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  • 常用數據倉庫組件 內容精選 換一換
  • 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 數據倉庫 、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個數據倉庫核心內容,適合數據倉庫架構師、工程師等大數據愛好者參與學習。 課程目標 1.了解數據倉庫系統(tǒng)和維度模型: 對數據倉庫和維度模型的基本知識和建設方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實表的概念和設計方法
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    高性能大數據組件,支持 數據湖 、數據倉庫、BI、AI融合等能力。 云原生數據湖 MRS (MapReduce Service)為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數據組件,支持數據湖、數據倉庫、BI、AI融合等能力。
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    來自:專題
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    對象存儲服務產品優(yōu)勢 對象存儲服務應用場景 產品咨詢 計費相關 權限相關 桶和對象相關 安全性 圖解對象存儲服務 功能概覽 OBS 常用工具 OBS常用工具 對象存儲服務(Object Storage Service,OBS)提供OBS Browser+、obsutil、obsfs
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    類信息資源。 數據倉庫和數據庫的主要區(qū)別: 1、數據庫是面向事務的設計,數據倉庫是面向主題設計的。 2、數據庫一般存儲在線交易數據,數據倉庫存儲的一般是歷史數據。 3、數據庫設計是盡量避免冗余,數據倉庫在設計是有意引入冗余。 4、數據庫是為捕獲數據而設計,數據倉庫是為分析數據而設計。
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    GaussDB(DWS)服務即開即用 相比以前動輒長達數月的數據倉庫選型采購過程,在公有云上開通使用數據倉庫服務只需要數分鐘時間簡化了企業(yè)用戶的購買過程,使用數據倉庫的方式,降低使用數據倉庫的代價和門檻,讓數據倉庫實實在在地走進千萬家大中小企業(yè),讓數據為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應有的價值。
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    析。利用數據倉庫服務,帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數據倉庫服務結合Python對球星薪酬進行分析,探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群:對大數據技術感興趣的人員,社會大眾和高校師生 培訓方案:數據倉庫服務結合球星薪酬決定性因素分析的實踐 技術能力:掌握數據倉庫服務等云服務的使用,提高大數據分析能力
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    MRS多樣集市靈活匹配高速發(fā)展的業(yè)務訴求 為靈活匹配高速發(fā)展的業(yè)務訴求, FusionInsight MRS也提供了豐富的組件: · 在多表復雜關聯場景 大容量多表復雜關聯分析組件Doris可以實現PB級數據亞秒響應的。 · 在多維分析場景 ClickHouse支持亞秒級大寬表實時OLAP,單表支持1萬多列,萬億行數據。
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