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  • 時(shí)間維度數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
  • 數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)管理 第7章 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù) GaussDB (DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ)，提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力，用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 專(zhuān)屬計(jì)算集群的功能 專(zhuān)屬計(jì)算集群的功能 時(shí)間：2020-09-22 09:28:21 專(zhuān)屬計(jì)算集群為用戶(hù)提供物理隔離的云上專(zhuān)屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享，性能要求高的場(chǎng)景。用戶(hù)可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備，獨(dú)享計(jì)算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行
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  • 時(shí)間維度數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 相關(guān)內(nèi)容
  • 與Hive的差別 時(shí)間：2020-09-24 14:53:27 GaussDB(DWS)與Hive在功能上存在一定的差異，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： Hive是基于Hadoop MapReduce的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，GaussDB(DWS)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 Hive的
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 動(dòng)態(tài)精選｜華為云全域Serverless 8月更新盤(pán)點(diǎn) 動(dòng)態(tài)精選｜華為云全域Serverless 8月更新盤(pán)點(diǎn) 時(shí)間：2024-09-20 10:37:24 【摘要】 近年來(lái)，華為云持續(xù)構(gòu)筑全域Serverless云服務(wù)，推出了一系列競(jìng)爭(zhēng)力領(lǐng)先的Serverl
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  • 時(shí)間維度數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 更多內(nèi)容
  • EVS）可以為云服務(wù)器提供高可靠、高性能、規(guī)格豐富并且可彈性擴(kuò)展的塊存儲(chǔ)服務(wù)，可滿(mǎn)足不同場(chǎng)景的業(yè)務(wù)需求，適用于分布式文件系統(tǒng)、開(kāi)發(fā)測(cè)試、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以及高性能計(jì)算等場(chǎng)景。云服務(wù)器包括 彈性云服務(wù)器 和裸金屬服務(wù)器。單盤(pán)最大支持32TB，支持在線擴(kuò)容，256位AES加密技術(shù)，應(yīng)用無(wú)感知，安全便捷。
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    放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 了解詳情 【初級(jí)】球星薪酬決定性因素分析 隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的發(fā)展，數(shù)據(jù)規(guī)模也隨之?dāng)U大，也更加關(guān)注數(shù)據(jù)的存放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)
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    析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力
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    第二步：識(shí)別和梳理具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景的敏感字段。 敏感信息依賴(lài)于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景和安全維度，以自然人為例，用戶(hù)個(gè)體的敏感字段包括：姓名、身份證號(hào)、手機(jī)號(hào)、郵箱地址等等；在銀行系統(tǒng)，作為客戶(hù)，可能還涉及銀行卡號(hào)、過(guò)期時(shí)間、支付密碼等等；在公司系統(tǒng)，作為員工，可能還涉及薪資、教育背景等；在醫(yī)療系統(tǒng)，作為患者，可能還涉及就診信息等等。
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    析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力
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    中國(guó)工商銀行大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐了全行約13000名數(shù)據(jù)分析師的交互式查詢(xún)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，原先通過(guò)離線計(jì)算引擎來(lái)支撐，分析師普遍反映響應(yīng)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)。從2021年工行開(kāi)始引入交互式查詢(xún)引擎（HetuEngine），使得分析師靈活查詢(xún)的響應(yīng)時(shí)間從平均1000秒降低至20秒，提效50倍，目前已將HetuEngine面向全行推廣。 在業(yè)
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    e、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 CDM 任務(wù)基于分布式計(jì)算框架，自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對(duì)Hive、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。
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    維度奇跡是一家促進(jìn)科學(xué)技術(shù)與藝術(shù)創(chuàng)作多維度的深度融合，且要成為創(chuàng)意內(nèi)容實(shí)現(xiàn)的一站式的創(chuàng)新孵化的工場(chǎng)我們提供大模型、算力、工具的功能化平臺(tái)支持。WeDoMagic 是一個(gè)為創(chuàng)意內(nèi)容創(chuàng)作者設(shè)計(jì)的生產(chǎn)力平臺(tái)，它利用AI技術(shù)來(lái)簡(jiǎn)化圖片生成和 視頻編輯 ，幫助設(shè)計(jì)師和創(chuàng)作者提高工作效率，同時(shí)激
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    何選 什么是 云數(shù)據(jù)庫(kù) GeminiDB:如何選擇接口 創(chuàng)建核心網(wǎng)KPI時(shí)序數(shù)據(jù)生成任務(wù) 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 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):Serverless DLI 文件系統(tǒng)類(lèi)型:SFS Turbo
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 智能數(shù)據(jù)湖 運(yùn)營(yíng)平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景 智能 數(shù)據(jù)湖 運(yùn)營(yíng)平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-09 09:53:52 一站式的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)治理平臺(tái) 從數(shù)據(jù)采集-規(guī)范設(shè)計(jì)-質(zhì)量監(jiān)控-數(shù)據(jù)清洗-數(shù)據(jù)建模-數(shù)據(jù)聯(lián)接-數(shù)據(jù)整合-數(shù)據(jù)消費(fèi)-;智能分析，一站式數(shù)據(jù)智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，幫助企業(yè)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)能力。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時(shí)間：2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) OLTP與OLAP主要從分析粒度、時(shí)效性、數(shù)據(jù)更新需求，驅(qū)動(dòng)方式等幾個(gè)內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院
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    DMS提供日志實(shí)時(shí)處理管道，您可以通過(guò)分布式消息服務(wù)API實(shí)時(shí)消費(fèi)處理日志。 轉(zhuǎn)儲(chǔ)至數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)DWS 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) 是一種基于華為云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。轉(zhuǎn)儲(chǔ)至數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ，可以將日志中的結(jié)構(gòu)化字
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)有哪些 GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)有哪些 時(shí)間：2021-06-17 12:13:50 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比，主要有以下特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢(shì)，可解決多行業(yè)超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與通用平臺(tái)管理問(wèn)題： 1. 易使用
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    GaussDB(DWS)可以應(yīng)用在哪些領(lǐng)域 時(shí)間：2021-06-17 11:32:01 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)可廣泛應(yīng)用于金融、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、政企、電商、能源、電信等多個(gè)領(lǐng)域，2017~2019已連續(xù)三年入選Gartner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?xún)r(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。
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    云硬盤(pán)每秒進(jìn)行讀寫(xiě)的操作次數(shù)。 吞吐量 云硬盤(pán)每秒成功傳送的數(shù)據(jù)量，即讀取和寫(xiě)入的數(shù)據(jù)量。 IO讀寫(xiě)時(shí)延 云硬盤(pán)連續(xù)兩次進(jìn)行讀寫(xiě)操作所需要的最小時(shí)間間隔。 突發(fā)能力 小容量云硬盤(pán)可以在一定時(shí)間內(nèi)達(dá)到IOPS突發(fā)上限，超過(guò)IOPS上限的能力。 VBD 磁盤(pán)模式，VBD類(lèi)型的云硬盤(pán)只支持簡(jiǎn)單的S CS I讀寫(xiě)命令。
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    提升管理水平 提升安全性 提高生產(chǎn)效率 這款LEAN-BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)具備強(qiáng)大的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成和分析能力，可以幫助制造業(yè)企業(yè)快速完成生產(chǎn)數(shù)據(jù)的多維度分析。通過(guò)智能設(shè)計(jì)器和豐富的組件庫(kù)，用戶(hù)可以輕松地進(jìn)行報(bào)表設(shè)計(jì)和布局調(diào)整。此外，系統(tǒng)還支持鉆取、聯(lián)動(dòng)、跳轉(zhuǎn)儀表盤(pán)等交互分析功能，幫助用戶(hù)深
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    SQL計(jì)算等能力。 HetuEngine跨源功能 功能簡(jiǎn)介 出于管理和信息收集的需要，企業(yè)內(nèi)部會(huì)存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，包括數(shù)目眾多的各種數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等，此時(shí)會(huì)面臨數(shù)據(jù)源種類(lèi)繁多、數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)化混合、相關(guān)數(shù)據(jù)存放分散等困境，導(dǎo)致跨源查詢(xún)開(kāi)發(fā)成本高，跨源復(fù)雜查詢(xún)耗時(shí)長(zhǎng)。 HetuEngin
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