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- 基于hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間：2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS將 OBS 上存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表，從而利用數(shù)據(jù)庫(kù)SQL引擎的能力對(duì)OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) SQL On OBS，冷熱數(shù)據(jù)分離，歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。來(lái)自：百科由批量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)產(chǎn)生的。批量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)一般對(duì)計(jì)算資源要求較多，對(duì)響應(yīng)時(shí)延的要求較低，一般都選擇在業(yè)務(wù)系統(tǒng)不那么繁忙的夜間運(yùn)行。 在數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的應(yīng)用范圍也更加的寬廣。通過(guò)數(shù)據(jù)快速靈活地調(diào)整商業(yè)決策也越來(lái)越受到廣大企業(yè)用戶的認(rèn)可，并把它應(yīng)用到自己的生產(chǎn)服務(wù)過(guò)程當(dāng)中。我們每來(lái)自：百科
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ModelArts的推理功能 溫馨提示：詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁(yè)面：https://lab.huaweicloud.com/testdetail.html?testId=337為準(zhǔn)。 【華為云】企業(yè)上云最佳實(shí)踐 華為云最佳實(shí)踐，是基于華為云眾多客戶上云的成功案例提煉而成的典型場(chǎng)景實(shí)踐指導(dǎo)來(lái)自：百科09:48:11 MRS 基于開(kāi)源軟件Hadoop進(jìn)行功能增強(qiáng)、Spark內(nèi)存計(jì)算引擎、HBase分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)以及Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架，提供企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢和分析的統(tǒng)一平臺(tái)，幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)，可解決各大企業(yè)的以下需求： 海量數(shù)據(jù)的分析與計(jì)算 海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ) 海量數(shù)據(jù)流式處理來(lái)自：百科
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huaweicloud.com/testdetail.html?testId=458為準(zhǔn)。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致來(lái)自：百科![]()
nx服務(wù)的容器服務(wù)部署，并進(jìn)行驗(yàn)證。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本手冊(cè)用戶將了解到： 1）整個(gè)K8S系統(tǒng)的安裝和配置 2）通過(guò)管理計(jì)算節(jié)點(diǎn)，創(chuàng)建特定功能的容服務(wù) 3）基本K8S命令，管理計(jì)算節(jié)點(diǎn)的容器服務(wù) 4）容器的網(wǎng)絡(luò)配置，完成服務(wù)功能性驗(yàn)證 實(shí)驗(yàn)摘要 1. 實(shí)驗(yàn)環(huán)境準(zhǔn)備 2. 配置開(kāi)發(fā)環(huán)境來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Kubernetes基于list-watch機(jī)制的控制器架構(gòu) Kubernetes基于list-watch機(jī)制的控制器架構(gòu) 時(shí)間：2021-06-30 19:19:48 Kubernetes基于list-watch機(jī)制的控制器架構(gòu)如下圖所示： 文中課程 更多精來(lái)自：百科![]()
本次活動(dòng)采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專(zhuān)家答疑掃除數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)際應(yīng)用的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 課程簡(jiǎn)介 本次活動(dòng)采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專(zhuān)家答疑，掃除數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)際應(yīng)用的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和華為云DWS。 2、全面介紹DWS的基本功能與操作，展示DWS的console等管理功能。來(lái)自：百科![]()
為什么要使用華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS) ？ 免費(fèi)體驗(yàn) 應(yīng)用場(chǎng)景:云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) DWS輸出流（通過(guò)OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式）:功能描述 DWS輸出流（通過(guò)OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式）:功能描述 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉(cāng)一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案來(lái)自：百科![]()
為第一張表。 2、依據(jù)選取的第一張表，根據(jù)代價(jià)選擇第二張表，第三張表。由此可以得到多個(gè)不同的執(zhí)行計(jì)劃。 3、計(jì)算出代價(jià)最小的一個(gè)計(jì)劃，作為最終的順序優(yōu)化結(jié)果。 Hive與其他組件的關(guān)系 Hive與HDFS組件的關(guān)系 Hive是Apache的Hadoop項(xiàng)目的子項(xiàng)目，Hive利用H來(lái)自：專(zhuān)題![]()
S)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲(chǔ)，GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ)，也可以通過(guò)外表的形式通過(guò)OBS進(jìn)行存儲(chǔ)。 Hive不支持索引，GaussDB(DWS)支持索引，所以查詢速度GaussDB(DWS)更快。 Hive不支持來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于華為云IoT在線開(kāi)發(fā)MQTT協(xié)議的智慧路燈案例 基于華為云IoT在線開(kāi)發(fā)MQTT協(xié)議的智慧路燈案例 時(shí)間：2022-11-18 11:05:00 場(chǎng)景說(shuō)明 本文以“智慧路燈”為示例，通過(guò)MQTT.fx的設(shè)備模擬器替代真實(shí)的設(shè)備，帶您快速體驗(yàn)設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)到華來(lái)自：百科![]()
提供豐富的部署步驟，有助于用戶制定標(biāo)準(zhǔn)的部署流程，降低部署成本，提升發(fā)布效率。 了解更多 應(yīng)用場(chǎng)景 在您進(jìn)行新系統(tǒng)升級(jí)時(shí)，會(huì)遇到停服部署或者無(wú)法灰度驗(yàn)證的情況，本實(shí)踐采用基于Nginx負(fù)載均衡機(jī)制，在不影響業(yè)務(wù)正常運(yùn)行的前提下，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的平滑升級(jí)。 方案架構(gòu) 基于Nginx實(shí)現(xiàn)灰度發(fā)布來(lái)自：專(zhuān)題![]()
務(wù)構(gòu)建發(fā)布，但可能存在一定的生產(chǎn)安全風(fēng)險(xiǎn)。 一種是Master加Agent模式。Master節(jié)點(diǎn)主要是處理調(diào)度構(gòu)建作業(yè)，把構(gòu)建分發(fā)到Agent實(shí)際執(zhí)行，監(jiān)視Agent的狀態(tài)。業(yè)務(wù)構(gòu)建發(fā)布的工作交給Agent進(jìn)行，即執(zhí)行Master分配的任務(wù)，并返回任務(wù)的進(jìn)度和結(jié)果。 本實(shí)踐采用M來(lái)自：專(zhuān)題![]()
云知識(shí) 基于云容器引擎部署NGINX應(yīng)用 基于云容器引擎部署NGINX應(yīng)用 時(shí)間：2020-12-02 11:11:48 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于華為云云容器引擎CCE快速部署NGINX容器應(yīng)用，并管理該容器應(yīng)用的全生命周期的技能鍛煉，使用戶具備將云容器引擎應(yīng)用到實(shí)際項(xiàng)目中的能力。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科![]()
支持統(tǒng)一管理在腳本開(kāi)發(fā)和作業(yè)開(kāi)發(fā)使用到的file、jar、archive類(lèi)型的資源。 作業(yè)調(diào)度 支持單次調(diào)度、周期調(diào)度和事件驅(qū)動(dòng)調(diào)度，周期調(diào)度支持分鐘、小時(shí)、天、周、月多種調(diào)度周期。 作業(yè)調(diào)度支持多種云服務(wù)的多種類(lèi)型的任務(wù)混合編排，高性能的調(diào)度引擎已經(jīng)經(jīng)過(guò)幾百個(gè)應(yīng)用的檢驗(yàn)。 運(yùn)維監(jiān)控 支持對(duì)作來(lái)自：百科![]()
物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)量龐大的“物”會(huì)產(chǎn)生PB級(jí)的海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無(wú)法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒(méi)法及時(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)，就無(wú)法將數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化，大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)又成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。針對(duì)這種情況，大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)來(lái)自：百科![]()
快速升級(jí)，降低版本升級(jí)對(duì)業(yè)務(wù)的影響度； 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kù)，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ)，提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力，用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)？ 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)？ 時(shí)間：2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來(lái)自：百科![]()
更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 塊存儲(chǔ)服務(wù)EVS：云上堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，用戶將對(duì)云硬盤(pán)形成系統(tǒng)的理解，掌握云硬盤(pán)的相關(guān)知識(shí)及如何在對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景下使用云硬盤(pán)。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 EVS備份 EVS快照 EVS常用功能 EVS狀態(tài)說(shuō)明和狀態(tài)變更流程 EVS購(gòu)買(mǎi)來(lái)自：百科![]()
效、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(jiǎn)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)集來(lái)自：專(zhuān)題
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