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- spark數(shù)據(jù)倉庫書推薦 內(nèi)容精選 換一換
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。 DWS與傳統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉庫 相比，主要有以下特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢，可解決多行業(yè)超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與通用平臺管理問題： 易使用 一站式可視化便捷管理 DWS讓您能夠輕松完成從項(xiàng)目概念到生產(chǎn)部署的整個過程。通過使用DWS管理控制臺，您不需要安裝數(shù)據(jù)倉庫軟件，也不需要部署數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器，就可以在幾來自：百科來自：百科
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伙伴商業(yè)成功的保障和基石。 我們的數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)工程師對整個數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)進(jìn)行了電信系統(tǒng)級別的安全增強(qiáng)，大量地采用了多年來在電信行業(yè)里積累的各種經(jīng)驗(yàn)和知識，特別是針對數(shù)據(jù)安全，用戶隱私方面的技術(shù)和專利。因此，公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)是一款符合電信級質(zhì)量要求的產(chǎn)品，滿足各級政府，金融機(jī)構(gòu)，電來自：百科華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時間：2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉庫 DWS將 OBS 上存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表，從而利用數(shù)據(jù)庫SQL引擎的能力對OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉庫 SQL On OBS，冷熱數(shù)據(jù)分離，歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫適合哪些場合使用 數(shù)據(jù)倉庫適合哪些場合使用 時間：2020-09-24 14:43:28 商業(yè)智能系統(tǒng)，數(shù)據(jù)儀表盤，探索式和交互式數(shù)據(jù)分析，批量數(shù)據(jù)處理等都是數(shù)據(jù)倉庫的強(qiáng)項(xiàng)。 商業(yè)智能系統(tǒng) 商業(yè)智能系統(tǒng)也就是一般所指的BI系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉庫普遍的使用場景就是來自：百科![]()
Service）為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件，支持 數(shù)據(jù)湖 、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖 MRS （MapReduce Service）為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafk來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉庫（DWS） 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉庫（DWS） 時間：2020-12-16 09:08:10 華為企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫連續(xù)兩年入選Forrester，并在國產(chǎn)品牌中排名第一。獲得業(yè)界權(quán)威機(jī)構(gòu)對華為云數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse Service，簡稱DWS）的一致肯定和高度評價(jià)。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS快速入門 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS快速入門 時間：2024-05-20 14:50:53 最新文章 圖引擎服務(wù) 物流配送 圖引擎 服務(wù) 語義搜索Demo 圖引擎服務(wù)操作指導(dǎo) 云搜索服務(wù) 快速入門 數(shù)據(jù)湖探索 快速入門 相關(guān)推薦 閱讀指引 閱讀指引 閱讀指引來自：百科![]()
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、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![]()
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 相關(guān)推薦 閱讀指引 閱讀指引 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS) ？ 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 應(yīng)用場景:數(shù)據(jù)倉庫遷移 為什么GaussDB(DWS)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)庫上云往往會面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle來自：百科![]()
SQL2003，兼容SparkSQL、FlinkSQL，用戶僅需使用SQL便可實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)查詢分析。 鏈接：https://support.huaweicloud.com/usermanual-dli/dli_01_0320.html 華為云推薦： 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB（DWS）來自：百科![]()
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![]()
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![]()
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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![]()
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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
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