橋梁的需求上升。大部分公共云提供商依賴(lài)于互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議（IP），通常是HTTP上的RESTAPI而不是傳統(tǒng)的存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò)（SAN）或網(wǎng)絡(luò)附加存儲(chǔ)（NAS）協(xié)議。這個(gè)方法對(duì)于創(chuàng)建新應(yīng)用的程序員很實(shí)用，但是不能與原有系統(tǒng)兼容。
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    Kafka是由LinkedIn開(kāi)發(fā)的一個(gè)分布式基于發(fā)布/訂閱的消息系統(tǒng)，使用Scala編寫(xiě)，它以可水平擴(kuò)展和高吞吐率而被廣泛使用。 Kafka是一個(gè)消息系統(tǒng)，用作LinkedIn的活動(dòng)流（Activity Stream）和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)處理管道（Pipeline）的基礎(chǔ)?；顒?dòng)流數(shù)據(jù)是幾乎所有站點(diǎn)在對(duì)其網(wǎng)站
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    MRS集群客戶(hù)端安裝與使用 MRS Hive服務(wù)介紹 如何選擇應(yīng)用管理與運(yùn)維平臺(tái) 虛擬私有云VPC 是什么 流水線(xiàn)部署 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 入門(mén) 編譯構(gòu)建服務(wù)使用鯤鵬環(huán)境構(gòu)建 部署服務(wù)快速上手教程 華為云云硬盤(pán) EVS好用嗎 軟件測(cè)試流程 OBS常見(jiàn)問(wèn)題 MRS數(shù)據(jù)備份恢復(fù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS
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    數(shù)據(jù)管理 支持管理DWS、DLI、MRS Hive等多種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 支持可視化和DDL方式管理數(shù)據(jù)庫(kù)表。 數(shù)據(jù)集成 與批量數(shù)據(jù)遷移無(wú)縫集成，依托批量數(shù)據(jù)遷移的強(qiáng)力支撐，支持20多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間可靠高效的數(shù)據(jù)傳輸，輕松實(shí)現(xiàn)多數(shù)據(jù)源集成到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 腳本開(kāi)發(fā) 提供在線(xiàn)腳本編輯器，支持多
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    ，將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化成滿(mǎn)足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)分析 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型，使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析，用戶(hù)可以選擇Hive（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)），SparkSQL以及Presto交互式查詢(xún)引擎。 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn)，并與數(shù)據(jù)湖工廠(chǎng)（DLF）集成，提供一站式
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