- olap屬于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景: 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間:2021-03-23 19:41:16 云硬盤(pán) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場(chǎng)景,典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫(kù)上云往往會(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問(wèn)題。例如oracle來(lái)自:百科2014年:孵化出Gauss OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)第一個(gè)產(chǎn)品版本。 2014年:華為成功擊敗競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手進(jìn)入工商銀行總行下一代EDW(Enterprise Data Warehouse,企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù))聯(lián)合創(chuàng)新項(xiàng)目。 2015年:華為與工商銀行聯(lián)合創(chuàng)新,Gauss OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)始在工商銀行上線,逐步替換了友商數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一體機(jī)產(chǎn)品來(lái)自:專(zhuān)題
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湖倉(cāng)一體是構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧的關(guān)鍵 在近兩年的Gartner 數(shù)據(jù)管理 技術(shù)成熟曲線圖中,Lakehouse湖倉(cāng)一體技術(shù)已成為主流架構(gòu),其主要觀點(diǎn)是結(jié)合 數(shù)據(jù)湖 和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的優(yōu)勢(shì),旨在構(gòu)建高效、靈活、簡(jiǎn)潔的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺(tái)。 數(shù)據(jù)湖內(nèi)承載全量數(shù)據(jù),根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活組合,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行批量、實(shí)時(shí)加工,讓企業(yè)用一份數(shù)據(jù)來(lái)自:百科數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,來(lái)自:專(zhuān)題
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e、HBase、MySQL、DWS(數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù))數(shù)據(jù)源,使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 CDM 任務(wù)基于分布式計(jì)算框架,自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行,能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對(duì)Hive、HBase、MySQL、DWS(數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù))數(shù)據(jù)源,使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。來(lái)自:專(zhuān)題系統(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)方法來(lái)自:百科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。來(lái)自:百科使用GeminiDB Redis時(shí)要注意什么 使用GeminiDB Cassandra時(shí)要注意什么 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖與華為 智能數(shù)據(jù)湖 方案:什么是數(shù)據(jù)庫(kù)? 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、湖倉(cāng)一體分別是什么?:什么是數(shù)據(jù)庫(kù)? DDS 和社區(qū)版MongoDB有什么關(guān)系 修訂記錄 高頻常見(jiàn)問(wèn)題來(lái)自:百科專(zhuān)屬分布式存儲(chǔ)服務(wù) DSS 虛擬私有云 VPC OLAP應(yīng)用 數(shù)據(jù)分析型應(yīng)用場(chǎng)景,支持集群應(yīng)用部署,如RAC、DB2 、SAP HANA等。您可根據(jù)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景,靈活選擇不同類(lèi)型的專(zhuān)屬分布式存儲(chǔ),滿(mǎn)足應(yīng)用需求 優(yōu)勢(shì) 高帶寬 獨(dú)享存儲(chǔ)帶寬,滿(mǎn)足OLAP應(yīng)用需求 支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用 云硬盤(pán)支持多掛來(lái)自:專(zhuān)題Visualization,簡(jiǎn)稱(chēng) DLV )是一站式 數(shù)據(jù)可視化 開(kāi)發(fā)平臺(tái),適配云上云下多種數(shù)據(jù)源,提供豐富多樣的2D、3D可視化組件,采用拖拽式自由布局,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。 豐富多樣的可視化組件 提供豐富的可視化組件,包括常用的數(shù)據(jù)圖表、圖形、控件等。 專(zhuān)業(yè)級(jí)地理信息可視化 支持繪制地理軌跡來(lái)自:百科富多樣的2D、3D可視化組件,采用拖拽式自由布局,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(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)來(lái)自:百科最佳解決方案。 在近兩年的Gartner數(shù)據(jù)管理技術(shù)成熟曲線圖中,Lakehouse湖倉(cāng)一體技術(shù)已成為主流架構(gòu),其主要觀點(diǎn)是結(jié)合數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的優(yōu)勢(shì),旨在構(gòu)建高效、靈活、簡(jiǎn)潔的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺(tái)。數(shù)據(jù)湖內(nèi)承載全量數(shù)據(jù),根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活組合,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行批量、實(shí)時(shí)加工,讓企業(yè)用一份數(shù)據(jù),來(lái)自:百科數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)總體分為關(guān)系型、非關(guān)系型。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是市場(chǎng)主力,占據(jù)80%以上市場(chǎng)空間。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)又分為企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)和企業(yè)分析的OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)。OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)占比為7:3; 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)包括專(zhuān)用 文檔數(shù)據(jù)庫(kù) 、圖數(shù)據(jù)庫(kù)等。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)面向細(xì)分場(chǎng)景、更具針對(duì)性,但也因其應(yīng)用來(lái)自:百科; 2. 提供極致壓縮率,PB級(jí)冷數(shù)據(jù)歸檔/查詢(xún)無(wú)負(fù)擔(dān); 3. ServerlessSpark,標(biāo)準(zhǔn)SQL接口,無(wú)開(kāi)發(fā)障礙; 4. 內(nèi)置OLAP數(shù)據(jù)庫(kù),配合BI提供亞秒級(jí)查詢(xún)響應(yīng)。 典型應(yīng)用場(chǎng)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(jì)分析•Ad-hoc即席查詢(xún)場(chǎng)景。 文中課程來(lái)自:百科
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