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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)倉(cāng)外數(shù)據(jù)集市 內(nèi)容精選 換一換
  • 3、DWS支持多種客戶端與開(kāi)發(fā)接口,使得開(kāi)發(fā)人員輕松方便的操作DWS數(shù)據(jù)庫(kù)。 4、介紹數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出的方式,輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸,并分析其加載數(shù)據(jù)的性能。 5、介紹DWS + CDM + OBS 數(shù)據(jù)上云解決方案,讓數(shù)據(jù)真正流動(dòng)起來(lái)。 6、提供(DWS + BI)海量數(shù)據(jù)分析與可視化方案。 7、給出SQL語(yǔ)句的優(yōu)化建議,使得執(zhí)行時(shí)避免性能瓶頸。
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    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 創(chuàng)建用戶并授權(quán)使用 GaussDB (DWS):示例流程 DWS 3.0簡(jiǎn)介:簡(jiǎn)介
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)倉(cāng)外數(shù)據(jù)集市 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢(shì) 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 Expre
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    開(kāi)發(fā)等操作。 資產(chǎn)集市 > 數(shù)據(jù)集:共享了數(shù)據(jù)集。 AI Gallery的數(shù)據(jù)模塊支持數(shù)據(jù)集的共享和下載。在AI Gallery的“數(shù)據(jù)”中,可以查找并下載滿足業(yè)務(wù)需要的數(shù)據(jù)集。也可以將自己本地的數(shù)據(jù)集發(fā)布至AI Gallery中,共享給其他用戶使用。 資產(chǎn)集市 > 算法:共享了算法。
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)倉(cāng)外數(shù)據(jù)集市 更多內(nèi)容
  • 上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 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(cāng)庫(kù)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(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
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    數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(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 相關(guān)推薦 閱讀指引 閱讀指引 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ? 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ?
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 云硬盤應(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 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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
    來(lái)自:百科
    絡(luò)架構(gòu)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)備份、數(shù)據(jù)安全、商業(yè)智能、系統(tǒng)集成等全方位的IT解決方案。 除了Sparxsystems Enterprise Architect Pro,云商店還有哪些相關(guān)產(chǎn)品? 軟通動(dòng)力數(shù)據(jù)庫(kù)遷移服務(wù) 軟通動(dòng)力數(shù)據(jù)庫(kù)專家團(tuán)隊(duì)具有數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域?qū)I(yè)認(rèn)證,為客戶提供專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)遷移服
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    提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析案例 業(yè)務(wù)痛點(diǎn): 探索查詢HDFS 10PB級(jí)歷史數(shù)據(jù),耗時(shí)平均約1小時(shí),全量掃描耗資源。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)存儲(chǔ)3個(gè)月熱數(shù)據(jù),3個(gè)月至2年歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于HDFS,現(xiàn)有系統(tǒng)對(duì)熱數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)無(wú)法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別是什么 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別是什么 時(shí)間:2021-03-03 11:22:28 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)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。數(shù)據(jù)庫(kù)是數(shù)據(jù)管理的有效技術(shù),是由一批數(shù)據(jù)構(gòu)成的有序集合,這些數(shù)據(jù)被存放在結(jié)構(gòu)化
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉(cāng)場(chǎng)景化解決方案 大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉(cāng)場(chǎng)景化解決方案 時(shí)間:2020-12-08 15:13:04 HCIP-Big Data Developer系列課程。大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉(cāng)的場(chǎng)景解決方案,從方案架構(gòu)到技術(shù)實(shí)現(xiàn)框架,包括數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、華為GaussDB解決方案等。
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    種架構(gòu)降低了傳統(tǒng)湖倉(cāng)割裂導(dǎo)致的系統(tǒng)間復(fù)雜度,并減少了在湖、倉(cāng)、AI開(kāi)發(fā)之間來(lái)回遷移數(shù)據(jù)的工作。此外, FusionInsight 智能數(shù)據(jù)湖還提供了多樣的數(shù)據(jù)集市,如 GES 圖引擎、 MRS HBase、Elasticsearch、Redis等,滿足客戶針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)量、時(shí)效性等業(yè)務(wù)特點(diǎn)的需求。
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    Studio數(shù)據(jù)治理中心服務(wù)。 華為云FusionInsight旨在為企業(yè)客戶搭建領(lǐng)先的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺(tái),采用領(lǐng)先的Lakehouse架構(gòu),融合了數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的架構(gòu)優(yōu)勢(shì),具有高效、規(guī)范、靈活、簡(jiǎn)潔的架構(gòu)和資源占用少的特點(diǎn),將降低傳統(tǒng)湖倉(cāng)割裂導(dǎo)致的系統(tǒng)間復(fù)雜度,并減少在湖、倉(cāng)、AI開(kāi)發(fā)之間來(lái)回搬遷數(shù)據(jù)的工作。
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    【業(yè)務(wù)遷移難】:現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)種類多,業(yè)務(wù)遷移工作量大。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)DWS為核心,構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái); 利用DWS匯聚各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析; 結(jié)合BI工具,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。 客戶價(jià)值: 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ),統(tǒng)一分析,支持客戶實(shí)現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘;
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    Service,DWS)提供了靈活的數(shù)據(jù)入庫(kù)方式,可以將多種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到DWS中。GaussDB(DWS)支持SQL on Anywhere,基于GaussDB(DWS)可以操作OBS、MRS、GDS等,構(gòu)筑起統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)。 立即購(gòu)買 管理控制臺(tái) 幫助文檔 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)遷移類型 數(shù)倉(cāng)類型 適用場(chǎng)景
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    上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 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(cāng)庫(kù)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(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
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    分布式數(shù)據(jù)庫(kù),其主要面向海量數(shù)據(jù)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。
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    上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 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(cāng)庫(kù)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(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
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    demo體驗(yàn) 立即購(gòu)買 IoT數(shù)倉(cāng)與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉(cāng)的區(qū)別 GaussDB(DWS)中的IoT數(shù)倉(cāng)與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉(cāng)是兩種不同類型產(chǎn)品,在使用上也存在一定差異,具體可參考表1進(jìn)行對(duì)比分析。 表1 IoT數(shù)倉(cāng)與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉(cāng)的差異 數(shù)倉(cāng)類型 適用場(chǎng)景 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 功能特點(diǎn) 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉(cāng) 融合分析業(yè)務(wù),一體化OLA
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    上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 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(cāng)庫(kù)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(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
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    intelligence)工具無(wú)縫對(duì)接,業(yè)務(wù)遷移修改量極小。 3. 安全可靠 GaussDB(DWS)支持數(shù)據(jù)加密,同時(shí)可與數(shù)據(jù)庫(kù)安全服務(wù)對(duì)接,保證云上數(shù)據(jù)安全。同時(shí)GaussDB(DWS)支持自動(dòng)數(shù)據(jù)全量、增量備份,提升數(shù)據(jù)可靠性。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在??????????????
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