- 數(shù)據(jù)etl和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
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•使用RDS實(shí)例的恢復(fù)功能。 •將備份數(shù)據(jù)從 彈性云服務(wù)器 導(dǎo)入華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。 Q:如果刪除云帳號(hào)備份是否會(huì)被刪除? 一旦刪除云帳號(hào),自動(dòng)備份和手動(dòng)備份的數(shù)據(jù)也隨之刪除。 Q:主備實(shí)例和只讀實(shí)例可以一起購(gòu)買(mǎi)嗎? 僅云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL支持一起購(gòu)買(mǎi)按需計(jì)費(fèi)方式的主備實(shí)例和只讀實(shí)例,不支持包年/包月計(jì)費(fèi)方式。來(lái)自:百科務(wù)運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)匯集到一個(gè) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 中。這樣數(shù)據(jù)可以被更好地關(guān)聯(lián)和分析,從而產(chǎn)生更大的價(jià)值。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一般來(lái)說(shuō)采用了一些和標(biāo)準(zhǔn)的面向事務(wù)的數(shù)據(jù)庫(kù)不一樣的設(shè)計(jì),特別是針對(duì)數(shù)據(jù)的聚合性和關(guān)聯(lián)性做了特別的優(yōu)化,有些時(shí)候?yàn)榱诉@些優(yōu)化甚至可能會(huì)犧牲掉一些標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)的事務(wù)或者數(shù)據(jù)增刪改的功能或來(lái)自:專(zhuān)題
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DWS通過(guò)Database、Schema和數(shù)據(jù)對(duì)象權(quán)限實(shí)現(xiàn)層級(jí)權(quán)限管理。 權(quán)限管理分為三種場(chǎng)景:系統(tǒng)權(quán)限、數(shù)據(jù)對(duì)象權(quán)限和用戶(hù)權(quán)限。 DWS通過(guò)Database、Schema和數(shù)據(jù)對(duì)象權(quán)限實(shí)現(xiàn)層級(jí)權(quán)限管理。 權(quán)限管理分為三種場(chǎng)景:系統(tǒng)權(quán)限、數(shù)據(jù)對(duì)象權(quán)限和用戶(hù)權(quán)限。 DWS權(quán)限定義及配置用戶(hù)角色與權(quán)限來(lái)自:專(zhuān)題Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具,可以用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載(ETL),這是一種可以存儲(chǔ)、查詢(xún)和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive定義了簡(jiǎn)單的類(lèi)SQL查詢(xún)語(yǔ)言,稱(chēng)為HiveQL,它允許熟悉SQL的用戶(hù)查詢(xún)數(shù)據(jù)。Hive的數(shù)據(jù)計(jì)算依賴(lài)于MapReduce、Spark、Tez。來(lái)自:百科
- 數(shù)據(jù)etl和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 更多內(nèi)容
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查詢(xún)和機(jī)器學(xué)習(xí)四大場(chǎng)景,根據(jù)上層業(yè)務(wù)建設(shè)多樣性數(shù)倉(cāng)集市。 湖倉(cāng)一體避免了煙囪式割裂建設(shè)導(dǎo)致的效率問(wèn)題,進(jìn)一步降低多技術(shù)平臺(tái)導(dǎo)致的運(yùn)維復(fù)雜度,降低了跨湖倉(cāng)來(lái)回ETL的時(shí)延。 云技術(shù)、開(kāi)源社區(qū)和開(kāi)放技術(shù)模式,促使大數(shù)據(jù)飛速發(fā)展 ▎頭部云廠商引領(lǐng)大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展 根據(jù)《IDC大數(shù)據(jù)平臺(tái)市來(lái)自:百科
e表 在同一個(gè)集群內(nèi),支持從HBase和Phoenix表導(dǎo)數(shù)據(jù)到HDFS/ OBS 導(dǎo)入數(shù)據(jù)到HBase和Phoenix表時(shí)支持使用bulkload和put list兩種方式 支持從SFTP/FTP導(dǎo)入所有類(lèi)型的文件到HDFS,開(kāi)源只支持導(dǎo)入文本文件 支持從HDFS/OBS導(dǎo)出所有來(lái)自:專(zhuān)題
數(shù)據(jù)會(huì)影響到消費(fèi)者體驗(yàn)、對(duì)市場(chǎng)及產(chǎn)品的判斷……”,通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取和集成,讓數(shù)據(jù)價(jià)值化、效用化,可以幫助決策層科學(xué)決策。 ● 驅(qū)動(dòng)企業(yè)產(chǎn)品和管理創(chuàng)新:大數(shù)據(jù)時(shí)代,產(chǎn)業(yè)不斷重新細(xì)分、深度融合,數(shù)據(jù)能力帶來(lái)核心能力的提高,擴(kuò)大了企業(yè)的規(guī)模邊界,使企業(yè)具備了尋求利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)和擴(kuò)大規(guī)來(lái)自:云商店
前提,數(shù)據(jù)治理為政企客戶(hù)提供多源數(shù)據(jù)的集成,通過(guò)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)編排實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)作業(yè)的ETL和作業(yè)自動(dòng)化,采用數(shù)據(jù)適量實(shí)現(xiàn)政企客戶(hù)多層級(jí)全局統(tǒng)一的數(shù)據(jù)質(zhì)量,最終形成可視、可管、可用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)地圖。 數(shù)據(jù)“可用不可見(jiàn)”:隨著人工智能、密碼學(xué)、可信執(zhí)行環(huán)境三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)的成熟,以保障數(shù)據(jù)安全與隱來(lái)自:百科
C服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移;區(qū)分通過(guò)GDS和COPY工具進(jìn)行物理數(shù)據(jù)遷移的區(qū)別;列舉常用的ETL工具種類(lèi)和用法。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)遷移概述 2. DSC SQL語(yǔ)法遷移工具 3. GDS遷移物理數(shù)據(jù) 4. COPY遷移物理數(shù)據(jù) 5. ETL工具 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企來(lái)自:百科
云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析的步驟和要求 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析的步驟和要求 時(shí)間:2021-06-02 09:54:57 數(shù)據(jù)庫(kù) 在做數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的需求分析時(shí),在系統(tǒng)調(diào)研、收集和分析需求,確定系統(tǒng)開(kāi)發(fā)范圍的階段,要求: 1. 信息調(diào)研 信息調(diào)研目標(biāo)是明確所設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫(kù)中要存儲(chǔ)哪些數(shù)據(jù),哪些數(shù)據(jù)來(lái)自:百科
云知識(shí) MRS 如何保證數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)運(yùn)行安全 MRS如何保證數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)運(yùn)行安全 時(shí)間:2020-09-24 09:52:34 MRS作為一個(gè)海量數(shù)據(jù)管理和分析平臺(tái),具備高安全性。主要從以下幾個(gè)方面保障數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)運(yùn)行安全: 網(wǎng)絡(luò)隔離 整個(gè)公有云網(wǎng)絡(luò)劃分為2個(gè)平面,即業(yè)務(wù)平面和管理平面。兩個(gè)平來(lái)自:百科
云知識(shí) 典型的企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫(kù) 典型的企業(yè)OLTP和OLAP數(shù)據(jù)庫(kù) 時(shí)間:2021-06-16 16:31:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP):存儲(chǔ)/查詢(xún)業(yè)務(wù)應(yīng)用中活動(dòng)的數(shù)據(jù)以支撐日常的業(yè)務(wù)活動(dòng); 聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP):存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)以支撐復(fù)雜的分析操作,側(cè)重決策支持。來(lái)自:百科
、處理和應(yīng)用的模式、場(chǎng)景、技術(shù)和工具也不相同。 源數(shù)據(jù):源數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)狀態(tài)是“創(chuàng)建”之后的“原始狀態(tài)”,也就是沒(méi)有被加工處理的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)管理的過(guò)程中,源數(shù)據(jù)一般是指直接來(lái)自源文件(業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)、線下文件、IoT等)的數(shù)據(jù),或者直接拷貝源文件的“副本數(shù)據(jù)”。 數(shù)據(jù)連接:定義訪問(wèn)來(lái)自:專(zhuān)題
抽取轉(zhuǎn)換加載,即ETL(Extracting, Transferring, Loading),是一個(gè)面向大數(shù)據(jù)量處理的專(zhuān)業(yè)化數(shù)據(jù)整合工具。ETL主要是用于從源系統(tǒng)(數(shù)據(jù)庫(kù)或文件系統(tǒng))抽取數(shù)據(jù)集,然后對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行維度轉(zhuǎn)換、連接、清洗和匯總處理,最后將結(jié)果數(shù)據(jù)集裝載或輸出到目標(biāo)系統(tǒng)(數(shù)據(jù)庫(kù)或文件系統(tǒng))。來(lái)自:百科
云知識(shí) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 時(shí)間:2020-07-28 14:11:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別 1.不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法。 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)之間的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式。關(guān)系數(shù)據(jù)自然采用表格格來(lái)自:百科
云備份使用標(biāo)簽管理服務(wù)對(duì)存儲(chǔ)庫(kù)添加預(yù)置標(biāo)簽,對(duì)存儲(chǔ)庫(kù)進(jìn)行過(guò)濾和管理。 標(biāo)簽管理服務(wù)(Tag Management Service,TMS) 管理存儲(chǔ)庫(kù)標(biāo)簽 云備份依賴(lài)于 消息通知 服務(wù)發(fā)送使用云備份的消息通知給用戶(hù)。配置消息通知后,當(dāng)備份任務(wù)執(zhí)行失敗時(shí),系統(tǒng)將以郵件和短信的形式進(jìn)行通知用戶(hù)。 消息通知服務(wù)(Simple來(lái)自:專(zhuān)題
群中只有一臺(tái)物理機(jī),并且將主機(jī)和備機(jī)劃分在同一可用區(qū)內(nèi),將會(huì)導(dǎo)致主備實(shí)例創(chuàng)建失敗。 云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS服務(wù)支持在同一個(gè)可用區(qū)內(nèi)或者跨可用區(qū)部署數(shù)據(jù)庫(kù)主備實(shí)例,備機(jī)的選擇和主機(jī)可用區(qū)對(duì)應(yīng)情況: 相同(默認(rèn)),主機(jī)和備機(jī)會(huì)部署在同一個(gè)可用區(qū)。 不同,主機(jī)和備機(jī)會(huì)部署在不同的可用區(qū),以提供來(lái)自:專(zhuān)題
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)字時(shí)代,企業(yè)如何管理和使用自己的數(shù)據(jù) 數(shù)字時(shí)代,企業(yè)如何管理和使用自己的數(shù)據(jù) 時(shí)間:2022-10-28 10:33:58 協(xié)同辦公 企業(yè)云盤(pán) 云存儲(chǔ) 應(yīng)用安全 隨著5G時(shí)代的到來(lái),越來(lái)越多的行業(yè)為了尋求突破和發(fā)展,開(kāi)始進(jìn)行數(shù)字化智能轉(zhuǎn)型。線下辦公轉(zhuǎn)向在線辦來(lái)自:云商店
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