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- 數(shù)據(jù)倉庫etl實施步驟 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫 時間:2020-10-29 10:44:13 存儲大量數(shù)據(jù)的集成中心。BI/DWH,分別指business intelligence和Data Ware House,對于運(yùn)營商需要在大量的用戶數(shù)據(jù)存儲基礎(chǔ)上分析客戶,做商業(yè)智能分析。 產(chǎn)品優(yōu)勢來自:百科分析場景。 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),隨著業(yè)務(wù)量的增長,自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實際要求,同時擴(kuò)展性差、成本高,也使擴(kuò)容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫,具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性,滿足大數(shù)據(jù)時代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢 平滑遷移來自:百科
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云知識 數(shù)據(jù)治理 實施方法 數(shù)據(jù)治理實施方法 時間:2020-09-09 11:01:02 數(shù)據(jù)治理實施方法論按照數(shù)據(jù)治理成熟度評估->評估現(xiàn)狀、確定目標(biāo)、分析差距->計劃制定、計劃執(zhí)行->持續(xù)監(jiān)測度量演進(jìn)的關(guān)鍵實施方法形成數(shù)據(jù)治理實施閉環(huán)流程。 圖1數(shù)據(jù)治理實施方法論 這也遵循了來自:百科華為云計算 云知識 藍(lán)綠發(fā)布步驟 藍(lán)綠發(fā)布步驟 時間:2021-07-01 14:13:12 灰度發(fā)布功能 – 藍(lán)綠發(fā)布,可根據(jù)需要將全量流量在新舊版本間切換。 步驟1:發(fā)起藍(lán)綠發(fā)布任務(wù),選擇一個服務(wù)進(jìn)行藍(lán)綠發(fā)布; 步驟2:給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版; 步驟3:提交并等待灰度版本正常啟來自:百科
- 數(shù)據(jù)倉庫etl實施步驟 更多內(nèi)容
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掌握網(wǎng)絡(luò)遷移、 主機(jī)遷移 、數(shù)據(jù)遷移、 數(shù)據(jù)庫遷移 的實施與優(yōu)化,鯤鵬應(yīng)用移植與優(yōu)化、云上應(yīng)用運(yùn)維與優(yōu)化。 課程大綱 第1章 網(wǎng)絡(luò)遷移實施與優(yōu)化 第2章 主機(jī)遷移實施與優(yōu)化 第3章 數(shù)據(jù)遷移實施與優(yōu)化 第4章 數(shù)據(jù)庫遷移實施與優(yōu)化 第5章 鯤鵬應(yīng)用移植與優(yōu)化 第6章 云上應(yīng)用運(yùn)維與優(yōu)化 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字來自:百科
。 解決方案 數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)情報供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉庫,通過某個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過程,業(yè)務(wù)運(yùn)營數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉庫中供分析計算使用來自:百科
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 時間:2020-12-17 10:05:04 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核,提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài),您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL,結(jié)合商業(yè)來自:百科
華為云計算 云知識 GaussDB (DWS)應(yīng)用場景-增強(qiáng)型ETL和實時BI分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-增強(qiáng)型ETL和實時BI分析 時間:2021-06-17 12:54:27 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在增強(qiáng)型ETL和實時BI分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點:來自:百科
圖2車企數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)型 大數(shù)據(jù)ETL處理 運(yùn)營商大數(shù)據(jù)分析 運(yùn)營商數(shù)據(jù)體量在PB~EB級,其數(shù)據(jù)種類多,有結(jié)構(gòu)化的基站信息數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化的消息通信數(shù)據(jù),同時對數(shù)據(jù)的時效性有很高的要求, DLI 服務(wù)提供批處理、流處理等多模引擎,打破數(shù)據(jù)孤島進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢 大數(shù)據(jù)ETL:具備TB~EB級來自:百科
服務(wù)提供租用 CDN 實施步驟,詳細(xì)介紹租用CDN服務(wù)的用戶需求的確認(rèn)、嚴(yán)重一級實施過程?;ヂ?lián)網(wǎng)服務(wù)商提供商租用CDN實施步驟如下: 由上圖可見,租用CDN主要實施步驟包括以下3個部分:需求確認(rèn)階段、CDN測試階段、正式服務(wù)階段。其中測試階段是用戶需求的驗證及多家服務(wù)商服務(wù)對比的過程來自:百科
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