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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間:2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫,并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Expr來自:百科[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫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 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來自:百科系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間:2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。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:百科適合人群:對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員,社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力:掌握數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)等云服務(wù)的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力 認(rèn)證價(jià)值:了解數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),通過實(shí)踐提升大數(shù)據(jù)分析的能力 認(rèn)證課程詳情 展開詳情 面對(duì)每天大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),及時(shí)、高效的處理這些數(shù)據(jù)顯得十來自:專題同。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 有些數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性很強(qiáng),如果沒有及時(shí)分析處理就會(huì)失去價(jià)值,甚至可能造成損失,我們稱之為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。典型的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包括設(shè)備位置信息、設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)等,應(yīng)用于實(shí)時(shí)監(jiān)控、實(shí)時(shí)告警等場(chǎng)景,例如,車輛實(shí)時(shí)上報(bào)位置數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)分析后呈現(xiàn)到交通監(jiān)控中心的大屏上,交通專家根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)下達(dá)來自:百科[課程]大數(shù)據(jù)離線處理場(chǎng)景化解決方案 [課程]大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)檢索場(chǎng)景化解決方案 [課程]大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流處理場(chǎng)景化解決方案 [課程]大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉場(chǎng)景化解決方案 [課程]大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)總指導(dǎo) [課程]大數(shù)據(jù)離線處理場(chǎng)景化解決方案 [課程]大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)檢索場(chǎng)景化解決方案 [課程]大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流處理場(chǎng)景化解決方案來自:專題標(biāo)準(zhǔn)SQL、Spark、Flink程序就可輕松完成多數(shù)據(jù)源的聯(lián)合計(jì)算分析,挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Express將查詢分析擴(kuò)展至 數(shù)據(jù)湖 ?;谌A為GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù),來自:專題k、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。 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、實(shí)時(shí)、邏輯三種數(shù)據(jù)湖,以云原生架構(gòu)助力客戶智能升級(jí);公有云版本,協(xié)助客戶快速構(gòu)建低成本、靈活開放、安全可靠的一站式大數(shù)據(jù)平臺(tái)。來自:專題
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