- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)圖 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
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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(xiàn)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:百科代化必不可少的重要支撐。借助教育大數(shù)據(jù)能夠?qū)W(xué)習(xí)者的所有信息進(jìn)行系統(tǒng)的整理和分析,例如可以運(yùn)用大數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)教育環(huán)境,完善教學(xué)的場(chǎng)景,配置教育試驗(yàn)場(chǎng)景等,這些都能夠充分的調(diào)用學(xué)生群體在學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的主動(dòng)性和積極性,對(duì)教育領(lǐng)域的發(fā)展有不可估量的作用。 教育大數(shù)據(jù)中心邏輯結(jié)構(gòu)圖 本方案提供了教育大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)主要包括來(lái)自:云商店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Spark內(nèi)存計(jì)算引擎、HBase分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)以及Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架,提供企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢(xún)和分析的統(tǒng)一平臺(tái),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(jì)算 海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ) 海量數(shù)據(jù)流式處理 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)(MapReduce來(lái)自:百科課程 從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,為您揭開(kāi)大數(shù)據(jù)神秘的面紗 從大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生到大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,為您揭開(kāi)大數(shù)據(jù)神秘的面紗 立即學(xué)習(xí) 球星薪酬決定性因素分析 認(rèn)證 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,掌握大數(shù)據(jù)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,掌握大數(shù)據(jù)分析來(lái)自:專(zhuān)題09:26:31 專(zhuān)屬計(jì)算集群(Dedicated Computing Cluster,簡(jiǎn)稱(chēng)DCC)是在公有云上隔離出來(lái)的專(zhuān)屬虛擬計(jì)算資源池,支持用戶(hù)申請(qǐng)獨(dú)占的物理設(shè)備,獨(dú)享物理隔離的計(jì)算資源。 專(zhuān)屬計(jì)算集群需要在專(zhuān)屬云中使用,用戶(hù)在申請(qǐng)后才予以開(kāi)通權(quán)限。用戶(hù)可在專(zhuān)屬云內(nèi)對(duì)專(zhuān)屬計(jì)算資源統(tǒng)一管理。來(lái)自:百科
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