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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:專題
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Druid主要解決的問(wèn)題就是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法解決的大數(shù)據(jù)量查詢性能的問(wèn)題。 所以她的本質(zhì)就是一個(gè)分布式支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。 能夠快速的實(shí)現(xiàn)查詢與數(shù)據(jù)分析,高可用,高擴(kuò)展能力。 特性 1.快速查詢:druid提供了快速的聚合能力以及快速OLAP查詢能力,多租戶的設(shè)計(jì),是面向用戶分析應(yīng)用的來(lái)自:百科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:專題
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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(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14:48:34 HCIP-GaussDB-OLAP V1.5系列課程。本課程主要介紹了GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)庫(kù)的高級(jí)特性,重點(diǎn)包括SQL on anywhere、全文檢索以及PostGIS Extension內(nèi)容。這些高級(jí)特性可以使數(shù)據(jù)庫(kù) 在查詢外部數(shù)據(jù)(例如:Hadoop和 OBS )、文本搜索、空間計(jì)算和幾何計(jì)算等來(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:百科公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) 的優(yōu)勢(shì) 公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) 的優(yōu)勢(shì) 時(shí)間:2020-09-24 14:47:48 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)售價(jià)昂貴,設(shè)備系統(tǒng)選型,采購(gòu)周期長(zhǎng),擴(kuò)容復(fù)雜,整體運(yùn)行成本十分高昂,因此很難為中小企業(yè)所采納。 公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)G來(lái)自:百科某個(gè)集群上每臺(tái)機(jī)器的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控,可以查詢分析某臺(tái)機(jī)器的網(wǎng)絡(luò)流量,也可以同時(shí)查詢集群總的網(wǎng)絡(luò)流量。 時(shí)序數(shù)據(jù)來(lái)自不同個(gè)體且擁有不同屬性。例如在監(jiān)控場(chǎng)景下,通過(guò)對(duì)某個(gè)集群上每臺(tái)機(jī)器的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控,可以查詢分析某臺(tái)機(jī)器的網(wǎng)絡(luò)流量,也可以同時(shí)查詢集群總的網(wǎng)絡(luò)流量。 自動(dòng)備份 自動(dòng)備份來(lái)自:專題
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