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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)包含模塊 內(nèi)容精選 換一換
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智能數(shù)據(jù)湖 運(yùn)營(yíng)平臺(tái)(DAYU)是為了應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)、針對(duì)企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)訴求提供的數(shù)據(jù)全生命周期管理、具有智能 數(shù)據(jù)管理 能力的一站式治理運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，包含數(shù)據(jù)集成、規(guī)范設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)等功能，支持行業(yè)知識(shí)庫(kù)智能化建設(shè)，支持大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)計(jì)算分析引擎等數(shù)來(lái)自：百科本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模塊上開(kāi)發(fā)并執(zhí)行Python腳本示例。 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模塊上開(kāi)發(fā)并執(zhí)行Python腳本示例。 文檔鏈接 開(kāi)發(fā)一個(gè)Hive SQL作業(yè) 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模塊上進(jìn)行Hive SQL開(kāi)發(fā)。 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模塊上進(jìn)行Hive SQL開(kāi)發(fā)。來(lái)自：專(zhuān)題
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● 單擊“立即處理”，系統(tǒng)右側(cè)彈出“安全風(fēng)險(xiǎn)處理”頁(yè)面，您可根據(jù)該頁(yè)面的提示，參考對(duì)應(yīng)的幫助文檔或直接對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行處理。 安全風(fēng)險(xiǎn)處理頁(yè)面中包含所有需要您盡快處理的安全風(fēng)險(xiǎn)和威脅，分為“威脅告警”、“漏洞”、“合規(guī)檢查”三大類(lèi)別。 “安全風(fēng)險(xiǎn)處理”頁(yè)面中顯示的數(shù)據(jù)為最近/最新檢測(cè)后來(lái)自：專(zhuān)題華為云計(jì)算 云知識(shí) 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) 時(shí)間：2021-03-08 15:10:22 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱(chēng)DWS）是一種即開(kāi)即用、安全來(lái)自：百科
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實(shí)施管理介紹:實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè) 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 實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè): DataArts Studio 命名規(guī)范檢測(cè) 什么是 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio:什么是DataArts Studio？ 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)專(zhuān)家服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖與華為智能數(shù)據(jù)湖方案:華為智能數(shù)據(jù)湖方案來(lái)自：百科![]()
2G、Wifi、NB-IoT、Lora等通信模塊，包含煙霧、光強(qiáng)、溫濕度、GPS定位等傳感器。 博賽網(wǎng)絡(luò)面向高校物聯(lián)網(wǎng)專(zhuān)業(yè)實(shí)訓(xùn)教學(xué)設(shè)計(jì)的一款嵌入式多功能IoT實(shí)訓(xùn)箱，支持GPRS、2G、Wifi、NB-IoT、Lora等通信模塊，包含煙霧、光強(qiáng)、溫濕度、GPS定位等傳感器。 嵌入式多功能IoT實(shí)訓(xùn)箱來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 時(shí)間：2021-03-08 14:42:45 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱(chēng)DWS）是一種即開(kāi)即用、安全可靠來(lái)自：百科![]()
為數(shù)據(jù)通道擔(dān)心配置、部署、持續(xù)的硬件維護(hù)等。此外，DIS還可在云區(qū)域同步復(fù)制數(shù)據(jù)，為您提供數(shù)據(jù)高可用性和數(shù)據(jù)持久性。 主要模塊 DIS分為4個(gè)功能模塊，各模塊功能如下： 1.服務(wù)控制面 完成服務(wù)的開(kāi)通、刪除、配置操作，并將用戶(hù)信息同步到數(shù)據(jù)面。 完成數(shù)據(jù)面資源的申請(qǐng)與自動(dòng)部署。 2來(lái)自：百科![]()
GaussDB (DWS)，正式獲得信息技術(shù)安全性評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)CC EAL2 + ALC_FLR.2級(jí)別認(rèn)證，是目前中國(guó)唯一獲得CC安全認(rèn)證的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品。 對(duì)于用戶(hù)在使用過(guò)程中因不確定因素所帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)和威脅，華為云GaussDB(DWS)有充分和正確的應(yīng)對(duì)措施，能夠保護(hù)客戶(hù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全無(wú)虞。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
地進(jìn)行商機(jī)的推進(jìn)。 悟空CRM還提供了合同管理和回款管理功能。合同管理模塊可以隨時(shí)跟蹤訂單的完成情況、控制實(shí)際執(zhí)行、及時(shí)反饋異常，幫助企業(yè)建立標(biāo)準(zhǔn)化的合同管理制度，規(guī)范全體業(yè)務(wù)人員的合同管理行為?；乜罟芾?span style='color:#C7000B'>模塊可以設(shè)置回款計(jì)劃，回款記錄全流程可跟蹤，促進(jìn)回款進(jìn)程。您還可以在系統(tǒng)中便捷設(shè)置回款單模板，支持一鍵打印。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
化組件，采用拖拽式自由布局，旨在幫助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。 我的數(shù)據(jù) 通過(guò)我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)源的連接配置，支持如下數(shù)據(jù)源： 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（ OBS ） 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（DWS） 數(shù)據(jù)湖探索 （ DLI ） MapReduce服務(wù) （ MRS Hive） MapReduce服務(wù)（MRS來(lái)自：百科![]()
DWR的優(yōu)勢(shì) 高效：數(shù)據(jù)處理時(shí)間縮短60% 近數(shù)據(jù)計(jì)算：API算子下推，函數(shù)化調(diào)用，路徑短。 易用：開(kāi)發(fā)運(yùn)維效率提升50%+ 圖形化編排：拖拉式智能模塊化操作，免代碼。 一站式運(yùn)維：可視化統(tǒng)一運(yùn)維平臺(tái)，降低管理難度。 開(kāi)放：算子庫(kù)能力無(wú)上限 豐富算子生態(tài)：可調(diào)用海量華為云及第三方算子，免開(kāi)發(fā)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Gauss(DWS)數(shù)據(jù)加解密 GaussDB(DWS)常用SQL GaussDB(DWS)工具 DataStudio工具 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)安全 調(diào)用GaussDB(DWS) API接口 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere DWS產(chǎn)品介紹 DWS使用場(chǎng)景 DWS常用SQL命令來(lái)自：專(zhuān)題![]()
運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì) 多種云服務(wù)作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對(duì)接所有華為云的數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù)，也支持對(duì)接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，比如Oracle、Greenplum等。 簡(jiǎn)單易用 圖形化編排，即開(kāi)即用，輕松上手。 圖1一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)治理平臺(tái) 云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建來(lái)自：百科![]()
reSQL/Oracle生態(tài)。 自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)on云主機(jī)、華為云DWS三者比較分析 自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 購(gòu)買(mǎi)并安裝服務(wù)器、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等軟硬件； 租用機(jī)房，費(fèi)用高昂； 招聘專(zhuān)業(yè)DBA，運(yùn)維人員。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) on 云主機(jī) 購(gòu)買(mǎi)并安裝數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件； 租用云主機(jī)； 招聘專(zhuān)業(yè)DBA運(yùn)維人員。來(lái)自：百科![]()
Hive原理 Hive作為一個(gè)基于HDFS和MapReduce架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，其主要能力是通過(guò)對(duì)HQL（Hive Query Language）編譯和解析，生成并執(zhí)行相應(yīng)的MapReduce任務(wù)或者HDFS操作。 各模塊的功能說(shuō)明如下： Metastore 對(duì)表，列和Partitio來(lái)自：專(zhuān)題![]()
傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢(shì) 時(shí)間：2021-03-03 16:46:24 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 Express將查詢(xún)分析擴(kuò)展至數(shù)據(jù)湖?；谌A為GaussD來(lái)自：百科![]()
析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來(lái)自：專(zhuān)題![]()
e、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 CDM 任務(wù)基于分布式計(jì)算框架，自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對(duì)Hive、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
為什么要使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景，并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。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(xún)。 使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，通過(guò)某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ETL）的過(guò)程，業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中供分析計(jì)來(lái)自：專(zhuān)題
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