- 歷史數(shù)據(jù)變化的數(shù)據(jù)倉庫 內(nèi)容精選 換一換
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DATABASE 創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)庫。 CREATE TABLE 在當(dāng)前數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建一個(gè)新的空白表。 CREATE VIEW 創(chuàng)建一個(gè)視圖。視圖就像一個(gè)窗口,透過它可以看到數(shù)據(jù)庫中用戶感興趣的數(shù)據(jù)及變化。 ALTER DATABASE 修改數(shù)據(jù)庫的屬性,包括它的名稱、所有者、連接數(shù)限制、對象隔離屬性等。來自:專題WS Express可直接對存儲(chǔ)在 對象存儲(chǔ)OBS 上的大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成、處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 優(yōu)勢 統(tǒng)一分析入口:以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口,應(yīng)用開發(fā)人員使用熟悉的SQL語言即可訪問所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互式分析:針對即時(shí)的分析需求,分析人員通過DWS Express,可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取信息。來自:專題
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客戶可以以較低的價(jià)格獲得高質(zhì)量的商品,從而獲得更高的滿意度。此外,軟件的異構(gòu)數(shù)據(jù)處理能力使得企業(yè)能夠更好地處理歷史數(shù)據(jù),降低數(shù)據(jù)遷移的復(fù)雜性,提高數(shù)據(jù)處理效率。 盈利分析 新迪天工CAD軟件具有成熟的技術(shù)能力,能夠滿足工業(yè)企業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)需求。通過精確的市場定位和合理的 定價(jià) 策略,企業(yè)來自:專題
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,建立多維度的預(yù)算模式。 將科研項(xiàng)目預(yù)算經(jīng)費(fèi)寫入財(cái)務(wù)共享的成本中心,根據(jù)組織內(nèi)的崗位、費(fèi)用類型、經(jīng)費(fèi)來源的不同,建立不同的費(fèi)用定額額度,通過定額進(jìn)行費(fèi)用控制。 ?科研項(xiàng)目付款管理 根據(jù)客戶財(cái)務(wù)需求,實(shí)現(xiàn)了合同、發(fā)票、項(xiàng)目驗(yàn)收單據(jù)、付款審批(當(dāng)前和歷史數(shù)據(jù))四類流程的協(xié)同。 通過流程引擎,系統(tǒng)中記錄了科研經(jīng)費(fèi)使用記錄:來自:云商店
大數(shù)據(jù)分析提供有競爭力的解決方案。 DWS提供了簡單易用的Web管理控制臺(tái),幫助您快速創(chuàng)建 數(shù)據(jù)倉庫 集群,輕松執(zhí)行數(shù)據(jù)倉庫管理任務(wù)。 DWS使用流程介紹 圖1 DWS使用流程 華為云 面向未來的智能世界,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)。來自:百科
MRS 架構(gòu)介紹 MRS架構(gòu)包括了基礎(chǔ)設(shè)施和大數(shù)據(jù)處理流程各個(gè)階段的能力。 基礎(chǔ)設(shè)施 MRS基于華為云 彈性云服務(wù)器 ECS構(gòu)建的大數(shù)據(jù)集群,充分利用了其虛擬化層的高可靠、高安全的能力。 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到MRS集群的能力,包括Flume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關(guān)系型數(shù)據(jù)來自:專題
數(shù)據(jù)湖 治理中心DGC(DataLake Governance Center ) 是為了應(yīng)對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)、針對企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營訴求提供的數(shù)據(jù)全生命周期管理、具有智能 數(shù)據(jù)管理 能力的一站式治理運(yùn)營平臺(tái)。 包含數(shù)據(jù)集成、規(guī)范設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)等功能,支來自:百科
1、軟件包產(chǎn)品:小暢導(dǎo)賬支持導(dǎo)入格式的其他軟件包產(chǎn)品,經(jīng)采集轉(zhuǎn)換后,數(shù)據(jù)可以在賬套遷 移頁面,選擇數(shù)據(jù)包遷移導(dǎo)入到好會(huì)計(jì)中。 2、云產(chǎn)品:點(diǎn)擊云產(chǎn)品采集,可以在線采集系統(tǒng)支持的云產(chǎn)品軟件數(shù)據(jù),遷移至好會(huì)計(jì)中。 3、賬套間遷移:可以通過賬套間遷移,下載賬套數(shù)據(jù)進(jìn)行備份,或者是從綁定的同一服務(wù)商的 好會(huì)計(jì)或者易代賬產(chǎn)品,將下載的來自:專題
11:25:50 在 數(shù)據(jù)湖探索 ( DLI )中, OBS 表是指數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在對象存儲(chǔ)服務(wù)(OBS)上的表。 將數(shù)據(jù)保存在OBS中可以降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的成本。適用于對時(shí)延不敏感的業(yè)務(wù),如歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析等。 對時(shí)延敏感類的業(yè)務(wù),如交互類的查詢,建議將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)湖探索服務(wù)內(nèi)部,即存儲(chǔ)在DLI表中,其查詢性能更好。來自:百科
用性能和故障的云服務(wù),提供專業(yè)的分布式應(yīng)用性能分析能力,可以幫助運(yùn)維人員快速解決應(yīng)用在分布式架構(gòu)下的問題定位和性能瓶頸等難題,為用戶體驗(yàn)保駕護(hù)航。 APM 作為云應(yīng)用診斷服務(wù),擁有強(qiáng)大的分析工具,通過拓?fù)鋱D、調(diào)用鏈、事務(wù)分析可視化地展現(xiàn)應(yīng)用狀態(tài)、調(diào)用過程、用戶對應(yīng)用的各種操作,快速定位問題和改善性能瓶頸。來自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 時(shí)間:2021-03-12 19:45:45 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力,關(guān)鍵競爭力包含: 1. 與華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)集成,降低開發(fā)門檻;來自:百科
數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、湖倉一體分別是什么?: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 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫 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、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖來自:百科
應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)倉庫的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉庫資源和性能監(jiān)控等運(yùn)維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無縫集成:可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢HDFS、OBS上的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)無需搬遷。 提供一鍵式異構(gòu) 數(shù)據(jù)庫遷移 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)。來自:百科
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,數(shù)據(jù)倉庫,NoSQL,大數(shù)據(jù)云服務(wù)和對象存儲(chǔ)等數(shù)據(jù)源,無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、NoSQL數(shù)據(jù)庫、OLAP數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)等。來自:百科
“大”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)體量大,我們經(jīng)常聽到的一個(gè)經(jīng)典的案例,即GE發(fā)動(dòng)機(jī)有成百上千個(gè)傳感器,毫秒級頻度產(chǎn)生各種數(shù)據(jù)。一次飛機(jī)的飛行就可以超過1TB的數(shù)據(jù)量。很多工業(yè)場景產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可能會(huì)更大。 “小”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的價(jià)值密度小,或者也可以理解為要從海量的數(shù)據(jù)中找到價(jià)值的信息是一個(gè)比較難的事情。 “高”即物來自:百科
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