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- 從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫 內(nèi)容精選 換一換
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。 系統(tǒng)加固： CDM 實(shí)例的操作系統(tǒng)進(jìn)行了特別的安全加固，攻擊者無法從Internet訪問CDM實(shí)例的操作系統(tǒng)。 密鑰加密：用戶在CDM上創(chuàng)建連接輸入的各種數(shù)據(jù)源的密鑰，CDM均采用高強(qiáng)度加密算法保存在CDM數(shù)據(jù)庫。 無中間存儲：數(shù)據(jù)在遷移的過程中，CDM只處理數(shù)據(jù)映射和轉(zhuǎn)換，而不會存儲任何用戶數(shù)據(jù)或片段。來自：專題量數(shù)據(jù)。 報名學(xué)習(xí) 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(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動手實(shí)踐來自：百科
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大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 課程 從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，為您揭開大數(shù)據(jù)神秘的面紗 從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，為您揭開大數(shù)據(jù)神秘的面紗 立即學(xué)習(xí) 球星薪酬決定性因素分析 認(rèn)證 利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素，掌握大數(shù)據(jù)分析 利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素，掌握大數(shù)據(jù)分析來自：專題![]()
期導(dǎo)入到 GES 服務(wù)中，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化圖形分析。 您可以將原始數(shù)據(jù)表按照GES數(shù)據(jù)導(dǎo)入要求處理為標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)數(shù)據(jù)集和邊數(shù)據(jù)集，并通過自動生成元數(shù)據(jù)功能，將圖數(shù)據(jù)定期導(dǎo)入到GES服務(wù)中，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化圖形分析。 查看更多 搭建實(shí)時報警平臺 數(shù)據(jù)治理中心 在本實(shí)踐用戶可以了解到如何搭來自：專題![]()
，特邀華為數(shù)據(jù)倉庫資深專家張劍博士現(xiàn)身領(lǐng)讀，帶你了解數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、維度模型設(shè)計等大數(shù)據(jù)領(lǐng)域前沿知識。 課程簡介 RalphKimball為商業(yè)智能領(lǐng)域引入了維度建模技術(shù)，維度建模成為數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能系統(tǒng)建設(shè)中被廣泛使用的建模方法。雖然數(shù)據(jù)倉庫/BI系統(tǒng)的的規(guī)模從GB發(fā)展到來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 疫情反復(fù)，活動推遲/取消，如何迅速從線下轉(zhuǎn)線上活動？ 疫情反復(fù)，活動推遲/取消，如何迅速從線下轉(zhuǎn)線上活動？ 時間：2022-12-04 20:13:20 視頻直播 視頻應(yīng)用 企業(yè)應(yīng)用 籌備了好幾個月的產(chǎn)品發(fā)布會，因?yàn)橐咔閳龅厝∠耍?好不容易邀請到一位重量級嘉賓，結(jié)果嘉賓居家隔離了；來自：云商店![]()
據(jù)加工和操作。 從多維度去使用和分析數(shù)據(jù)。 典型的OLAP場景 1.報表系統(tǒng)，CRM系統(tǒng)。 2.金融風(fēng)險預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)、反洗錢系統(tǒng)。 3.數(shù)據(jù)集市，數(shù)據(jù)倉庫。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu)和主要應(yīng)用場景。來自：百科![]()
Developer系列課程。大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉的場景解決方案，從方案架構(gòu)到技術(shù)實(shí)現(xiàn)框架，包括數(shù)據(jù)分析平臺、華為 GaussDB 解決方案等。 目標(biāo)學(xué)員 主要面向使用華為產(chǎn)品的用戶、合作伙伴工程師、ISV工程師、內(nèi)部工程師、高校學(xué)生以及ICT從業(yè)人員等 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，學(xué)員能夠區(qū)分數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、融合數(shù)倉的概念，熟悉來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 課程 從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，為您揭開大數(shù)據(jù)神秘的面紗 從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，為您揭開大數(shù)據(jù)神秘的面紗 立即學(xué)習(xí) 球星薪酬決定性因素分析 認(rèn)證 利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素，掌握大數(shù)據(jù)分析 利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素，掌握大數(shù)據(jù)分析來自：專題![]()
時間：2021-06-17 11:32:01 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)可廣泛應(yīng)用于金融、車聯(lián)網(wǎng)、政企、電商、能源、電信等多個領(lǐng)域，2017~2019已連續(xù)三年入選Gartner發(fā)布的數(shù)據(jù)管理解決方案魔力象限，相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫，性價比提升數(shù)倍，具備大規(guī)模擴(kuò)展能力和企業(yè)級可靠性。來自：百科![]()
GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢有哪些 GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢有哪些 時間：2021-06-17 12:13:50 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(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： 1. 易使用 2. 易擴(kuò)展 3. 高性能來自：百科![]()
采集多渠道日志數(shù)據(jù)到 云日志服務(wù)LTS 采集Syslog匯聚服務(wù)器日志到 LTS 將自建ELK日志導(dǎo)入 云日志 服務(wù)LTS 采集第三方云廠商、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心、華為云其他Region的Kubernetes日志到LTS 采集第三方云廠商、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心、華為云其他Region云主機(jī)日志到LTS 相關(guān)推薦來自：百科![]()
析和應(yīng)用），構(gòu)建了全場景數(shù)據(jù)服務(wù)助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，最終實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到價值的閉環(huán)。 數(shù)據(jù)采集與處理 對核心關(guān)鍵應(yīng)用如ERP、CRM、PDM等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來講，經(jīng)過 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) DRS采集后，遷移至云上數(shù)據(jù)庫，華為云數(shù)據(jù)庫具備輕松實(shí)現(xiàn)存儲容量擴(kuò)容、快速便捷的實(shí)例規(guī)格變更，內(nèi)核深度優(yōu)化，業(yè)來自：百科![]()
-大數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)課程： FusionInsight HD海量數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出、分布式文件系統(tǒng)HDFS、分布式數(shù)據(jù)庫HBase客戶端及表操作、分布式數(shù)據(jù)倉庫Hive的常用HQL語句查等。 -云上大數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)平臺：提供從在線學(xué)習(xí)、實(shí)踐實(shí)訓(xùn)、考核測評到高質(zhì)量實(shí)習(xí)和就業(yè)的整體解決方案。 軟件人才培養(yǎng) 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型越來越快，來自：百科![]()
API網(wǎng)關(guān)策略類型 收起 展開 傳統(tǒng)策略：流量控制策略、訪問控制策略、簽名密鑰策略 插件策略： 跨域資源共享策略、HTTP響應(yīng)頭管理策略、流量控制2.0策略、 Kafka日志推送策略、 斷路器策略 API網(wǎng)關(guān)傳統(tǒng)策略 流量控制策略 流量控制支持從用戶、憑據(jù)和時間段等不同的維度限制來自：專題![]()
一個高效、可靠、安全的計算環(huán)境。 2、數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到 MRS 集群的能力，包括Flume（數(shù)據(jù)采集）、Loader（關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入）、Kafka（高可靠消息隊(duì)列），支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。使用 云數(shù)據(jù)遷移 云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群中。 3、數(shù)據(jù)存儲來自：專題![]()
OpenSource SQL-從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到RDS Flink OpenSource SQL-從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到DWS Flink OpenSource SQL-從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到Elasticsearch Flink OpenSource SQL-從MySQL CDC源表讀取數(shù)據(jù)寫入到DWS來自：專題
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