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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)hive實(shí)例 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) (Data Warehouse) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehouse) 時(shí)間：2021-03-03 11:16:30 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
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間：2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS將 OBS 上存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表，從而利用數(shù)據(jù)庫(kù)SQL引擎的能力對(duì)OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) SQL On OBS，冷熱數(shù)據(jù)分離，歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。
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    DataArts Studio 實(shí)例：是 數(shù)據(jù)治理中心 給用戶提供的最小計(jì)算資源單位。 數(shù)據(jù)治理 中心以DataArts Studio實(shí)例的方式提供給用戶，用戶可以同時(shí)創(chuàng)建多個(gè)DataArts Studio實(shí)例，并分別管理和訪問(wèn)每個(gè)DataArts Studio實(shí)例。 工作空間：是從系統(tǒng)層面為管理者提供對(duì)使用DataArts
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    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
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    根據(jù)需求，可以靈活選擇數(shù)據(jù)服務(wù)類(lèi)型，可以選擇DWS服務(wù)建數(shù)倉(cāng)，也可以選擇 MRS 服務(wù)等數(shù)據(jù)平臺(tái)。 安全穩(wěn)定、降低成本 一站式的服務(wù)能力和穩(wěn)定的數(shù)倉(cāng)服務(wù)，讓云上數(shù)據(jù)萬(wàn)無(wú)一失；免自建大數(shù)據(jù)集群、免運(yùn)維，極大降低企業(yè)建設(shè)數(shù)倉(cāng)成本。 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio應(yīng)用場(chǎng)景三：基于行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)快速構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) BMS實(shí)例類(lèi)型 BMS實(shí)例類(lèi)型 時(shí)間：2021-07-01 14:49:46 裸金屬服務(wù)器 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 華為云提供了多種規(guī)格的裸金屬服務(wù)器供用戶選擇，物理資源池配備華為自研高性能物理服務(wù)器，搭配獨(dú)家調(diào)優(yōu)算法，為用戶提供可靠的硬件環(huán)境。用戶可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求選購(gòu)不同配置的裸金屬服務(wù)器。
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    布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)以及Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架，提供企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢和分析的統(tǒng)一平臺(tái)，幫助企業(yè)快速構(gòu)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(jì)算 海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ) 海量數(shù)據(jù)流式處理 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)（MapReduce
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    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
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    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
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    分析場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(zhǎng)，自建數(shù)倉(cāng)性能逐漸不能滿足實(shí)際要求，同時(shí)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(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性，滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 優(yōu)勢(shì) 平滑遷移
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    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
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2021-03-03 14:09:48 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
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    操作，數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出操作等。 課程大綱 第1章 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)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(cāng)庫(kù) 第4章 HBase技術(shù)原理 第5章 MapReduce和Yarn技術(shù)原理 第6章 Spark基于內(nèi)存的分布式計(jì)算 第7章 Flink流批一體分布式實(shí)時(shí)處理引擎
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