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  • 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫物理架構圖 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)屏 時間:2020-12-10 17:16:31 數(shù)據(jù)屏基于數(shù)據(jù)生成的數(shù)據(jù)看板,也稱為可視化項目、可視化應用或屏項目。 DLV 可以將數(shù)據(jù)由單一的數(shù)字轉化為各種動態(tài)的可視化圖標,從而實時地將數(shù)據(jù)展示給用戶。 鏈接:https://support
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    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 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例 相關推薦 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 GaussDB (DWS) ? 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務GaussDB(DWS) ?
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    高性能高可靠的訴求。 對于數(shù)據(jù)倉庫場景,在選擇云硬盤規(guī)格時,我們建議選用超高IO云硬盤,因為超過IO云盤可以滿足低延遲、高讀寫速率以及吞吐量的應用需求。 文中課程 更多精彩課程、微認證、沙箱實驗,盡在華為云學院 塊存儲服務EVS:云上堅實的數(shù)據(jù)底座 通過本課程的學習,用戶將對云
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    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)關聯(lián)分析案例 業(yè)務痛點: 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)無法進行關聯(lián)分析。
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫的區(qū)別是什么 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫的區(qū)別是什么 時間:2021-03-03 11:22:28 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫,并針對決策和分析進行優(yōu)化。數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)管理的有效技術,是由一批數(shù)據(jù)構成的有序集合,這些數(shù)據(jù)被存放在結構化
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    華為云計算 云知識 Nova物理部署示例 Nova物理部署示例 時間:2021-02-08 20:46:51 云計算 Nova是OpenStack中提供計算資源服務的項目,作為OpenStack最核心的項目,其物理部署有6個重要的特點。 無中心結構 各組件無本地持久化狀態(tài) 可水平擴展
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    華為云計算 云知識 物理模型產出物 物理模型產出物 時間:2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設計中,物理模型設計階段,需要產出: 物理數(shù)據(jù)模型; 物理模型命名規(guī)范; 物理數(shù)據(jù)模型設計說明書; 生成DDL建表語句。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在?
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    華為云計算 云知識 建立物理化命名規(guī)范 建立物理化命名規(guī)范 時間:2021-06-02 14:44:17 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)物理化模型建設的過程中,要建立命名規(guī)范,對實體進行物理化命名。命名要遵循以下要求: 1. 根據(jù)數(shù)據(jù)物理特性進行命名; 2. 名稱有效字符的范圍(避免使用非法字符出現(xiàn)在名稱中);
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    ,兼顧數(shù)據(jù)物理限制。有限的資源,有限的硬件條件提出了物理模型反范式化的需求。 反范式處理需要適度進行。理論上,如果硬件條件無限制多的話,不需要非正則化處理: 對于特定配置的硬件系統(tǒng),在滿足應用功能目標和性能指標的前提下,適度進行; 會帶來數(shù)據(jù)冗余問題。 還有可能會導致數(shù)據(jù)不一致問題。
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    【業(yè)務遷移難】:現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫種類多,業(yè)務遷移工作量大。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉庫服務DWS為核心,構建統(tǒng)一免運維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲和分析平臺; 利用DWS匯聚各業(yè)務數(shù)據(jù)數(shù)據(jù),實現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲和分析; 結合BI工具,實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。 客戶價值: 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲,統(tǒng)一分析,支持客戶實現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘;
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    操作簡單,適用于小批量數(shù)據(jù)入庫。 使用COPY FROM STDIN導入數(shù)據(jù) 其他文件或數(shù)據(jù)庫 使用Java語言開發(fā)應用程序時,通過調用JDBC驅動的CopyManager接口,從文件或其他數(shù)據(jù)庫向GaussDB(DWS)寫入數(shù)據(jù)。 從其他數(shù)據(jù)庫直接寫入DWS的方式,具有業(yè)務數(shù)據(jù)無需落地成文件的優(yōu)勢。
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    Greenplum數(shù)據(jù)倉庫架構及特點介紹 Greenplum數(shù)據(jù)倉庫架構及特點介紹 時間:2021-03-03 11:35:27 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Greenplum架構:Greenplum主要由Master節(jié)點、Segment節(jié)點、interconnect三部分組成。Greenplum
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    隨著IT、信息技術的發(fā)展和進步,數(shù)據(jù)資源已經成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源,構建大數(shù)據(jù)平臺,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值,成為企業(yè)經營的新趨勢和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價值”,成為助力客戶實現(xiàn)預測性分析的關鍵要素。 圖2數(shù)據(jù)融合分析 優(yōu)勢 統(tǒng)一分析入口 以DWS的SQL作為上層應
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    intelligence)工具無縫對接,業(yè)務遷移修改量極小。 3. 安全可靠 GaussDB(DWS)支持數(shù)據(jù)加密,同時可與數(shù)據(jù)庫安全服務對接,保證云上數(shù)據(jù)安全。同時GaussDB(DWS)支持自動數(shù)據(jù)全量、增量備份,提升數(shù)據(jù)可靠性。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在??????????????
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    goDB數(shù)據(jù)無法做復雜關聯(lián)分析; 數(shù)據(jù)存儲在不同庫,不易進行統(tǒng)一管理和維護。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉庫服務DWS為核心,構建統(tǒng)一免運維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲和分析平臺; 利用DWS匯聚各類數(shù)據(jù)(業(yè)務數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、招投標數(shù)據(jù)等),實現(xiàn)一站式數(shù)據(jù)存儲、加工、分析,支撐業(yè)務數(shù)據(jù)查詢、BI報表、精準推薦等場景。
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    云享讀書會《數(shù)據(jù)倉庫工具箱》 云享讀書會《數(shù)據(jù)倉庫工具箱》 時間:2020-12-08 15:18:00 華為云·云享讀書會系列活動,每期會選取一本技術相關的暢銷書籍,邀請原作者/業(yè)內咖提煉書籍精華、分享領讀視頻,幫助大家快速積累專業(yè)知識。本期領讀書籍為《數(shù)據(jù)倉庫工具箱:維度建
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