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  • 數(shù)據(jù)倉庫hive 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 適合哪些場合使用 數(shù)據(jù)倉庫適合哪些場合使用 時間:2020-09-24 14:43:28 商業(yè)智能系統(tǒng),數(shù)據(jù)儀表盤,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)倉庫的強項。 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)倉庫普遍的使用場景就是
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    -大數(shù)據(jù)實訓課程: FusionInsight HD海量數(shù)據(jù)導入和導出、分布式文件系統(tǒng)HDFS、分布式數(shù)據(jù)庫HBase客戶端及表操作、分布式數(shù)據(jù)倉庫Hive的常用HQL語句查等。 -云上大數(shù)據(jù)實訓平臺:提供從在線學習、實踐實訓、考核測評到高質量實習和就業(yè)的整體解決方案。 軟件人才培養(yǎng) 企
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    為什么要使用華為云數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB (DWS) ? 免費體驗 應用場景:云上數(shù)據(jù)平臺快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務GaussDB(DWS) ? 產(chǎn)品優(yōu)勢 DWS輸出流(通過 OBS 轉儲方式):功能描述 DWS輸出流(通過OBS轉儲方式):功能描述 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
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 時間:2020-09-24 14:45:50 廣義上來說,Hadoop大數(shù)據(jù)平臺也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫的特征,也被企業(yè)所廣泛使用。因為MPP架構的可
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    時間:2020-09-24 09:48:11 MRS 基于開源軟件Hadoop進行功能增強、Spark內(nèi)存計算引擎、HBase分布式存儲數(shù)據(jù)庫以及Hive數(shù)據(jù)倉庫框架,提供企業(yè)級大數(shù)據(jù)存儲、查詢和分析的統(tǒng)一平臺,幫助企業(yè)快速構建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),可解決各大企業(yè)的以下需求: 海量數(shù)據(jù)的分析與計算
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    遷移的效率。針對Hive、HBase、MySQL、DWS(數(shù)據(jù)倉庫服務)數(shù)據(jù)源,使用高效的數(shù)據(jù)導入接口導入數(shù)據(jù)。 CDM 任務基于分布式計算框架,自動將任務切分為獨立的子任務并行執(zhí)行,能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對Hive、HBase、MySQL、DWS(數(shù)據(jù)倉庫服務)數(shù)據(jù)源,使用高效的數(shù)據(jù)導入接口導入數(shù)據(jù)。
    來自:專題
    華為云計算 云知識 云硬盤應用場景:數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應用場景:數(shù)據(jù)倉庫 時間:2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)讀密集型的應用場景,典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫上云往往會面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle
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    、湖倉一站式SQL融合分析。其能夠支持跨源(多種數(shù)據(jù)源,如Hive,HBase,GaussDB(DWS),ClickHouse等),跨域(多個地域或數(shù)據(jù)中心)的快速聯(lián)合查詢,尤其適用于Hadoop集群(MRS)的Hive、Hudi數(shù)據(jù)的交互式快速查詢場景。 HetuEngine結構
    來自:專題
    數(shù)據(jù)倉庫服務_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(Data Warehouse Service,
    來自:專題
    [ 免費體驗中心 ]免費領取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例
    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)務量的增長,自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實際要求,同時擴展性差、成本高,也使擴容極為困難。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)務訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢 平滑遷移
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    TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構及特點介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構及特點介紹 時間:2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Teradata數(shù)據(jù)倉庫擁有全球領先的技術,其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括:Teradata數(shù)據(jù)庫、Teradata數(shù)據(jù)倉庫軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、動態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺。
    來自:百科
    支持從SFTP/FTP服務器導入數(shù)據(jù)到HDFS/OBS、HBase表、Phoenix表、Hive表 支持從HDFS/OBS、HBase表、Phoenix表導出數(shù)據(jù)到SFTP服務器 支持從關系型數(shù)據(jù)庫導入數(shù)據(jù)到HBase表、Phoenix表、Hive表 支持從HBase表、Phoenix表導出數(shù)據(jù)到關系型數(shù)據(jù)庫
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 時間:2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫,并針對決策和分析進行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Expr
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    操作,數(shù)據(jù)導入導出操作等。 課程大綱 第1章 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢與鯤鵬大數(shù)據(jù) 第2章 HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper 第3章 Hive分布式數(shù)據(jù)倉庫 第4章 HBase技術原理 第5章 MapReduce和Yarn技術原理 第6章 Spark基于內(nèi)存的分布式計算 第7章 Flink流批一體分布式實時處理引擎
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    華為云計算 云知識 GaussDB(DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時間:2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應用如下圖所示。遷移過程有如下的特點: 1. 平滑遷移 GaussDB
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    系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉庫架構師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學習。 課程目標 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型: 對數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識和建設方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實表的概念和設計方法
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    數(shù)據(jù)組件,支持數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖MRS(MapReduce Service)為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件,支持數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。
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