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- 數(shù)據(jù)倉庫的建立實驗報告 內(nèi)容精選 換一換
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大數(shù)據(jù)是人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時代以來面臨的一個巨大問題:社會生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大,數(shù)據(jù)種類越來越多,數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù),比如說單機(jī)存儲,關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法解決這些新的大數(shù)據(jù)問題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問題,Apache基金會推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開源解決方案。Ha來自:專題企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計算的可視化大屏,為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗 適合人群:面向?qū)崟r流計算和可視化感興趣的從業(yè)人員,社會大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計算的可視化平臺 技術(shù)能力:了解流計算的關(guān)鍵技術(shù),掌握華為云基于流計算的可視化解決方案 認(rèn)來自:專題
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業(yè)傳統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉庫 ,比如Oracle、Greenplum等。 簡單易用 圖形化編排,即開即用,輕松上手。 圖1一站式數(shù)據(jù)運營治理平臺 云上數(shù)據(jù)平臺快速搭建 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)開發(fā)工作,讓企業(yè)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)變得如此簡單。來自:百科方面的探索創(chuàng)新及實踐經(jīng)驗的認(rèn)可。多年來,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,并積極支持合作伙伴基于平臺開發(fā)各種自有品牌的專業(yè)軟件。目前,數(shù)碼大方已經(jīng)形成一個開放、共享、對等、協(xié)作的工業(yè)軟件生態(tài)。 未來,數(shù)碼來自:云商店
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數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn) 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理著重建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)語言,L1到L5數(shù)據(jù)層級業(yè)務(wù)對象的定義是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的載體,并對應(yīng)發(fā)布包括L1到L5數(shù)據(jù)層級的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。各業(yè)務(wù)對象對應(yīng)物理實現(xiàn)的IT系統(tǒng)需發(fā)布相應(yīng)的數(shù)據(jù)字典并進(jìn)行數(shù)據(jù)源認(rèn)證。而對于梳理出來,但沒有落IT系統(tǒng)的業(yè)務(wù)對象,需在后繼的開發(fā)中進(jìn)行數(shù)字化落地。來自:專題彈性云服務(wù)器 時所需要的內(nèi)存總量,該部分內(nèi)存無法作為彈性云服務(wù)器操作系統(tǒng)所使用的內(nèi)存,約占分配給用戶的可用物理內(nèi)存的2%~3%。 分配:已用內(nèi)存容量,統(tǒng)計已經(jīng)分配給用戶的可用物理內(nèi)存上被已創(chuàng)建的彈性云服務(wù)器消耗的內(nèi)存總量。已用內(nèi)存包括用戶彈性云服務(wù)器中可使用的內(nèi)存(即彈性云服務(wù)器規(guī)來自:專題云硬盤每秒進(jìn)行讀寫的操作次數(shù)。 吞吐量 云硬盤每秒成功傳送的數(shù)據(jù)量,即讀取和寫入的數(shù)據(jù)量。 IO讀寫時延 云硬盤連續(xù)兩次進(jìn)行讀寫操作所需要的最小時間間隔。 突發(fā)能力 小容量云硬盤可以在一定時間內(nèi)達(dá)到IOPS突發(fā)上限,超過IOPS上限的能力。 VBD 磁盤模式,VBD類型的云硬盤只支持簡單的S CS I讀寫命令。來自:專題隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展,企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)也在不斷增加,如何應(yīng)對超大規(guī)模數(shù)據(jù)的組織和管理、數(shù)據(jù)量指數(shù)級增長的時效性差、打破多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的隔閡等問題。華為云 FusionInsight 作為一種領(lǐng)先的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺,旨在為企業(yè)客戶搭建高效、規(guī)范、靈活、簡潔的架構(gòu),以滿足不斷增長的數(shù)據(jù)探索分析來自:百科華為云計算 云知識 OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時間:2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 OLTP與OLAP主要從分析粒度、時效性、數(shù)據(jù)更新需求,驅(qū)動方式等幾個內(nèi)容進(jìn)行對比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實驗,盡在華為云學(xué)院來自:百科了解 GaussDB 的發(fā)展史嗎? 幫助文檔 GaussDB發(fā)展史 2001年:華為中央研究院Dopra團(tuán)隊為了支撐華為所生產(chǎn)的電信產(chǎn)品(交換機(jī)、路由器等),啟動了內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲組件DopraDB的研發(fā)。DopraDB后來隨著業(yè)務(wù)和組織的切換,成為華為高斯數(shù)據(jù)庫團(tuán)隊的GMDB V1系列產(chǎn)品。來自:專題GaussDB(DWS)可廣泛應(yīng)用于金融、車聯(lián)網(wǎng)、政企、電商、能源、電信等多個領(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)倉庫,性價比提升數(shù)倍,具備大規(guī)模擴(kuò)展能力和企業(yè)級可靠性。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)證,盡在???????????來自:百科物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 在物聯(lián)網(wǎng)時代,數(shù)量龐大的“物”會產(chǎn)生PB級的海量數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒法及時分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù),就無法將數(shù)據(jù)的價值最大化,大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說又成為了一個新的挑戰(zhàn)。針對這種情況,大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)來自:百科云日志 服務(wù)提供實時日志采集功能,采集到的日志數(shù)據(jù)可以在云日志控制臺以簡單有序的方式展示、方便快捷的方式進(jìn)行查詢,并且可以長期存儲。 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。來自:專題Spark內(nèi)存計算引擎、HBase分布式存儲數(shù)據(jù)庫以及Hive數(shù)據(jù)倉庫框架,提供企業(yè)級大數(shù)據(jù)存儲、查詢和分析的統(tǒng)一平臺,幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),可解決各大企業(yè)的以下需求: 海量數(shù)據(jù)的分析與計算 海量數(shù)據(jù)的存儲 海量數(shù)據(jù)流式處理 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)(MapReduce來自:百科
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