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- 數(shù)據(jù)倉庫job調(diào)度平臺(tái) 內(nèi)容精選 換一換
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數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，來自：專題[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫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 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科
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分析場(chǎng)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(zhǎng)，自建數(shù)倉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)倉庫，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)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢(shì) 平滑遷移來自：百科TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)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(lǐng)先的技術(shù)，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(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺(tái)。來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉庫發(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)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Expr來自：百科![]()
數(shù)據(jù)治理 運(yùn)營過程可視，托拉拽配置，無需編碼；處理結(jié)果可視，更直觀，便于交互和探索；數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理可視，支持鉆取、溯源等。 統(tǒng)一調(diào)度和運(yùn)維 全面托管的調(diào)度，支持按時(shí)間、事件觸發(fā)的任務(wù)觸發(fā)機(jī)制，支持分鐘、小時(shí)、天、周和月等多種調(diào)度周期。 可視化的任務(wù)運(yùn)維中心，監(jiān)控所有任務(wù)的運(yùn)行，支持配置各類報(bào)警通知，便于責(zé)任人實(shí)時(shí)獲取任務(wù)的情況，保證業(yè)務(wù)正常運(yùn)行。來自：百科![]()
資源的節(jié)點(diǎn)。 Job 一個(gè)Action算子（比如collect算子）對(duì)應(yīng)一個(gè)Job，由并行計(jì)算的多個(gè)Task組成。 Stage 每個(gè)Job由多個(gè)Stage組成，每個(gè)Stage是一個(gè)Task集合，由DAG分割而成。 Task 承載業(yè)務(wù)邏輯的運(yùn)算單元，是Spark平臺(tái)上可執(zhí)行的最小工來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時(shí)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(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB來自：百科![]()
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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(gè)數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型： 對(duì)數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來自：百科![]()
，此桶若存在，會(huì)跳過創(chuàng)建。 作業(yè)配置了周期調(diào)度，但是實(shí)例監(jiān)控沒有作業(yè)運(yùn)行調(diào)度記錄？ 1.在“運(yùn)維調(diào)度 > 作業(yè)監(jiān)控”界面確認(rèn)作業(yè)的調(diào)度狀態(tài)是否是調(diào)度中，只有調(diào)度中的作業(yè)到了調(diào)度周期后才會(huì)調(diào)度。 2.如果作業(yè)有依賴于其他作業(yè)，在“運(yùn)維調(diào)度 > 實(shí)例監(jiān)控”界面，查看依賴作業(yè)的運(yùn)行狀態(tài)來自：專題![]()
HPC作業(yè)類型混合部署。 ●多隊(duì)列場(chǎng)景調(diào)度優(yōu)化：支持分隊(duì)列調(diào)度，提供隊(duì)列優(yōu)先級(jí)、多級(jí)隊(duì)列等復(fù)雜任務(wù)調(diào)度能力。 ●多種高級(jí)調(diào)度策略：支持gang-scheduling、公平調(diào)度、資源搶占、GPU拓?fù)涞雀呒?jí)調(diào)度策略。 ●多任務(wù)模板：支持單一Job多任務(wù)模板定義，打破Kubernetes原生資源束縛，Volcano來自：專題![]()
可以選擇Hive（數(shù)據(jù)倉庫），SparkSQL以及Presto交互式查詢引擎。 5、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn)，并與 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio集成，提供一站式的大數(shù)據(jù)協(xié)同開發(fā)平臺(tái)，幫助用戶輕松完成數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、腳本開發(fā)、作業(yè)調(diào)度、運(yùn)維監(jiān)控等多項(xiàng)任務(wù)來自：專題![]()
和 CloudBeaver，滿足企業(yè)微服務(wù)架構(gòu)的設(shè)計(jì)思想。；2、云原生數(shù)據(jù)庫是通過云平臺(tái)構(gòu)建、部署和分發(fā)的服務(wù)。作為云平臺(tái)，云原生數(shù)據(jù)庫以 PaaS 的形式分發(fā)，通常稱為 DBaaS；用戶可以將該平臺(tái)用于各種用途，例如存儲(chǔ)、管理和檢索數(shù)據(jù)。 已有服務(wù)器，怎么使用 Oracle Database來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間：2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來自：百科![]()
類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。來自：百科![]()
GaussDB(DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動(dòng)輒長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程，在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡(jiǎn)化了企業(yè)用戶的購買過程，使用數(shù)據(jù)倉庫的方式，降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價(jià)和門檻，讓數(shù)據(jù)倉庫實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬家大中小企業(yè)，讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。來自：百科![]()
支持統(tǒng)一管理在腳本開發(fā)和作業(yè)開發(fā)使用到的file、jar、archive類型的資源。 作業(yè)調(diào)度 支持單次調(diào)度、周期調(diào)度和事件驅(qū)動(dòng)調(diào)度，周期調(diào)度支持分鐘、小時(shí)、天、周、月多種調(diào)度周期。 作業(yè)調(diào)度支持多種云服務(wù)的多種類型的任務(wù)混合編排，高性能的調(diào)度引擎已經(jīng)經(jīng)過幾百個(gè)應(yīng)用的檢驗(yàn)。 運(yùn)維監(jiān)控 支持對(duì)作業(yè)進(jìn)行運(yùn)行、暫停、恢復(fù)、終止等多種操作。來自：百科![]()
全球加速如何根據(jù)時(shí)延實(shí)現(xiàn)流量調(diào)度 全球加速如何根據(jù)時(shí)延實(shí)現(xiàn)流量調(diào)度 流量調(diào)度是指配置到不同終端節(jié)點(diǎn)組的流量比例。如果監(jiān)聽器中有多個(gè)終端節(jié)點(diǎn)組，分配流量時(shí)優(yōu)先選擇時(shí)延最低的終端節(jié)點(diǎn)組，并按照該終端節(jié)點(diǎn)組的流量調(diào)度值分配流量，然后再向其他終端節(jié)點(diǎn)組分配其余流量。 流量調(diào)度是指配置到不同終端節(jié)來自：專題![]()
點(diǎn)： 預(yù)測(cè)與決策解耦。預(yù)測(cè)精度和調(diào)度成本之間的權(quán)衡來自于預(yù)測(cè)和決策的耦合，即往往在調(diào)度期間進(jìn)行代價(jià)高昂的模型推斷。我們可以將預(yù)測(cè)和決策解耦。具體來說，調(diào)度器可以在新實(shí)例到來之前對(duì)資源環(huán)境進(jìn)行建模，并基于假設(shè)進(jìn)行提前預(yù)測(cè)。當(dāng)一個(gè)新的實(shí)例到來，并且調(diào)度時(shí)的資源環(huán)境符合我們之前的假設(shè)時(shí)來自：百科![]()
數(shù)據(jù)治理中心產(chǎn)品功能 使用功能 一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營平臺(tái) 貫穿數(shù)據(jù)全流程的一站式治理運(yùn)營平臺(tái)，幫助企業(yè)構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)中臺(tái)解決方案。 豐富的數(shù)據(jù)開發(fā)類型 支持多人在線協(xié)作開發(fā)，提供豐富的調(diào)度配置策略與海量的作業(yè)調(diào)度能力。 統(tǒng)一調(diào)度和運(yùn)維 全面托管的調(diào)度，支持多種調(diào)度周期。 數(shù)據(jù)管理 支持可視化和DD來自：專題
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