- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建步驟 內(nèi)容精選 換一換
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必要掌握的知識(shí),本課程通過(guò)視頻+課件的干貨形式,期望通過(guò)學(xué)習(xí),幫助提升DBA實(shí)際技能。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括DWS的分布式執(zhí)行框架、存儲(chǔ)過(guò)程使用、性能調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)遷移及運(yùn)維知識(shí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、解DWS的分布式執(zhí)行框架。 2、掌握DWS的性能調(diào)優(yōu)。來(lái)自:百科S)是基于Postgres的MPP的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲(chǔ), GaussDB (DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ),也可以通過(guò)外表的形式通過(guò) OBS 進(jìn)行存儲(chǔ)。 Hive不支持索引,GaussDB(DWS)支持索引,所以查詢(xún)速度GaussDB(DWS)更快。 Hive不支持來(lái)自:百科
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效、易用的批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù)。 CDM 圍繞大數(shù)據(jù)遷移上云和 智能數(shù)據(jù)湖 解決方案,提供了簡(jiǎn)單易用的遷移能力和多種數(shù)據(jù)源到 數(shù)據(jù)湖 的集成能力,降低了客戶(hù)數(shù)據(jù)源遷移和集成的復(fù)雜性,有效地提高您數(shù)據(jù)遷移和集成的效率。在 數(shù)據(jù)治理中心 ( DataArts Studio )服務(wù)中,CDM作為其中的“數(shù)據(jù)集來(lái)自:專(zhuān)題VPN網(wǎng)關(guān)所連接的ER實(shí)例的ID。僅當(dāng)attachment_type為er時(shí)返回 vpc_id String 當(dāng)attachment_type為vpc時(shí),vpc_id是VPN網(wǎng)關(guān)關(guān)聯(lián)的業(yè)務(wù)VPC的ID。 當(dāng)attachment_type為er時(shí),vpc_id是VPN網(wǎng)關(guān)的接入VPC的ID。來(lái)自:百科
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E、云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等。 華為云 函數(shù)工作流 FunctionGraph一項(xiàng)基于事件驅(qū)動(dòng)的函數(shù)托管計(jì)算服務(wù),只需編寫(xiě)業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行的條件,無(wú)需配置和管理服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施,函數(shù)以彈性、免運(yùn)維、高可靠的方式運(yùn)行。 云應(yīng)用引擎CAE是一個(gè)面向應(yīng)用的Ser來(lái)自:百科大數(shù)據(jù)是人類(lèi)進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來(lái)面臨的一個(gè)巨大問(wèn)題:社會(huì)生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大,數(shù)據(jù)種類(lèi)越來(lái)越多,數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來(lái)越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù),比如說(shuō)單機(jī)存儲(chǔ),關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)無(wú)法解決這些新的大數(shù)據(jù)問(wèn)題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問(wèn)題,Apache基金會(huì)推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開(kāi)源解決方案。Ha來(lái)自:專(zhuān)題方面的探索創(chuàng)新及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的認(rèn)可。多年來(lái),數(shù)碼大方充分發(fā)揮在工業(yè)軟件生態(tài)中的核心作用,堅(jiān)持研發(fā)自主的CAD/CAXA PLM協(xié)同管理解決方案內(nèi)核和平臺(tái),并積極支持合作伙伴基于平臺(tái)開(kāi)發(fā)各種自有品牌的專(zhuān)業(yè)軟件。目前,數(shù)碼大方已經(jīng)形成一個(gè)開(kāi)放、共享、對(duì)等、協(xié)作的工業(yè)軟件生態(tài)。 未來(lái),數(shù)碼來(lái)自:云商店業(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 快速將線下數(shù)據(jù)遷移上云,將數(shù)據(jù)集成到云上大數(shù)據(jù)服務(wù)中,并在DAYU的界面中就可以進(jìn)行快速的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工作,讓企業(yè)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)變得如此簡(jiǎn)單。來(lái)自:百科運(yùn)行時(shí)參數(shù)值默認(rèn)為添加參數(shù)時(shí)為參數(shù)設(shè)置的默認(rèn)值,可根據(jù)需要進(jìn)行修改。流水線運(yùn)行時(shí)在構(gòu)建任務(wù)內(nèi)使用的就是此時(shí)輸入的參數(shù)值。 九、設(shè)置完參數(shù),單擊“保存”,然后單擊“執(zhí)行”,開(kāi)始使用配置的參數(shù)執(zhí)行流水線。 流水線參數(shù)相關(guān)問(wèn)題 代碼檢查常見(jiàn)問(wèn)題 任務(wù)中引用的流水線參數(shù)不存在 背景信息 流水線來(lái)自:專(zhuān)題數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS的優(yōu)勢(shì) 可視化手段 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS通過(guò)可視化的手段以人類(lèi)便于理解的圖表形式,將重點(diǎn)數(shù)據(jù)以圖形化的頁(yè)面展示,從而顯著的降低了數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維的門(mén)檻,提高了數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維的效率。 運(yùn)維無(wú)憂(yōu) 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS將一切繁重的IT運(yùn)維工作都集中在云后臺(tái)管理,從專(zhuān)業(yè),復(fù)雜,繁重的數(shù)據(jù)中心運(yùn)維來(lái)自:專(zhuān)題云硬盤(pán)每秒進(jìn)行讀寫(xiě)的操作次數(shù)。 吞吐量 云硬盤(pán)每秒成功傳送的數(shù)據(jù)量,即讀取和寫(xiě)入的數(shù)據(jù)量。 IO讀寫(xiě)時(shí)延 云硬盤(pán)連續(xù)兩次進(jìn)行讀寫(xiě)操作所需要的最小時(shí)間間隔。 突發(fā)能力 小容量云硬盤(pán)可以在一定時(shí)間內(nèi)達(dá)到IOPS突發(fā)上限,超過(guò)IOPS上限的能力。 VBD 磁盤(pán)模式,VBD類(lèi)型的云硬盤(pán)只支持簡(jiǎn)單的S CS I讀寫(xiě)命令。來(lái)自:專(zhuān)題流水線服務(wù)提供了統(tǒng)一的準(zhǔn)出條件管理能力,是指用戶(hù)在定義流水線時(shí),在階段中配置的用于進(jìn)行自動(dòng)化看護(hù)的質(zhì)量指標(biāo)卡點(diǎn),通過(guò)配置規(guī)則和策略,來(lái)實(shí)現(xiàn)階段準(zhǔn)出的校驗(yàn),并最終控制流水線的執(zhí)行。 流水線可以運(yùn)行哪些任務(wù)? 流水線目前可以添加如下任務(wù): 構(gòu)建 代碼檢查 部署 測(cè)試 通用(子流水線、創(chuàng)建倉(cāng)庫(kù)標(biāo)簽、Jenkins任務(wù)、人工審核、延時(shí)執(zhí)行、掛起流水線)來(lái)自:專(zhuān)題華為云計(jì)算 云知識(shí) OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時(shí)間:2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) OLTP與OLAP主要從分析粒度、時(shí)效性、數(shù)據(jù)更新需求,驅(qū)動(dòng)方式等幾個(gè)內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院來(lái)自:百科GaussDB(DWS)可廣泛應(yīng)用于金融、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、政企、電商、能源、電信等多個(gè)領(lǐng)域,2017~2019已連續(xù)三年入選Gartner發(fā)布的 數(shù)據(jù)管理 解決方案魔力象限,相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),性?xún)r(jià)比提升數(shù)倍,具備大規(guī)模擴(kuò)展能力和企業(yè)級(jí)可靠性。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在???????????來(lái)自:百科云日志 服務(wù)提供實(shí)時(shí)日志采集功能,采集到的日志數(shù)據(jù)可以在云日志控制臺(tái)以簡(jiǎn)單有序的方式展示、方便快捷的方式進(jìn)行查詢(xún),并且可以長(zhǎng)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(guò)規(guī)則將日志流中的日志進(jìn)行處理,提取出來(lái)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(lèi)。這樣就可以采用SQL的語(yǔ)法進(jìn)行日志的查詢(xún)。來(lái)自:專(zhuān)題物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,數(shù)量龐大的“物”會(huì)產(chǎn)生PB級(jí)的海量數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無(wú)法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒(méi)法及時(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù),就無(wú)法將數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化,大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)又成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。針對(duì)這種情況,大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)來(lái)自:百科
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