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- 計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
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精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計(jì)算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來(lái)全新的視覺(jué)體驗(yàn) 適合人群：面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計(jì)算的可視化平臺(tái) 技術(shù)能力：了解流計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)，掌握華為云基于流計(jì)算的可視化解決方案 認(rèn)證價(jià)值：來(lái)自：專題數(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 約束和限制: 數(shù)據(jù)管理服務(wù) 使用限制 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫(kù) 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫(kù) 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB (for MySQL)安全最佳實(shí)踐:內(nèi)網(wǎng)連接實(shí)例，更快更安全 概述 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖來(lái)自：百科
- 計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 相關(guān)內(nèi)容
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企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計(jì)算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來(lái)全新的視覺(jué)體驗(yàn) 適合人群：面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計(jì)算的可視化平臺(tái) 技術(shù)能力：了解流計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)，掌握華為云基于流計(jì)算的可視化解決方案 認(rèn)來(lái)自：專題應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)資源和性能監(jiān)控等運(yùn)維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無(wú)縫集成：可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢HDFS、 OBS 上的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)無(wú)需搬遷。 提供一鍵式異構(gòu) 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 工具：提供配套的遷移工具，可支持MySQL、Oracle和Teradata的SQL腳本遷移到GaussDB(DWS)。來(lái)自：百科
- 計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 更多內(nèi)容
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助客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動(dòng)。支持文件系統(tǒng)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，NoSQL，大數(shù)據(jù)云服務(wù)和對(duì)象存儲(chǔ)等數(shù)據(jù)源，無(wú)論是客戶自建還是公有云上的數(shù)據(jù)源 本地?cái)?shù)據(jù)遷移上云 本地?cái)?shù)據(jù)是指存儲(chǔ)在用戶自建或者租用的IDC中的數(shù)據(jù)，或者第三方云環(huán)境中的數(shù)據(jù)，包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)、文件系統(tǒng)等。來(lái)自：百科![]()
適用于需要超大帶寬和超低時(shí)延的場(chǎng)景。 超高性能云硬盤(pán)，可用于企業(yè)關(guān)鍵性業(yè)務(wù)，適合高吞吐、低時(shí)延的工作負(fù)載。 高性價(jià)比的云硬盤(pán)，可用于高吞吐、低時(shí)延的企業(yè)辦公。 可用于一般訪問(wèn)的工作負(fù)載。 典型應(yīng)用場(chǎng)景 數(shù)據(jù)庫(kù)：Oracle、SQL ServerClickHouse AI場(chǎng)景 超大帶寬的讀寫(xiě)密集型場(chǎng)景來(lái)自：專題![]()
運(yùn)行 應(yīng)用場(chǎng)景 對(duì)安全有高要求的行業(yè)。 用戶間計(jì)算資源物理隔離，網(wǎng)絡(luò)資源邏輯隔離，結(jié)合分布式存儲(chǔ)及多種安全防護(hù)產(chǎn)品，為用戶打造一個(gè)立體的安全防護(hù)環(huán)境。 對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行有要求的行業(yè)。 用戶獨(dú)占物理資源，保障用戶的業(yè)務(wù)平穩(wěn)運(yùn)行。 對(duì)資源使用靈活性要求高的行業(yè)。 用戶可隨時(shí)創(chuàng)建、刪除資來(lái)自：百科![]()
來(lái)自：百科![]()
HA能力的選擇。 資源管控 用戶可以查看專屬計(jì)算集群下的物理機(jī)列表和計(jì)算資源總量和消耗量以及物理機(jī)上 彈性云服務(wù)器 的列表，用戶能直觀的查看和管理計(jì)算資源。 專屬計(jì)算集群服務(wù) DCC 專屬計(jì)算集群（Dedicated Computing Cluster）為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)來(lái)自：百科![]()
悉華為融合數(shù)倉(cāng)在行業(yè)中的應(yīng)用，描述GaussDB 200中的概念和架構(gòu)，掌握GaussDB 200的基本用法，熟悉GaussDB 200的核心性能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和融合數(shù)倉(cāng) 2. GaussDB 200 概述 3. GaussDB 200 6.5 新特性介紹 4. GaussDB來(lái)自：百科![]()
必要掌握的知識(shí)，本課程通過(guò)視頻+課件的干貨形式，期望通過(guò)學(xué)習(xí)，幫助提升DBA實(shí)際技能。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括DWS的分布式執(zhí)行框架、存儲(chǔ)過(guò)程使用、性能調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)遷移及運(yùn)維知識(shí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、解DWS的分布式執(zhí)行框架。 2、掌握DWS的性能調(diào)優(yōu)。來(lái)自：百科![]()
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![]()
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：專題![]()
E、云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等。 華為云 函數(shù)工作流 FunctionGraph一項(xiàng)基于事件驅(qū)動(dòng)的函數(shù)托管計(jì)算服務(wù)，只需編寫(xiě)業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行的條件，無(wú)需配置和管理服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施，函數(shù)以彈性、免運(yùn)維、高可靠的方式運(yùn)行。 云應(yīng)用引擎CAE是一個(gè)面向應(yīng)用的Ser來(lái)自：百科![]()
大數(shù)據(jù)是人類(lèi)進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來(lái)面臨的一個(gè)巨大問(wèn)題：社會(huì)生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，數(shù)據(jù)種類(lèi)越來(lái)越多，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來(lái)越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比如說(shuō)單機(jī)存儲(chǔ)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)無(wú)法解決這些新的大數(shù)據(jù)問(wèn)題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問(wèn)題，Apache基金會(huì)推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開(kāi)源解決方案。Ha來(lái)自：專題![]()
企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計(jì)算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來(lái)全新的視覺(jué)體驗(yàn) 適合人群：面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計(jì)算的可視化平臺(tái) 技術(shù)能力：了解流計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)，掌握華為云基于流計(jì)算的可視化解決方案 認(rèn)來(lái)自：專題![]()
方面的探索創(chuàng)新及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的認(rèn)可。多年來(lái)，數(shù)碼大方充分發(fā)揮在工業(yè)軟件生態(tài)中的核心作用，堅(jiān)持研發(fā)自主的CAD/CAXA PLM協(xié)同管理解決方案內(nèi)核和平臺(tái)，并積極支持合作伙伴基于平臺(tái)開(kāi)發(fā)各種自有品牌的專業(yè)軟件。目前，數(shù)碼大方已經(jīng)形成一個(gè)開(kāi)放、共享、對(duì)等、協(xié)作的工業(yè)軟件生態(tài)。 未來(lái)，數(shù)碼來(lái)自：云商店![]()
業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，比如Oracle、Greenplum等。 簡(jiǎn)單易用 圖形化編排，即開(kāi)即用，輕松上手。 圖1一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)治理平臺(tái) 云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 快速將線下數(shù)據(jù)遷移上云，將數(shù)據(jù)集成到云上大數(shù)據(jù)服務(wù)中，并在DAYU的界面中就可以進(jìn)行快速的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工作，讓企業(yè)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)變得如此簡(jiǎn)單。來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS的優(yōu)勢(shì) 可視化手段 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS通過(guò)可視化的手段以人類(lèi)便于理解的圖表形式，將重點(diǎn)數(shù)據(jù)以圖形化的頁(yè)面展示，從而顯著的降低了數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維的門(mén)檻，提高了數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維的效率。 運(yùn)維無(wú)憂 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS將一切繁重的IT運(yùn)維工作都集中在云后臺(tái)管理，從專業(yè)，復(fù)雜，繁重的數(shù)據(jù)中心運(yùn)維來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時(shí)間：2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) OLTP與OLAP主要從分析粒度、時(shí)效性、數(shù)據(jù)更新需求，驅(qū)動(dòng)方式等幾個(gè)內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比分析。 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)院來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)有哪些 GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)有哪些 時(shí)間：2021-06-17 12:13:50 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比，主要有以下特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢(shì)，可解決多行業(yè)超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與通用平臺(tái)管理問(wèn)題： 1來(lái)自：百科
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- 創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS
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