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- spark構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 DWS核心技術(shù)優(yōu)勢 數(shù)據(jù)倉庫DWS核心技術(shù)優(yōu)勢 時(shí)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(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實(shí)時(shí)、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Expr來自：百科華為云計(jì)算 云知識 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS)？ 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)？ 時(shí)間：2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉庫 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級縮短至小時(shí)級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來自：百科
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業(yè)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)庫下的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化、高效率、超安全的管理手段。 面向分析型場景中，用于計(jì)算與分析的數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)，是實(shí)時(shí)、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助GaussDB(DWS)Express將查詢分析擴(kuò)展至 數(shù)據(jù)湖 。 華為云數(shù)據(jù)上云方案，可實(shí)現(xiàn)貫來自：百科據(jù)整合-數(shù)據(jù)消費(fèi)-智能分析，一站式數(shù)據(jù)智能運(yùn)營平臺，幫助企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)運(yùn)營能力。 優(yōu)勢 多種云服務(wù)作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對接所有華為云的數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)庫云服務(wù)，也支持對接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫，比如Oracle、Greenplum等。 簡單易用 圖形化編排，即開即用，輕松上手。來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識 使用 FunctionGraph 快速構(gòu)建自己的“ChatGPT” 使用 FunctionGraph 快速構(gòu)建自己的“ChatGPT” 時(shí)間：2023-03-02 15:52:23 函數(shù)工作流 FunctionGraph >> 一、背景 ChatGPT是一個(gè)基來自：百科![]()
通過我的數(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： 對象存儲(chǔ)服務(wù)（ OBS ） 數(shù)據(jù)倉庫服務(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MySQL 云數(shù)據(jù)庫 PostgreSQL 云數(shù)據(jù)庫SQL來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 云硬盤應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)倉庫 時(shí)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(yīng)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(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle來自：百科![]()
集成、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)開放的一站式可視化 數(shù)據(jù)管理 能力，幫助企業(yè)快速構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)中臺，加速數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)現(xiàn)。 華為云EI 智能數(shù)據(jù)湖 解決方案包括一站式大數(shù)據(jù)平臺MRS服務(wù)、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫DWS、 云搜索服務(wù) CSS、數(shù)據(jù)湖探索DLI、以及智能數(shù)據(jù)湖運(yùn)營平臺等關(guān)鍵能力，具有極來自：百科![]()
進(jìn)入“軟件發(fā)布庫”，根據(jù)構(gòu)建任務(wù)名稱以及構(gòu)建時(shí)間，可查找到生成的軟件包。 編譯構(gòu)建服務(wù)常見問題 編譯構(gòu)建服務(wù)常見問題 構(gòu)建時(shí)找不到必須的項(xiàng)目文件？ 1、檢查項(xiàng)目中是否丟失構(gòu)建工具需要的構(gòu)建文件。 2、確認(rèn)構(gòu)建文件是否位于項(xiàng)目根目錄（或是否在構(gòu)建命令指定的構(gòu)建文件路徑），如有必要先執(zhí)行“cd”命令進(jìn)入子目錄。來自：專題![]()
在系統(tǒng)中對應(yīng)的執(zhí)行實(shí)體，稱之為SQL作業(yè)。 Spark作業(yè) Spark作業(yè)是指用戶通過可視化界面和RESTful API提交的作業(yè)，支持提交Spark Core/DataSet/Streaming/MLlib/GraphX等Spark全棧作業(yè)。 CU CU是隊(duì)列的計(jì)價(jià)單位。1CU=1Core來自：百科![]()
據(jù)分析決策服務(wù)，但是并不能直接用于分析決策。 維度建模 維度建模是以維度建模理論為基礎(chǔ)，構(gòu)建總線矩陣、抽象出事實(shí)和維度，構(gòu)建維度模型和事實(shí)模型，同時(shí)對報(bào)表需求進(jìn)行抽象整理出相關(guān)指標(biāo)體系，構(gòu)建出匯總模型。 數(shù)據(jù)集成：多種方式異構(gòu)數(shù)據(jù)源高效接入 DAYU數(shù)據(jù)集成支持批量數(shù)據(jù)遷移和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入兩種方式。來自：百科![]()
與數(shù)據(jù)庫云服務(wù)，例如DLI、DWS等，也支持對接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫，例如Oracle、Greenplum等。 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索（Data Lake Insight，簡稱DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài)， 實(shí)現(xiàn)批流一體的Serve來自：百科![]()
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn) 構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)流程化。用戶可基于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，對數(shù)據(jù)取值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，從而提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和易用性。 權(quán)限管理 設(shè)置不同的訪問權(quán)限，以達(dá)到不同員工之間的權(quán)限隔離，進(jìn)行精細(xì)的權(quán)限管理。 數(shù)據(jù)建模 構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型體系，通過規(guī)范定義和數(shù)據(jù)建模，自頂向下構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)分來自：專題![]()
數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 使用Dockerfile進(jìn)行構(gòu)建的示例 使用Dockerfile進(jìn)行構(gòu)建的示例 時(shí)間：2021-06-30 18:44:51 Demo內(nèi)容：Weather Forecast是一款查詢城市的天氣信息的應(yīng)用。 構(gòu)建步驟如下： 1. 構(gòu)建鏡像 # docker build -t來自：百科![]()
[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級縮短至小時(shí)級 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫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)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科![]()
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(wù)量的增長，自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實(shí)際要求，同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高，也使擴(kuò)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(kuò)展等特性，滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢 平滑遷移來自：百科![]()
TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)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(lǐng)先的技術(shù)，其主要軟件和硬件產(chǎn)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(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 編譯構(gòu)建應(yīng)用場景 編譯構(gòu)建應(yīng)用場景 時(shí)間：2020-09-15 10:31:51 編譯構(gòu)建（CloudBuild）基于云端大規(guī)模并發(fā)加速，為客戶提供高速、低成本、配置簡單的混合語言構(gòu)建能力，幫助客戶縮短構(gòu)建時(shí)間，提升構(gòu)建效率 互聯(lián)網(wǎng)Web應(yīng)用 場景特點(diǎn)：互聯(lián)網(wǎng)來自：百科![]()
Studio MRS Spark 通過MRS Spark節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)在MRS中執(zhí)行預(yù)先定義的Spark作業(yè)。 數(shù)據(jù)開發(fā) 數(shù)據(jù)治理中心 作業(yè)節(jié)點(diǎn)MRS Spark 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio MRS Spark Python 通過MRS Spark Python節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)在MRS中執(zhí)行預(yù)先定義的Spark來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 從低谷逆轉(zhuǎn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)可以信任華為云SparkPack 從低谷逆轉(zhuǎn)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)可以信任華為云SparkPack 時(shí)間：2023-11-06 10:41:41 隨著業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，面臨著越來越多的挑戰(zhàn)和困境。根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，數(shù)據(jù)分散在各個(gè)系統(tǒng)中，無法形來自：百科
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