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- td數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop 內(nèi)容精選 換一換
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華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為 云桌面 [ 免費體驗中心 ]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費 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)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來自：百科
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華為數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 GaussDB 介紹 HCIA-GaussDB系列課程。本課程重點介紹華為GaussDB(for MySQL) 云數(shù)據(jù)庫 的特性和應(yīng)用場景，并介紹部分應(yīng)用案例。????????????????????????????????? 立即學習 最新文章 替換VolcanoJo來自：百科華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為云桌面 [ 免費體驗 中心]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費 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)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來自：百科
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課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學習。 課程目標 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型： 對數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識和建設(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實表的概念和設(shè)計方法來自：百科![]()
Hive不支持事務(wù)，GaussDB(DWS)支持完整事務(wù)。 在數(shù)據(jù)可靠性方面，Hive和GaussDB(DWS)均支持副本，可靠性基本一致。 在性能上，GaussDB(DWS)極大地優(yōu)于Hive。 GaussDB(DWS)和Hive基于各自的功能特點，在應(yīng)用場景上，Hive僅用于離線分析場景，G來自：百科![]()
時性，我們可以采用實時流分析方案，從 物聯(lián)網(wǎng)平臺 對外的數(shù)據(jù)通道中實時提取流動數(shù)據(jù)，分析和處理之后再輸出至數(shù)據(jù)通道繼續(xù)流轉(zhuǎn)，保證呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)永遠是最“新鮮”的。 時序數(shù)據(jù) 有些數(shù)據(jù)實時性沒那么強，但是和時間順序強相關(guān)，分析后的數(shù)據(jù)需要分類后按時序儲存，并提供按時序瀏覽、查詢數(shù)據(jù)的能力，來自：百科![]()
易用的批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù)。 CDM 圍繞大數(shù)據(jù)遷移上云和 智能數(shù)據(jù)湖 解決方案，提供了簡單易用的遷移能力和多種數(shù)據(jù)源到 數(shù)據(jù)湖 的集成能力，降低了客戶數(shù)據(jù)源遷移和集成的復(fù)雜性，有效地提高您數(shù)據(jù)遷移和集成的效率。在 數(shù)據(jù)治理中心 （ DataArts Studio ）服務(wù)中，CDM作為其中的“數(shù)據(jù)集成”來自：專題![]()
90 8 24 × 1800 KVM D2型 彈性云服務(wù)器 使用場景 應(yīng)用：MapReduce和Hadoop計算、數(shù)據(jù)密集型計算。 場景特點：適合處理海量數(shù)據(jù)、需要高I/O能力，要求快速數(shù)據(jù)交換和處理的場景。 適用場景：大數(shù)據(jù)計算、網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。 華為云 面向未來的智能世來自：百科![]()
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華為云提供了大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) （ MRS ），MRS是一個在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù)，一鍵即可部署Hadoop集群。 產(chǎn)品架構(gòu) 華為云MRS的邏輯架構(gòu)如圖1所示。 圖1 MRS架構(gòu) MRS架構(gòu)包括了基礎(chǔ)設(shè)施和大數(shù)據(jù)處理流程各個階段的能力。 基礎(chǔ)設(shè)施 MRS基于華為云彈性云來自：百科![]()
提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析案例 業(yè)務(wù)痛點： 探索查詢HDFS 10PB級歷史數(shù)據(jù)，耗時平均約1小時，全量掃描耗資源。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)存儲3個月熱數(shù)據(jù)，3個月至2年歷史數(shù)據(jù)存儲于HDFS，現(xiàn)有系統(tǒng)對熱數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)無法進行關(guān)聯(lián)分析。來自：百科![]()
華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為云桌面 [免費體驗中心]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費 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)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來自：百科![]()
據(jù)查詢和分析的性能，為用戶帶來了更好的體驗，解決了特定場景當中的業(yè)務(wù)痛點。 GaussDB(DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動輒長達數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程，在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)只需要數(shù)分鐘時間簡化了企業(yè)用戶的購買過程，使用數(shù)據(jù)倉庫的方式，降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價和門檻，來自：百科![]()
能力可以極大的降低改造和遷移工作量。兩地三中心等極致高可用能力，可以為核心業(yè)務(wù)保駕護航。 交易型事務(wù)處理性能領(lǐng)先 通過Numa-Aware技術(shù)大幅度降低單節(jié)點內(nèi)CPU跨核的內(nèi)存訪問時延，同時結(jié)合分布式GTM-Lite的分布式強一致與輕量化事務(wù)快照，將單節(jié)點和分布式性能提升了5倍。來自：專題![]()
indows x86”和“Windows x64”兩種版本，分別支持32位和64位Windows操作系統(tǒng)。 連接集群前的準備 · DWS集群已綁定彈性IP。 · 已獲取DWS集群的數(shù)據(jù)庫管理員用戶名和密碼。 · 已獲取DWS集群的公網(wǎng)訪問地址，含IP地址和端口。 · 已配置DWS來自：百科![]()
簡稱CDM），是一種高效、易用的數(shù)據(jù)集成服務(wù)。 CDM圍繞大數(shù)據(jù)遷移上云和智能數(shù)據(jù)湖解決方案，提供了簡單易用的遷移能力和多種數(shù)據(jù)源到數(shù)據(jù)湖的集成能力，降低了客戶數(shù)據(jù)源遷移和集成的復(fù)雜性，有效的提高您數(shù)據(jù)遷移和集成的效率。 我們隨時隨地可讓每位新用戶領(lǐng)取免費版進行試用，趕快來體驗吧！ 立即領(lǐng)取 云數(shù)據(jù)遷移 幫助文檔來自：專題![]()
OBS 非常適用于對GaussDB(DWS)和OBS中的數(shù)據(jù)運行查詢，但它并不適合企業(yè)通常需要使用MRS之類的處理框架進行處理的使用場景。 MRS的功能不止于運行SQL查詢。公有云MRS是一種托管服務(wù)，讓您可以使用最新版本的常用大數(shù)據(jù)處理框架(如Spark、Hadoop、Hbase)在可定制的群集上處理和分析大數(shù)據(jù)來自：百科![]()
Optimizer：優(yōu)化器，分為邏輯優(yōu)化器和物理優(yōu)化器，分別對HiveQL生成的執(zhí)行計劃和MapReduce任務(wù)進行優(yōu)化。 · Executor：按照任務(wù)的依賴關(guān)系分別執(zhí)行Map/Reduce任務(wù)。 · ThriftServer：提供thrift接口，作為JDBC的服務(wù)端，并將Hive和其他應(yīng)用程序集成起來。來自：百科![]()
操作，數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)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
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