- 數(shù)據(jù)倉庫處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫 內(nèi)容精選 換一換
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來自:百科華為云計(jì)算 云知識 結(jié)構(gòu)化查詢語言 結(jié)構(gòu)化查詢語言 時(shí)間:2020-12-24 10:29:19 SQL(Structured Query Lanuage),即結(jié)構(gòu)化查詢語言,是關(guān)系數(shù)據(jù)庫的標(biāo)準(zhǔn)語言,SQL是一種通用的、功能極強(qiáng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫語言。廣泛應(yīng)用于存取,查詢,升級,和管理來自:百科
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華為云數(shù)據(jù)工坊產(chǎn)品優(yōu)勢 數(shù)據(jù)處理方式對比 1、傳統(tǒng)線下處理方式:硬件為用戶自建IDC,軟件為自研或集成商的數(shù)據(jù)處理軟件,通過數(shù)據(jù)處理軟件完成數(shù)據(jù)處理。 2、傳統(tǒng)云上處理方式:使用云上存儲(chǔ)服務(wù)和數(shù)據(jù)處理服務(wù),數(shù)據(jù)寫入存儲(chǔ)服務(wù)后,再調(diào)用數(shù)據(jù)處理服務(wù)接口實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理。 3、云上近數(shù)據(jù)處理方式:使用云上來自:專題單有序的方式展示、方便快捷的方式進(jìn)行查詢,并且可以長期存儲(chǔ)。 采集到日志數(shù)據(jù)按照結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化進(jìn)行分析。結(jié)構(gòu)化日志是通過規(guī)則將日志流中的日志進(jìn)行處理,提取出來有固定格式或者相似度高的日志內(nèi)容做結(jié)構(gòu)化的分類。這樣就可以采用SQL的語法進(jìn)行日志的查詢。 日志查詢與實(shí)時(shí)分析 對采集的來自:專題
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整合數(shù)據(jù)安全全生命周期各階段狀態(tài),對外整體呈現(xiàn)云上數(shù)據(jù)安全態(tài)勢 了解詳情 云上全場景覆蓋 整合云上各類數(shù)據(jù)源,支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化類型數(shù)據(jù),支持云原生和E CS 自建場景 整合云上各類數(shù)據(jù)源,支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化類型數(shù)據(jù),支持云原生和ECS自建場景 了解詳情 無需安裝Agent 云原生數(shù)據(jù)安全平臺,無需安來自:專題
udTable 圖2車企數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)型 大數(shù)據(jù)ETL處理 運(yùn)營商大數(shù)據(jù)分析 運(yùn)營商數(shù)據(jù)體量在PB~EB級,其數(shù)據(jù)種類多,有結(jié)構(gòu)化的基站信息數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化的消息通信數(shù)據(jù),同時(shí)對數(shù)據(jù)的時(shí)效性有很高的要求, DLI 服務(wù)提供批處理、流處理等多模引擎,打破數(shù)據(jù)孤島進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢來自:百科
MapReduce支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在集群中的存儲(chǔ),并且支持多種高效的格式來滿足不同計(jì)算引擎的要求。 HDFS是大數(shù)據(jù)上通用的分布式文件系統(tǒng)。 OBS 是對象存儲(chǔ)服務(wù),具有高可用低成本的特點(diǎn)。 HBase支持帶索引的數(shù)據(jù)存儲(chǔ),適合高性能基于索引查詢的場景。 4、數(shù)據(jù)融合處理 MapRe來自:專題
華為云計(jì)算 云知識 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 時(shí)間:2020-07-28 14:11:44 數(shù)據(jù)庫 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 1.不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法。 關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式。關(guān)系數(shù)據(jù)自來自:百科
對所有企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一存儲(chǔ),包含原始數(shù)據(jù)和用于報(bào)告、可視化、分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等各種任務(wù)的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。湖中的數(shù)據(jù)包括來自關(guān)系數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和二進(jìn)制數(shù)據(jù)從而形成一個(gè)集中式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容納所有形式的數(shù)據(jù)。 來自華為全球產(chǎn)業(yè)展望(GIV)報(bào)告顯示,到2025年,全球企業(yè)應(yīng)用云化率將達(dá)來自:百科
云知識 數(shù)據(jù)倉庫 和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別是什么 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別是什么 時(shí)間:2021-03-03 11:22:28 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)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,并針對決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。數(shù)據(jù)庫是 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)化的數(shù)據(jù)來自:百科
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華為云計(jì)算 云知識 什么是數(shù)據(jù)倉庫 什么是數(shù)據(jù)倉庫 時(shí)間:2020-09-24 14:40:13 數(shù)據(jù)倉庫是一種用來存儲(chǔ)和分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特殊類型的數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)倉庫擅長對來自不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合和關(guān)聯(lián),從而發(fā)掘出數(shù)據(jù)中隱藏的商業(yè)價(jià)值。在企業(yè)的經(jīng)營決策,商業(yè)情報(bào)分析等領(lǐng)域都起著至關(guān)重要的作用。來自:百科
統(tǒng)一管理控制臺,輕松執(zhí)行數(shù)據(jù)倉庫管理任務(wù),數(shù)據(jù)庫自運(yùn)維讓用戶專注于數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)。獨(dú)有的Oracle、PostgreSQL、Teradata兼容模式和一鍵式異構(gòu)數(shù)據(jù)庫遷移工具。 自由擴(kuò)展 用戶可根據(jù)數(shù)據(jù)量和業(yè)務(wù)負(fù)載,自由調(diào)整集群規(guī)模和實(shí)例規(guī)格,時(shí)刻保持性能/成本最優(yōu)。 應(yīng)用場景 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)來自:百科
,保障客戶業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行。 對于郵件,文檔,網(wǎng)頁,監(jiān)控、車輛等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),此類面向分析型場景,將通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入kafka等服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,可存入對象存儲(chǔ)服務(wù)OBS,通過流查詢,交互式查詢等方式,對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和批處理和批計(jì)算。同時(shí)以全棧大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) 為基礎(chǔ),提供來自:百科
最佳實(shí)踐:購買、簽發(fā)、安裝SSL證書 企業(yè)審計(jì)好幫手-數(shù)據(jù)庫安全服務(wù)( DBSS ) 企業(yè)數(shù)據(jù)庫安全審計(jì),異常操作告警,提供審計(jì)報(bào)表 重要功能:DBSS支持審計(jì)非關(guān)系型MongoDB數(shù)據(jù)庫 重要功能:DBSS支持審計(jì)瀚高、達(dá)夢、人大金倉、神通等國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫 重要功能:DBSS支持審計(jì)云數(shù)據(jù)倉庫 GaussDB(DWS)來自:專題
服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至 MRS 集群中。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) MRS支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在集群中的存儲(chǔ),并且支持多種高效的格式來滿足不同計(jì)算引擎的要求。 數(shù)據(jù)融合處理 MRS提供多種主流計(jì)算引擎:MapReduce(批處理)、Tez(DAG模型)、Spark(內(nèi)存計(jì)算)、SparkSt來自:專題
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