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操作，數(shù)據(jù)導入導出操作等。 課程大綱 第1章 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢與鯤鵬大數(shù)據(jù) 第2章 HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper 第3章 Hive分布式 數(shù)據(jù)倉庫 第4章 HBase技術(shù)原理 第5章 MapReduce和Yarn技術(shù)原理 第6章 Spark基于內(nèi)存的分布式計算 第7章 Flink流批一體分布式實時處理引擎來自：百科析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務結(jié)合Python對球星薪酬進行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會大眾和高校師生 培訓方案：數(shù)據(jù)倉庫服務結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉庫服務等云服務的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來自：專題
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FusionInsight 智能 數(shù)據(jù)湖 ，為業(yè)界提供全融合、智能化、云化的湖倉一體解決方案。方案包含 MRS 大數(shù)據(jù)、DWS數(shù)據(jù)倉庫、 CSS 云搜索、 GES 圖計算、DAYU數(shù)據(jù)運營等云服務；支持大數(shù)據(jù)離線分析、實時流處理、實時檢索、交互查詢等常見大數(shù)據(jù)使用場景，為政府、金融、運營商、大企業(yè)等政企客戶，提供建得快、存得來自：百科![]()
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數(shù)據(jù)庫市場總體分為關(guān)系型、非關(guān)系型。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是市場主力，占據(jù)80%以上市場空間。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫又分為企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫和企業(yè)分析的OLAP數(shù)據(jù)庫。OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫市場占比為7:3； 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫包括專用 文檔數(shù)據(jù)庫 、圖數(shù)據(jù)庫等。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫面向細分場景、更具針對性，但也因其應用來自：百科![]()
支持管理DWS、 DLI 、MRS Hive等多種數(shù)據(jù)倉庫。 支持可視化和DDL方式管理數(shù)據(jù)庫表。 數(shù)據(jù)集成 與批量數(shù)據(jù)遷移無縫集成，依托批量數(shù)據(jù)遷移的強力支撐，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，輕松實現(xiàn)多數(shù)據(jù)源集成到數(shù)據(jù)倉庫。 腳本開發(fā) 提供在線腳本編輯器，支持多人協(xié)作來自：百科![]()
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； 2. 提供極致壓縮率，PB級冷數(shù)據(jù)歸檔/查詢無負擔； 3. ServerlessSpark，標準SQL接口，無開發(fā)障礙； 4. 內(nèi)置OLAP數(shù)據(jù)庫，配合BI提供亞秒級查詢響應。 典型應用場景： 1. 物聯(lián)網(wǎng)原始數(shù)據(jù)歸檔管理；2. 歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析•Ad-hoc即席查詢場景。 文中課程來自：百科![]()
a的查詢接口、驅(qū)動程序和開發(fā)工具 性能卓越 云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB Cassandra接口解決長尾時延問題，提供倒排索引、多維查詢、文本檢索等能力 極致可靠 云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Cassandra接口具有企業(yè)級數(shù)據(jù)強一致，并提供故障重構(gòu)和備份恢復的能力 便捷管理 云數(shù)據(jù)庫GeminiDB來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫安全 數(shù)據(jù)庫安全 時間：2020-12-11 09:53:07 HCIP-GaussDB-OLAP V1.5系列課程。 本課程主要介紹GaussDB(DWS)中采用的基本安全管理技術(shù)，包括用戶管理、權(quán)限管理、對象權(quán)限、安全審計、 數(shù)據(jù)加密 ，具體內(nèi)容將從基來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫遷移 管理 數(shù)據(jù)庫遷移管理 時間：2020-12-16 15:41:54 HCIP-GaussDB-OLAP V1.5系列課程。本課程介紹了數(shù)據(jù)遷移的概述、分類和應用場景等知識，并重點講述通過華為數(shù) 據(jù)遷移服務 DSC 進行數(shù)據(jù)遷移。此外，還介紹了其他的數(shù)據(jù)遷移工具，包括來自：百科![]()
類型查詢）支持不足。GaussDB(DWS)利用多節(jié)點的規(guī)模和資源并使用各種優(yōu)化法（列存，向量引擎，分布式框架等），專注于聯(lián)機分析處理（OLAP），為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫對大型數(shù)據(jù)集的分析及報告工作負荷提供了數(shù)量級改善。 當您的數(shù)據(jù)及查詢的復雜性增加時，或者在您要防止報告和分析處理對OLT來自：百科![]()
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