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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層etl 內(nèi)容精選 換一換
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09:49:23 規(guī)范設(shè)計(jì)：數(shù)據(jù)建?？梢暬?、自動(dòng)化、智能化 DAYU規(guī)范設(shè)計(jì)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(chǔ)層到匯總層、集市層的數(shù)據(jù)處理鏈路，落地?cái)?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)，通過(guò)關(guān)系建模、維度建模實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，通過(guò)統(tǒng)一指標(biāo)平臺(tái)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)規(guī)范化指標(biāo)體系，消除歧義、統(tǒng)來(lái)自：百科場(chǎng)景特點(diǎn)：面向流數(shù)據(jù)，支持Window、CEP、Join等復(fù)雜的流分析操作，毫秒級(jí)時(shí)延。 適用場(chǎng)景：實(shí)時(shí) 日志分析 ，網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控，實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)管控，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)ETL。 圖1實(shí)時(shí)流分析場(chǎng)景 物聯(lián)網(wǎng)IoT場(chǎng)景 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或邊緣設(shè)備，上傳數(shù)據(jù)到 數(shù)據(jù)接入服務(wù) （DIS）或者其他云存儲(chǔ)服務(wù)， 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) 直接從D來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層etl 相關(guān)內(nèi)容
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MRS 架構(gòu)包括了基礎(chǔ)設(shè)施和大數(shù)據(jù)處理流程各個(gè)階段的能力。 基礎(chǔ)設(shè)施 MRS基于華為云 彈性云服務(wù)器 E CS 構(gòu)建的大數(shù)據(jù)集群，充分利用了其虛擬化層的高可靠、高安全的能力。 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到MRS集群的能力，包括Flume（數(shù)據(jù)采集）、Loader（關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入）、Kafka（高可靠消息來(lái)自：專題傳統(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將查詢分析擴(kuò)展至 數(shù)據(jù)湖 ?；谌A為GaussD來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)層etl 更多內(nèi)容
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對(duì)企業(yè)上云與治理提出了一套適用于互聯(lián)網(wǎng)、金融、游戲、產(chǎn)業(yè)云等行業(yè)的解決方案，數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)處理與匯聚，再到數(shù)據(jù)計(jì)算與分析，最后到應(yīng)用與消費(fèi)層，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的一系列操作（采集、處理、分析和應(yīng)用），構(gòu)建了全場(chǎng)景數(shù)據(jù)服務(wù)助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，最終實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到價(jià)值的閉環(huán)。 數(shù)據(jù)采集與處理 對(duì)來(lái)自：百科![]()
MRS架構(gòu)包括了基礎(chǔ)設(shè)施和大數(shù)據(jù)處理流程各個(gè)階段的能力。 基礎(chǔ)設(shè)施 MRS基于華為云彈性 云服務(wù)器ECS 構(gòu)建的大數(shù)據(jù)集群，充分利用了其虛擬化層的高可靠、高安全的能力。 虛擬私有云（VPC）為每個(gè)租戶提供的虛擬內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)，默認(rèn)與其他網(wǎng)絡(luò)隔離。 云硬盤(pán)（EVS）提供高可靠、高性能的存儲(chǔ)。來(lái)自：百科![]()
據(jù)標(biāo)注等多種工具服務(wù)，幫助用戶提升數(shù)據(jù)處理效率 優(yōu)勢(shì) 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)治理高效，數(shù)據(jù)易理解使用 設(shè)備采集數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化，支持多種主流文件的導(dǎo)入和ETL處理，數(shù)據(jù)清洗/轉(zhuǎn)換的治理過(guò)程全自動(dòng)化；數(shù)據(jù)屬性易理解，集成10000+屬性的數(shù)據(jù)字典，降低用戶使用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)門(mén)檻 安全技術(shù)覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期，保證數(shù)據(jù)入湖安全來(lái)自：百科![]()
LVM是邏輯卷管理（Logical Volume Manager）的簡(jiǎn)稱，它是Linux環(huán)境下對(duì)磁盤(pán)分區(qū)進(jìn)行管理的一種機(jī)制。LVM通過(guò)在云硬盤(pán)和文件系統(tǒng)之間添加一個(gè)邏輯層，來(lái)為文件系統(tǒng)屏蔽下層云硬盤(pán)分區(qū)布局，提高硬盤(pán)分區(qū)管理的靈活性 使用云硬盤(pán)組建RAID磁盤(pán)陣列 獨(dú)立冗余磁盤(pán)陣列（Redundant Array來(lái)自：專題![]()
源數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，完成數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)易查詢。 GaussDB (DWS)熱門(mén)視頻 看視頻輕松了解和使用DWS 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門(mén) 03:29 DWS助力消費(fèi)者BG大數(shù)據(jù)平臺(tái)云化 05:30 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)集群管理 05:30 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38來(lái)自：專題![]()
DWS使用流程 DWS使用流程 時(shí)間：2020-09-24 14:38:13 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。DWS是基于華為融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99和SQL來(lái)自：百科![]()
激發(fā)物流行業(yè)數(shù)字化躍遷 黑湖 × 華為云IoT強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手，讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能制造 物聯(lián)網(wǎng)常用傳感器 相關(guān)推薦 應(yīng)用場(chǎng)景:增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 應(yīng)用場(chǎng)景:增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)湖探索 簡(jiǎn)介:功能介紹 樞紐元模型V2.0:樞紐元模型V2.0中定義的所有實(shí)體 DevOps面面觀:DevOps與精益、敏捷來(lái)自：云商店![]()
云MRS服務(wù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理。 海量數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景 海量數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的主要場(chǎng)景。通常企業(yè)會(huì)包含多種數(shù)據(jù)源，接入后需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL處理形成模型化數(shù)據(jù)，以便提供給各個(gè)業(yè)務(wù)模塊進(jìn)行分析梳理，這類業(yè)務(wù)通常有以下特點(diǎn)： 對(duì)執(zhí)行實(shí)時(shí)性要求不高，作業(yè)執(zhí)行時(shí)間在數(shù)十分鐘到小時(shí)級(jí)別。來(lái)自：百科![]()
云MRS服務(wù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理。 海量數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景 海量數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的主要場(chǎng)景。通常企業(yè)會(huì)包含多種數(shù)據(jù)源，接入后需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL處理形成模型化數(shù)據(jù)，以便提供給各個(gè)業(yè)務(wù)模塊進(jìn)行分析梳理，這類業(yè)務(wù)通常有以下特點(diǎn)： 對(duì)執(zhí)行實(shí)時(shí)性要求不高，作業(yè)執(zhí)行時(shí)間在數(shù)十分鐘到小時(shí)級(jí)別。來(lái)自：百科![]()
于制造業(yè)領(lǐng)域的客戶群。零賽云平臺(tái)基于云原生、大數(shù)據(jù)、人工智能、邊緣計(jì)算等技術(shù)，構(gòu)建了工業(yè)算法庫(kù)、低代碼設(shè)計(jì)器、數(shù)字孿生、 數(shù)據(jù)可視化 、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、ETL等技術(shù)產(chǎn)品。該平臺(tái)支持多種工業(yè)協(xié)議，免編程發(fā)布，能夠生成具有商業(yè)價(jià)值的數(shù)字應(yīng)用。企業(yè)可以在短期內(nèi)落地智能工廠的數(shù)字中臺(tái)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字來(lái)自：專題![]()
輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源的批處理、流處理、內(nèi)存計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等，挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值。 DLI 服務(wù)適用于海量日志分析、異構(gòu)數(shù)據(jù)源聯(lián)邦分析、大數(shù)據(jù)ETL處理。 DLI支持如下數(shù)據(jù)格式： Parquet CSV ORC Json Carbon Carbondata（只支持DLI表） Avro來(lái)自：百科![]()
Apulis AI Studio配套人工服務(wù)(HCS版)的亮點(diǎn)在于其全類型數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入管理功能。它提供了多種數(shù)據(jù)智能處理工具，可以對(duì)全類型數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL、標(biāo)注等智能處理。此外，該產(chǎn)品還為客戶提供了“深度學(xué)習(xí)+機(jī)器學(xué)習(xí)”全場(chǎng)景AI開(kāi)發(fā)與應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，包括 數(shù)據(jù)管理 與處理、模型開(kāi)發(fā)與優(yōu)化、模來(lái)自：專題![]()
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![]()
腳本，查看執(zhí)行計(jì)劃等。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ)，提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力，用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)來(lái)自：百科![]()
HCatalog建立在Hive Metastore之上，具有Hive的DDL能力。從另外一種意義上說(shuō)，HCatalog還是Hadoop的表和存儲(chǔ)管理層，它使用戶能夠通過(guò)使用不同的數(shù)據(jù)處理工具（比如MapReduce），更輕松地在網(wǎng)格上讀寫(xiě)HDFS上的數(shù)據(jù)，HCatalog還能為這些數(shù)據(jù)處理來(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：專題![]()
放、處理以及分析。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。 了解詳情 【初級(jí)】球星薪酬決定性因素分析 隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的發(fā)展，數(shù)據(jù)規(guī)模也隨之?dāng)U大，也更加關(guān)注數(shù)據(jù)的存放、處理以及分析。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)來(lái)自：專題
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