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- 大寬表數(shù)據(jù)倉庫 內(nèi)容精選 換一換
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用場景 IoT數(shù)倉的應(yīng)用實例 IoT數(shù)倉的應(yīng)用實例 場景一：創(chuàng)建時序表 1.以發(fā)電機組的場景作為示例，創(chuàng)建一張存儲發(fā)電機組采樣數(shù)據(jù)的時序表： 2.查詢當(dāng)前時間： 3.查詢默認(rèn)的分區(qū)與分區(qū)邊界： 場景二：創(chuàng)建時序表（手動設(shè)置分區(qū)邊界） 1.手動指定分區(qū)邊界的起始值，設(shè)置默認(rèn)的分區(qū)邊界時間P1為“2022-05-30來自：專題Canvas開發(fā)可視化大屏、小屏頁面，具備如下優(yōu)勢。 輕松編排、靈活配置 Astro Canvas簡單拖拽，自由組合，預(yù)置豐富的樣式、組件和大屏模板，實時預(yù)覽，輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運營人員也可基于需求快速配置大屏。 自定義大屏模板 Astro Canvas大屏模板作為資產(chǎn)沉淀，可在項目中快速復(fù)用。來自：專題
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快速卸載 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.2.200）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.2.200）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.3.300）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.2.200）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型來自：百科20年大數(shù)據(jù)領(lǐng)域人才需求缺口近600萬人，華為云大數(shù)據(jù)實訓(xùn)云平臺幫助高校和企業(yè)培養(yǎng)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域業(yè)務(wù)專家、架構(gòu)師、開發(fā)和運維工程師 -大數(shù)據(jù)實訓(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。來自：百科
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覆蓋政務(wù)/稅務(wù)/城市/交通/園區(qū)等各行業(yè)。 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范支持 支持分層結(jié)構(gòu)的行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。 領(lǐng)域模型豐富 支持包含人員/組織/事件/時空/車輛/資產(chǎn)/設(shè)備/資源等八大類數(shù)據(jù)以及相互之間關(guān)系的行業(yè)領(lǐng)域模型。 快速應(yīng)用行業(yè)庫 支持快速應(yīng)用的行業(yè)主題庫、行業(yè)算法庫、行業(yè)指標(biāo)庫。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字來自：百科![]()
實施管理介紹:實施質(zhì)量檢查作業(yè) 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案 實施質(zhì)量檢查作業(yè): DataArts Studio 命名規(guī)范檢測 什么是 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio:什么是DataArts Studio？ 數(shù)據(jù)運營專家服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖與華為 智能數(shù)據(jù)湖 方案:華為智能數(shù)據(jù)湖方案來自：百科![]()
HBase/CloudTable增量遷移 是否支持字段轉(zhuǎn)換？ 支持， CDM 支持以下字段轉(zhuǎn)換器： 脫敏 去前后空格 字符串反轉(zhuǎn) 字符串替換 表達式轉(zhuǎn)換 是否支持同步作業(yè)到其他集群？ CDM雖然不支持直接在不同集群間遷移作業(yè)，但是通過批量導(dǎo)出、批量導(dǎo)入作業(yè)的功能，可以間接實現(xiàn)集群間的作業(yè)遷移。來自：專題![]()
腳本，查看執(zhí)行計劃等。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲與列存儲，提供GB~PB級數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實時處理能力，用于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實時分析、實時來自：百科![]()
NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫 適用于讀寫密集型應(yīng)用場景，部署各類數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫，如SQL Server、MySQL、RAC 、SAP HANA等，建議選用極速型SSD、超高IO云硬盤 優(yōu)勢 超高性能 單盤最高50,000 IOPS，350MB/s吞吐量 超低時延 訪問時延低至1ms 大容量 單盤最大容量達32TB來自：專題![]()
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風(fēng)險，用3副本解決9副本的可靠性 2.基于時序協(xié)議的 GeminiDB Influx 接口 ，分布式方案解決了開源只有主備的容量問題 3.基于寬表Cassandra的GeminiDB Cassandra 接口，解決了Java的GC抖動的嚴(yán)重問題，數(shù)據(jù)強一致 4.基于KV接口的GeminiDB來自：專題![]()
華為云首席產(chǎn)品官方國偉介紹，華為云的目標(biāo)是將各領(lǐng)域產(chǎn)品逐步Serverless化，包括 函數(shù)工作流 FunctionGraph、數(shù)據(jù)倉庫GaussDB(DWS)、盤古大模型、AI開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts、 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for MySQL)、事件網(wǎng)格EventGrid等產(chǎn)品，來自：百科![]()
在當(dāng)前數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建一個新的空白表。 CREATE VIEW 創(chuàng)建一個視圖。視圖就像一個窗口，透過它可以看到數(shù)據(jù)庫中用戶感興趣的數(shù)據(jù)及變化。 ALTER DATABASE 修改數(shù)據(jù)庫的屬性，包括它的名稱、所有者、連接數(shù)限制、對象隔離屬性等。 ALTER TABLE 修改表，包括修改表的定義、重命名表、重命來自：專題![]()
樣傳統(tǒng)的做法，CDM的優(yōu)勢如表1所示。 表1 CDM優(yōu)勢 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 云數(shù)據(jù)遷移（Cloud Data Migration，簡稱CDM），是提供同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù)，幫助客戶實現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動。支持文件系統(tǒng)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)倉庫，NoSQL，大數(shù)據(jù)云服務(wù)和對來自：百科![]()
對低時延的訴求。 不確定的冷啟動時延 冷啟動是Serverless性能優(yōu)化難題之一，尤其在微服務(wù)、AIGC等場景，容器啟動時加載大鏡像（GB級）的開銷大，加之復(fù)雜的應(yīng)用初始化過程，整個冷啟動耗時分鐘級，無法按需彈性。 狀態(tài)外置影響性能 應(yīng)用程序的狀態(tài)必須外置到如OBS等遠(yuǎn)端存儲，來自：百科![]()
IDC調(diào)研顯示，大數(shù)據(jù)與分析成為政企數(shù)字化轉(zhuǎn)型第一要務(wù)，但是企業(yè)在使用大數(shù)據(jù)技術(shù)過程中還面臨一些挑戰(zhàn)。在2023年1月，《大數(shù)據(jù)技術(shù)前瞻》中提到大數(shù)據(jù)技術(shù)的四大挑戰(zhàn)與十大趨勢，其中超大規(guī)模數(shù)據(jù)如何組織和管理，數(shù)據(jù)量指數(shù)級增長時效性差，數(shù)據(jù)如何打破多源異構(gòu)造成的隔閡，從單域走向跨域數(shù)據(jù)融合，數(shù)據(jù)質(zhì)量評估等來自：百科![]()
11:29:27 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，Data Warehouse Service，簡稱GaussDB(DWS)，是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫，提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。GaussDB(DWS)是基于華為云原生融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產(chǎn)品的服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI來自：百科![]()
塊存儲服務(wù)，滿足不同場景的業(yè)務(wù)需求，適用于分布式文件系統(tǒng)、開發(fā)測試、數(shù)據(jù)倉庫以及高性能計算等場景。 云硬盤的類型 彈性云服務(wù)器 使用的云硬盤類型有如下幾種： 普通IO：該類型云硬盤的最大IOPS為2200，適用于大容量、讀寫速率中等、事務(wù)性處理較少的應(yīng)用場景，例如企業(yè)的日常辦公應(yīng)用或者小型測試等。來自：百科![]()
數(shù)據(jù)脫敏使用示例 以某公司員工表emp，表的屬主用戶alice以及用戶matu、july為例，簡單介紹數(shù)據(jù)脫敏的使用過程。其中，表emp包含員工的姓名、手機號、郵箱、發(fā)薪卡號、薪資等隱私數(shù)據(jù)，用戶alice是人力資源經(jīng)理，用戶matu和july是普通職員。假設(shè)表、用戶及用戶對表emp的查看權(quán)限均已就緒。來自：百科
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