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    分散存儲在多個節(jié)點上,數(shù)據(jù)分析任務被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行,并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作,實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應。 應用:數(shù)據(jù)加載工具、ETL(Extract-Transform-Load)工具、以及商業(yè)智能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具,均可以通過標準接口與GaussD
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    為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務,一鍵即可部署Hadoop集群。Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫基礎構架,提供了一系列的工具,可以用來進行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載(ETL),這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機制。 華為云提供了大數(shù)據(jù)MapRed
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    華為云計算 云知識 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助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 時間:2021-03-08 15:02:51 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、
    來自:百科
    四、以模型驅(qū)動的IoTA架構 云邊協(xié)同,模型驅(qū)動的分析架構: 1.貫穿整體業(yè)務始終的數(shù)據(jù)模型,一致體驗,去ETL化 2.邊緣計算SDK,邊緣側(cè)可部署數(shù)據(jù)分析邏輯,增強時效性 關鍵問題: 1.期望構建標準化的數(shù)據(jù)模型,達到去ETL化的效果,可能需要較長時間的演化2.并未完全解決流批分離處理架構下分析結果可能不一。
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    華為云計算 云知識 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應用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 時間:2021-03-08 15:10:22 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、安全
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    MapReduce架構包括了基礎設施和大數(shù)據(jù)處理流程各個階段的能力。 1、基礎設施 MapReduce基于華為云 彈性云服務器 E CS 構建的大數(shù)據(jù)集群,充分利用了其虛擬化的高可靠、高安全的能力。 虛擬私有云(VPC)為每個租戶提供的虛擬內(nèi)部網(wǎng)絡,默認與其他網(wǎng)絡隔離。 云硬盤(EVS)提供高可靠、高性能的存儲。
    來自:專題
    華為云計算 云知識 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 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 時間:2021-03-08 14:42:45 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、安全可靠
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    華為的數(shù)據(jù)融合解決方案,集成了管理部署、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析、計算、存儲、應用服務、安全服務和開發(fā)工具等全方位產(chǎn)品,解決了企業(yè)IT建設中數(shù)據(jù)領域PaaS的諸多問題,而又能與IaaS完美的結合,提供開放、安全、企業(yè)級的一站式服務,同時華為數(shù)據(jù)融合解決方案提供了企業(yè)數(shù)據(jù)實現(xiàn)價值的端到端解決方案,以云服務的方
    來自:百科
    市場需求和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“行業(yè)指南”。 基于藍皮書大量的數(shù)據(jù)積累,云聯(lián)盟評選出“2022年中國云生態(tài)百強企業(yè)榜單”。榜單以云計算基礎設施、平臺關鍵技術、通用軟件和SaaS以及垂直行業(yè)應用四大行業(yè)為框架設置,面向數(shù)千家云生態(tài)企業(yè)進行公開征集,經(jīng)過多輪專家評審,篩選出百強企業(yè)。 本次入
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    Presto是一個開源的用戶交互式分析查詢的SQL查詢引擎,用于針對各種大小的數(shù)據(jù)源進行交互式分析查詢。其主要應用于海量結構化數(shù)據(jù)/半結構化數(shù)據(jù)分析、海量多維數(shù)據(jù)聚合/報表、ETL、Ad-Hoc查詢等場景。 Presto允許查詢的數(shù)據(jù)源包括Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS),Hive,HBase,Cassandr
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    優(yōu)勢 1、海量數(shù)據(jù)存儲,高性能 云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB Cassandra接口架構天然支撐海量數(shù)據(jù),計算和存儲都可以快速橫向擴容。超高寫入性能可以快速構建出數(shù)據(jù)倉庫 2、高可用、易運維 云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Cassandra接口多AZ部署的高可用架構,單節(jié)點宕機不會影響整個集群的可用性
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    使用前必讀:使用場景說明 方案概述:應用場景 應用場景:大數(shù)據(jù)ETL處理 什么是B1、SoH、BWoH?它們之間區(qū)別是什么? 方案概述:應用場景 方案概述:需求場景 方案概述:應用場景 DLI適用哪些場景:大數(shù)據(jù)ETL處理 方案概述:應用場景 入門簡介:場景三:使用應用平臺進行應用運營
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    reSQL/Oracle生態(tài)。 自建數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫on云主機、華為云DWS三者比較分析 自建數(shù)據(jù)倉庫 購買并安裝服務器、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫等軟硬件; 租用機房,費用高昂; 招聘專業(yè)DBA,運維人員。 數(shù)據(jù)倉庫 on 云主機 購買并安裝數(shù)據(jù)倉庫軟件; 租用云主機; 招聘專業(yè)DBA運維人員。
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    09:49:23 規(guī)范設計:數(shù)據(jù)建??梢暬⒆詣踊?、智能化 DAYU規(guī)范設計踐行 數(shù)據(jù)治理 方法論,將數(shù)據(jù)治理行為可視化,打通數(shù)據(jù)基礎到匯總、集市的數(shù)據(jù)處理鏈路,落地數(shù)據(jù)標準和數(shù)據(jù)資產(chǎn),通過關系建模、維度建模實現(xiàn)數(shù)據(jù)標準化,通過統(tǒng)一指標平臺建設,實現(xiàn)規(guī)范化指標體系,消除歧義、統(tǒng)
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