- 架構(gòu)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) 適合哪些場(chǎng)合使用 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)適合哪些場(chǎng)合使用 時(shí)間:2020-09-24 14:43:28 商業(yè)智能系統(tǒng),數(shù)據(jù)儀表盤(pán),探索式和交互式數(shù)據(jù)分析,批量數(shù)據(jù)處理等都是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的強(qiáng)項(xiàng)。 商業(yè)智能系統(tǒng) 商業(yè)智能系統(tǒng)也就是一般所指的BI系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)普遍的使用場(chǎng)景就是來(lái)自:百科構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型體系,通過(guò)規(guī)范定義和數(shù)據(jù)建模,自頂向下構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)分層體系,沉淀企業(yè)數(shù)據(jù)公共層和主題庫(kù),便于數(shù)據(jù)的流通、共享、創(chuàng)造、創(chuàng)新,提升數(shù)據(jù)使用效率,極大的減少數(shù)據(jù)冗余,混亂,隔離,不一致以及謬誤等。 DAYU規(guī)范設(shè)計(jì)支持的數(shù)據(jù)建模方法有: 關(guān)系建模 關(guān)系建模是用實(shí)體關(guān)系(Entity來(lái)自:百科
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,幫助企業(yè)快速構(gòu)建從數(shù)據(jù)接入到數(shù)據(jù)分析的端到端智能數(shù)據(jù)系統(tǒng),消除數(shù)據(jù)孤島,統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),加快數(shù)據(jù)變現(xiàn),實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 產(chǎn)品架構(gòu)如圖1所示。 圖1產(chǎn)品架構(gòu) 數(shù)據(jù)集成 支持批量數(shù)據(jù)遷移、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)同步,支持20+異構(gòu)數(shù)據(jù)源,全向?qū)脚渲煤凸芾恚С謫伪?、整?kù)、增量、周期性數(shù)據(jù)集成。來(lái)自:百科GaussDB架構(gòu) GaussDB架構(gòu) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB,是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),卓越性能,極致性能和準(zhǔn)線(xiàn)性擴(kuò)展,PB級(jí)存儲(chǔ)和1000+節(jié)點(diǎn),企業(yè)級(jí)負(fù)載下性能卓越。 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB,是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),卓越性能,極致性能和準(zhǔn)線(xiàn)性擴(kuò)來(lái)自:專(zhuān)題華為云計(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:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 時(shí)間:2021-03-05 15:02:23 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù),并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),可借助DWS Expr來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 時(shí)間:2020-09-24 14:45:50 廣義上來(lái)說(shuō),Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng),它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特征,也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可擴(kuò)展性,來(lái)自:百科MRS 的架構(gòu) MRS的架構(gòu) 時(shí)間:2020-09-23 14:25:36 華為云提供了大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) (MRS),MRS是一個(gè)在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù),一鍵即可部署Hadoop集群。 產(chǎn)品架構(gòu) 華為云MRS的邏輯架構(gòu)如圖1所示。 圖1 MRS架構(gòu) MR來(lái)自:百科Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件,支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。MRS同時(shí)支持混合云和公有云兩種形態(tài):混合云版本,一個(gè)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)離線(xiàn)、實(shí)時(shí)、邏輯三種數(shù)據(jù)湖,以云原生架構(gòu)助力客戶(hù)智能升級(jí);公有云版本,協(xié)助客戶(hù)快速構(gòu)建低成本、靈活開(kāi)放、安全可靠的一站式大數(shù)據(jù)平臺(tái)。來(lái)自:專(zhuān)題市 DWS 云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 超大規(guī)模:建成全球最大的金融數(shù)倉(cāng)單集群480+節(jié)點(diǎn) 一站式分析:支持企業(yè)數(shù)倉(cāng)、數(shù)據(jù)集市、IoT多場(chǎng)景 全場(chǎng)景部署:一套架構(gòu)支持多云部署,用戶(hù)體驗(yàn)一致 DataArts Studio 數(shù)據(jù)治理中心 一站式:全鏈路 數(shù)據(jù)治理 工具,提效7倍+ 建模快:一鍵導(dǎo)入復(fù)用資產(chǎn),建模從月->天來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間:2021-03-23 19:41:16 云硬盤(pán) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場(chǎng)景,典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫(kù)上云往往會(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問(wèn)題。例如oracle來(lái)自:百科? 企業(yè)核心業(yè)務(wù)應(yīng)用架構(gòu)和集成架構(gòu)發(fā)展歷程 企業(yè)核心業(yè)務(wù)演進(jìn)我們將主要分成兩部分:應(yīng)用架構(gòu)發(fā)展歷程和集成架構(gòu)發(fā)展歷程。應(yīng)用架構(gòu)的演進(jìn),將依次經(jīng)歷單體應(yīng)用架構(gòu)、垂直架構(gòu)、SOA架構(gòu),最終發(fā)展至微服務(wù)架構(gòu)。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 容器相關(guān)基礎(chǔ)操作 Docker架構(gòu) Docker Engine介紹和Docker內(nèi)部構(gòu)建來(lái)自:百科
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