- 簡(jiǎn)述基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)上的olap應(yīng)用 內(nèi)容精選 換一換
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ata的SQL語(yǔ)法進(jìn)行了兼容性增強(qiáng),在很多場(chǎng)合都可以替代國(guó)外同類型產(chǎn)品。我們的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)工程師重點(diǎn)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于行列混存的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核,在支持海量數(shù)據(jù)快速分析的同時(shí)也很好地兼顧了業(yè)務(wù)運(yùn)作系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)增刪改的需求。引入了自研的基于代價(jià)的查詢優(yōu)化器,以及當(dāng)前數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)所流行的一些黑來(lái)自:百科用傳統(tǒng)的FS-LDM方式建模,將會(huì)面臨靈活性差、周期長(zhǎng)、成本高的問(wèn)題。處于業(yè)務(wù)高速發(fā)展期的客戶,往往要求數(shù)據(jù)平臺(tái)要靈活、高效。 大數(shù)據(jù)技術(shù)通過(guò)開放的數(shù)據(jù)格式,幫助客戶快速構(gòu)建面向不同使用者的貼源層-明細(xì)層-匯總層-集市層,結(jié)合大寬表自助式OLAP分析組件,進(jìn)一步解決大數(shù)據(jù)的大表關(guān)來(lái)自:百科
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產(chǎn)品的云原生服務(wù),兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99和SQL 2003,同時(shí)兼容PostgreSQL/Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài),為各行業(yè)PB級(jí)海量大數(shù)據(jù)分析提供有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)提供專業(yè)高效的服務(wù)管理控制平臺(tái),讓用戶自助完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的管理和維護(hù),系統(tǒng)可用性高。用戶可以快速創(chuàng)建DWS集群并開展業(yè)務(wù)。來(lái)自:百科artner發(fā)布的 數(shù)據(jù)管理 解決方案魔力象限,相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),性價(jià)比提升數(shù)倍,具備大規(guī)模擴(kuò)展能力和企業(yè)級(jí)可靠性。 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,攜手客來(lái)自:百科
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另一方面如果鎖住了多張表,又會(huì)阻擋數(shù)據(jù)庫(kù)表單更新的事務(wù),造成業(yè)務(wù)的延時(shí)甚至中斷。 解決方案 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)情報(bào)供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),通過(guò)某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過(guò)程,業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)來(lái)自:百科
全措施。 快照數(shù)據(jù)安全 GaussDB (DWS)的備份數(shù)據(jù)是以快照的形式存儲(chǔ)在 OBS 上。OBS已通過(guò)中國(guó)數(shù)據(jù)中心聯(lián)盟的可信 云安全 認(rèn)證。OBS上的數(shù)據(jù)支持訪問(wèn)權(quán)限控制,密匙訪問(wèn), 數(shù)據(jù)加密 。GaussDB(DWS)的快照數(shù)據(jù)僅用于數(shù)據(jù)的備份和恢復(fù),無(wú)法被外界任何用戶訪問(wèn)操作,包括Ga來(lái)自:百科
的數(shù)據(jù)是否符合該模型或者假設(shè)。如果該假設(shè)成立,那么在此基礎(chǔ)上再去檢驗(yàn)新的數(shù)據(jù)集或者進(jìn)一步提煉假設(shè)的模型,讓其更接近最終的分析結(jié)果。探索式數(shù)據(jù)分析是一個(gè)對(duì)假設(shè)的結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和收斂的過(guò)程。探索式數(shù)據(jù)處理被廣泛地應(yīng)用在金融,保險(xiǎn),互聯(lián)網(wǎng),社科,醫(yī)療,制藥等行業(yè),是數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師的好幫手。來(lái)自:百科
實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 了解基于昇騰310進(jìn)行智能應(yīng)用開發(fā)的常用流程; ② 學(xué)習(xí)如何基于昇騰310(Atlas300)實(shí)現(xiàn)典型網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的開發(fā)(Python)。 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.啟動(dòng)環(huán)境 3.開始實(shí)驗(yàn) 附錄Jupyter Notebook常用操作說(shuō)明 溫馨提示:詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁(yè)面:https://lab來(lái)自:百科
加密后的設(shè)備密鑰。Password的值為使用“HMA CS HA256”算法以時(shí)間戳為密鑰,對(duì)secret進(jìn)行加密后的值。 secret為注冊(cè)設(shè)備時(shí)平臺(tái)返回的secret。 使用生成工具生成的clientId格式,默認(rèn)不校驗(yàn)時(shí)間戳:設(shè)備ID_0_0_時(shí)間戳。 當(dāng)采用“HMACSHA256”校驗(yàn)時(shí)間戳方式時(shí),會(huì)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. 配置開發(fā)環(huán)境來(lái)自:百科
2、全面介紹DWS的基本功能與操作,展示DWS的console等管理功能。 3、DWS支持多種客戶端與開發(fā)接口,使得開發(fā)人員輕松方便的操作DWS數(shù)據(jù)庫(kù)。 4、介紹數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出的方式,輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸,并分析其加載數(shù)據(jù)的性能。 5、介紹DWS + CDM + OBS的數(shù)據(jù)上云解決方案,讓數(shù)據(jù)真正流動(dòng)起來(lái)。 6、提供(DWS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
數(shù)字孿生可視化平臺(tái),它不僅提供了高效的實(shí)時(shí)渲染技術(shù),還通過(guò)業(yè)務(wù)邏輯的深度集成,為客戶提供了更加直觀、智能的可視化服務(wù)。平臺(tái)的外在表現(xiàn)是高質(zhì)量的渲染效果,而內(nèi)在則是強(qiáng)大的業(yè)務(wù)邏輯和數(shù)據(jù)處理能力。源數(shù)據(jù)的接入和融合,高效的實(shí)時(shí)渲染和交互能力,為政企客戶提供了強(qiáng)大的數(shù)字孿生服務(wù)。 基于華為云Astro零代碼應(yīng)用構(gòu)建+IOC多屏多職能協(xié)同來(lái)自:百科
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