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數(shù)據(jù)組件,支持 數(shù)據(jù)湖 、 數(shù)據(jù)倉庫 、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖 MRS (MapReduce Service)為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、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)倉庫、BI、AI融合等能力。來自:專題ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模與設(shè)計(jì)工具,完美的企業(yè)級(jí)可視化解決方案,分析,建模,測(cè)試和維護(hù)您的所有系統(tǒng),軟件,流程和架構(gòu)。來自:專題
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本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開發(fā)模塊上開發(fā)并執(zhí)行Python腳本示例。 文檔鏈接 開發(fā)一個(gè)Hive SQL作業(yè) 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開發(fā)模塊上進(jìn)行Hive SQL開發(fā)。 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開發(fā)模塊上進(jìn)行Hive SQL開發(fā)。 文檔鏈接 開發(fā)一個(gè)DWS SQL作業(yè) 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開發(fā)模塊上通過DWS來自:專題我的數(shù)據(jù) 通過我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)源的連接配置,支持如下數(shù)據(jù)源: 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)( OBS ) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(DWS) 數(shù)據(jù)湖探索 ( DLI ) MapReduce服務(wù) (MRS Hive) MapReduce服務(wù)(MRS SparkSQL) 云數(shù)據(jù)庫MySQL 云數(shù)據(jù)庫 PostgreSQL來自:百科
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GaussDB (DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動(dòng)輒長達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程,在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡化了企業(yè)用戶的購買過程,使用數(shù)據(jù)倉庫的方式,降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價(jià)和門檻,讓數(shù)據(jù)倉庫實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬家大中小企業(yè),讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。來自:百科
類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。來自:百科
數(shù)據(jù)管理 支持管理DWS、DLI、MRS Hive等多種數(shù)據(jù)倉庫。 支持可視化和DDL方式管理數(shù)據(jù)庫表。 數(shù)據(jù)集成 與批量數(shù)據(jù)遷移無縫集成,依托批量數(shù)據(jù)遷移的強(qiáng)力支撐,支持20多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間可靠高效的數(shù)據(jù)傳輸,輕松實(shí)現(xiàn)多數(shù)據(jù)源集成到數(shù)據(jù)倉庫。 腳本開發(fā) 提供在線腳本編輯器,支持多來自:百科
house湖倉一體技術(shù)已成為主流架構(gòu),其主要觀點(diǎn)是結(jié)合數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)勢(shì),旨在構(gòu)建高效、靈活、簡潔的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺(tái)。 數(shù)據(jù)湖內(nèi)承載全量數(shù)據(jù),根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活組合,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行批量、實(shí)時(shí)加工,讓企業(yè)用一份數(shù)據(jù),按需建立AI、BI、數(shù)據(jù)科學(xué)等多工作負(fù)載,加速數(shù)據(jù)在湖內(nèi)流動(dòng),減少80%來自:百科
可視化最主要的功能區(qū)域。用戶通過畫布可實(shí)現(xiàn)對(duì)組件布局編排、樣式配置以及數(shù)據(jù)源與圖表之間綁定 公開與加密發(fā)布 開發(fā)過程支持預(yù)覽,開發(fā)完成后可支持公開與加密發(fā)布 開發(fā)過程支持預(yù)覽,開發(fā)完成后可支持公開與加密發(fā)布 大 數(shù)據(jù)可視化 平臺(tái)常見問題解答 大數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)常見問題解答 DLV 可以做什么?來自:專題
數(shù)據(jù)源的方式,可訪問的數(shù)據(jù)源包括Hive、 CS V、Parquet、ORC、JSON和JDBC數(shù)據(jù)源,這些不同的數(shù)據(jù)源之間也可以實(shí)現(xiàn)互相操作。SparkSQL復(fù)用了Hive的前端處理邏輯和元數(shù)據(jù)處理模塊,使用SparkSQL可以直接對(duì)已有的Hive數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢。 另外,SparkS來自:專題
CDM 怎么使用 云數(shù)據(jù)遷移 CDM怎么使用 當(dāng)您在使用云數(shù)據(jù)遷移(CDM)過程中遇到任何困難,可在文檔中心獲取相關(guān)產(chǎn)品及服務(wù)的幫助文檔。文檔中心為您提供 華為云產(chǎn)品 使用指導(dǎo),讓您輕松上云。 當(dāng)您在使用云數(shù)據(jù)遷移(CDM)過程中遇到任何困難,可在文檔中心獲取相關(guān)產(chǎn)品及服務(wù)的幫助文檔。文檔中心來自:專題
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