- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)etl流程優(yōu)化 內(nèi)容精選 換一換
-
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 適合哪些場(chǎng)合使用 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)適合哪些場(chǎng)合使用 時(shí)間:2020-09-24 14:43:28 商業(yè)智能系統(tǒng),數(shù)據(jù)儀表盤(pán),探索式和交互式數(shù)據(jù)分析,批量數(shù)據(jù)處理等都是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的強(qiáng)項(xiàng)。 商業(yè)智能系統(tǒng) 商業(yè)智能系統(tǒng)也就是一般所指的BI系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)普遍的使用場(chǎng)景就是來(lái)自:百科支持批量導(dǎo)入/導(dǎo)出ETL任務(wù) 支持ETL任務(wù)分頁(yè)查詢、關(guān)鍵字查詢和分組管理 對(duì)外部組件提供浮動(dòng)IP Loader組件操作 從零開(kāi)始使用Loader 提供一個(gè)使用Loader將數(shù)據(jù)從SFTP服務(wù)器導(dǎo)入到HDFS的操作入門(mén)指導(dǎo),介紹從零開(kāi)始使用Loader的完整流程。 創(chuàng)建Loader角色來(lái)自:專題
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)etl流程優(yōu)化 相關(guān)內(nèi)容
-
編譯HiveQL并將其轉(zhuǎn)化為一系列相互依賴的Map/Reduce任務(wù)。 Optimizer 優(yōu)化器,分為邏輯優(yōu)化器和物理優(yōu)化器,分別對(duì)HiveQL生成的執(zhí)行計(jì)劃和MapReduce任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化。 Executor 按照任務(wù)的依賴關(guān)系分別執(zhí)行MapReduce任務(wù)。 ThriftServer來(lái)自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DWS) 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DWS) 時(shí)間:2020-12-16 09:08:10 華為企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)連續(xù)兩年入選Forrester,并在國(guó)產(chǎn)品牌中排名第一。獲得業(yè)界權(quán)威機(jī)構(gòu)對(duì)華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)的一致肯定和高度評(píng)價(jià)。來(lái)自:百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)etl流程優(yōu)化 更多內(nèi)容
-
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
華為云計(jì)算 云知識(shí) 【云小課】如何查看和優(yōu)化慢SQL 【云小課】如何查看和優(yōu)化慢SQL 時(shí)間:2021-10-14 10:05:36 云小課 數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for MySQL) 慢SQL產(chǎn)生的主要原因有SQL編寫(xiě)問(wèn)題、鎖等待、業(yè)務(wù)實(shí)例相互干擾對(duì)IO/CPU資源征來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云 CDN 全站加速優(yōu)化網(wǎng)站加載速度 華為云CDN全站加速優(yōu)化網(wǎng)站加載速度 時(shí)間:2023-04-18 17:24:00 【CDN全站加速公測(cè)特惠】 全球使用社交媒體的用戶數(shù)與日俱增,實(shí)時(shí)、交互和自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)內(nèi)容爆發(fā)式增長(zhǎng)。動(dòng)態(tài)內(nèi)容是海量的,然而競(jìng)爭(zhēng)也是激烈的來(lái)自:百科
湖倉(cāng)一體是構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧的關(guān)鍵 在近兩年的Gartner 數(shù)據(jù)管理 技術(shù)成熟曲線圖中,Lakehouse湖倉(cāng)一體技術(shù)已成為主流架構(gòu),其主要觀點(diǎn)是結(jié)合數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的優(yōu)勢(shì),旨在構(gòu)建高效、靈活、簡(jiǎn)潔的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺(tái)。 數(shù)據(jù)湖內(nèi)承載全量數(shù)據(jù),根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活組合,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行批量、實(shí)時(shí)加工,讓企業(yè)用一份數(shù)據(jù)來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 時(shí)間:2021-03-05 15:02:23 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù),并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù),可借助DWS Expr來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 時(shí)間:2020-09-24 14:45:50 廣義上來(lái)說(shuō),Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng),它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特征,也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)? 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)? 時(shí)間:2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間:2021-03-23 19:41:16 云硬盤(pán) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場(chǎng)景,典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫(kù)上云往往會(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問(wèn)題。例如oracle來(lái)自:百科
。 最新文章 API在DevOps研發(fā)流程上的痛點(diǎn) API文檔規(guī)范 API全生命周期 API設(shè)計(jì)基本原則 API戰(zhàn)略成熟度 相關(guān)推薦 API管理痛點(diǎn) 開(kāi)發(fā)流程 Kafka應(yīng)用開(kāi)發(fā)流程介紹 APIG使用流程 Kafka應(yīng)用開(kāi)發(fā)流程介紹 開(kāi)發(fā)流程 DataArts Studio 使用簡(jiǎn)介:DataArts來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 常見(jiàn)的性能優(yōu)化工作的場(chǎng)景有哪些 常見(jiàn)的性能優(yōu)化工作的場(chǎng)景有哪些 時(shí)間:2021-07-01 15:56:15 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 應(yīng)用性能管理 性能優(yōu)化工作的一些場(chǎng)景: 1.上線優(yōu)化或未達(dá)到性能期望的性能優(yōu)化; 2.響應(yīng)速度逐漸變慢的系統(tǒng)優(yōu)化; 3.系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中突然變慢的系統(tǒng)優(yōu)化(應(yīng)急處理);來(lái)自:百科
- ETL流程與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì):構(gòu)建高效數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的關(guān)鍵
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)模型以及ETL算法
- 《解鎖數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)潛能:游標(biāo)與ETL協(xié)同的歷史數(shù)據(jù)維護(hù)之道》
- 一篇文章搞懂?dāng)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù):常用ETL工具、方法
- 數(shù)據(jù)工程基礎(chǔ):為分析準(zhǔn)備高質(zhì)量數(shù)據(jù)
- 給強(qiáng)大的“心臟”配上“超級(jí)流水線”- GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)ETL系統(tǒng)建設(shè)方案
- 什么是ETL--ETL定義、過(guò)程和工具選型思路
- 大數(shù)據(jù)面試題——數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
- 數(shù)據(jù)湖 vs 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù):到底誰(shuí)才是“搞數(shù)據(jù)”的理想型?
- 一篇文章搞懂?dāng)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù):元數(shù)據(jù)分類、元數(shù)據(jù)管理
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景_數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)客戶案例_GaussDB(DWS)
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)學(xué)習(xí)與資源_數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)培訓(xùn)課程_數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)視頻教程
- 優(yōu)化顧問(wèn)
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS功能
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS入門(mén)
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS資源
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS定價(jià)
- 華為云數(shù)據(jù)湖探索服務(wù) DLI
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出_數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出工具