- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的框架建立 內(nèi)容精選 換一換
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Migration,簡(jiǎn)稱 CDM )是一個(gè)實(shí)現(xiàn)多種數(shù)據(jù)源之間數(shù)據(jù)相互遷移的服務(wù),支持公有云內(nèi)部數(shù)據(jù)遷移、公有云與本地?cái)?shù)據(jù)相互遷移。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 支持多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源:支持近20種常用數(shù)據(jù)源,滿足數(shù)據(jù)在云上和云下的不同遷移場(chǎng)景。 遷移效率高:基于分布式計(jì)算框架進(jìn)行數(shù)據(jù)任務(wù)執(zhí)行和數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化,并針對(duì)特定數(shù)據(jù)源寫(xiě)入做了專項(xiàng)優(yōu)化,遷移效率高。來(lái)自:百科安全管理最佳實(shí)踐 基于角色的權(quán)限管理(RBAC) 基于角色的用戶管理(Role-Based Access Control,簡(jiǎn)稱RBAC)是通過(guò)為角色賦予權(quán)限,用戶通過(guò)成為適當(dāng)的角色而得到這些角色的權(quán)限。 查看更多 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)列的加解密 數(shù)據(jù)加密 作為有效防止未授權(quán)訪問(wèn)和防護(hù)數(shù)據(jù)泄露的技術(shù),在各種信來(lái)自:專題
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Hive是建立在Hadoop上的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具,可以用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載(ETL),這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive定義了簡(jiǎn)單的類SQL查詢語(yǔ)言,稱為HiveQL,它允許熟悉SQL的用戶查詢數(shù)據(jù)。Hive的數(shù)據(jù)計(jì)來(lái)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(duì)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(dòng)了內(nèi)存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)組件DopraDB的研發(fā)。DopraDB后來(lái)隨著業(yè)務(wù)和組織的切換,成為華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)團(tuán)隊(duì)的GMDB V1系列產(chǎn)品。來(lái)自:專題
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購(gòu)買并安裝數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件; 租用云主機(jī); 招聘專業(yè)DBA運(yùn)維人員。 華為云DWS 無(wú)需購(gòu)買和安裝任何軟硬件; 按需隨時(shí)租用 DDS ; 無(wú)需招聘DBA,運(yùn)維人員。 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。來(lái)自:百科
系統(tǒng)擴(kuò)展性更高 分布式系統(tǒng)的類型有三種: 6.分布式處理,但只有一個(gè)總數(shù)據(jù)庫(kù),沒(méi)有局部數(shù)據(jù)庫(kù) 7.分層式處理,每一層都有自己的數(shù)據(jù)庫(kù) 8.充分分散的分布式網(wǎng)絡(luò),沒(méi)有中央控制部分,各節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系方式又可以有多種,如松散的聯(lián)接,緊密的聯(lián)接,動(dòng)態(tài)的聯(lián)接,廣播通知式的聯(lián)接等架構(gòu)設(shè)計(jì)變得復(fù)雜來(lái)自:其他
為什么要使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),通過(guò)某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過(guò)程,業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中供分析計(jì)來(lái)自:專題
WS Express可直接對(duì)存儲(chǔ)在 對(duì)象存儲(chǔ)OBS 上的大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成、處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一分析入口:以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口,應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員使用熟悉的SQL語(yǔ)言即可訪問(wèn)所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互式分析:針對(duì)即時(shí)的分析需求,分析人員通過(guò)DWS Express,可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取信息。來(lái)自:專題
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始將傳統(tǒng)的單體架構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)槲⒎?wù)架構(gòu)。微服務(wù)架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)在于提高了系統(tǒng)的可伸縮性、可維護(hù)性和可擴(kuò)展性。但是,為了實(shí)現(xiàn)微服務(wù)架構(gòu),需要使用微服務(wù)引擎來(lái)管理和協(xié)調(diào)微服務(wù)之間的通信和數(shù)據(jù)交流。 隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始將傳統(tǒng)的單體架構(gòu)來(lái)自:專題
敏感數(shù)據(jù)規(guī)則對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別和敏感等級(jí)分類,您可以在資產(chǎn)地圖頁(yè)面查看您資產(chǎn)中不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的數(shù)據(jù)的分布情況?;诿舾凶侄卧谖募谐霈F(xiàn)的累計(jì)次數(shù)和敏感字段關(guān)聯(lián)組來(lái)判斷文件的敏感性,并根據(jù)文件的敏感程度將其劃分為四個(gè)等級(jí):“未識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)”、“低風(fēng)險(xiǎn)”、“中風(fēng)險(xiǎn)”和“高風(fēng)險(xiǎn)”。風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)依次遞增來(lái)自:專題
大數(shù)據(jù)分析提供有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。 DWS提供了簡(jiǎn)單易用的Web管理控制臺(tái),幫助您快速創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群,輕松執(zhí)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理任務(wù)。 DWS使用流程介紹 圖1 DWS使用流程 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。來(lái)自:百科
數(shù)據(jù)湖 治理中心DGC(DataLake Governance Center ) 是為了應(yīng)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)、針對(duì)企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)訴求提供的數(shù)據(jù)全生命周期管理、具有智能 數(shù)據(jù)管理 能力的一站式治理運(yùn)營(yíng)平臺(tái)。 包含數(shù)據(jù)集成、規(guī)范設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)等功能,支來(lái)自:百科
,同時(shí)遠(yuǎn)端存儲(chǔ)的帶寬有限導(dǎo)致吞吐量低,難以滿足大數(shù)據(jù)等場(chǎng)景多任務(wù)之間高效數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的訴求。 用戶函數(shù)和后端服務(wù)間交互復(fù)雜 后端服務(wù)通常是有狀態(tài)的,并為每個(gè)客戶端維護(hù)經(jīng)過(guò)身份驗(yàn)證的活動(dòng)連接,例如JDBC連接,但這些連接狀態(tài)很難在協(xié)作的函數(shù)實(shí)例之間共享。此外,多個(gè)函數(shù)的并發(fā)操作也會(huì)導(dǎo)致分布式事務(wù)的問(wèn)題。來(lái)自:百科
將會(huì)有5000W的TPS。 寫(xiě)入平穩(wěn)、持續(xù) 不同于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景,時(shí)序數(shù)據(jù)的產(chǎn)生通常以一個(gè)固定的時(shí)間頻率進(jìn)行采集,不受其他因素的制約,其數(shù)據(jù)生成的速度是相對(duì)平穩(wěn)。 不同于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景,時(shí)序數(shù)據(jù)的產(chǎn)生通常以一個(gè)固定的時(shí)間頻率進(jìn)行采集,不受其他因素的制約,其數(shù)據(jù)生成的速度是相對(duì)平穩(wěn)。 高壓縮率來(lái)自:專題
Flink跨源支持與多種云服務(wù)連通,形成豐富的流生態(tài)圈。 數(shù)據(jù)湖探索 的流生態(tài)分為云服務(wù)生態(tài)和開(kāi)源生態(tài): 開(kāi)源生態(tài):通過(guò)增強(qiáng)型跨源連接建立與其他VPC的網(wǎng)絡(luò)連接后,用戶可以在數(shù)據(jù)湖探索的租戶獨(dú)享隊(duì)列中訪問(wèn)所有Flink和Spark支持的數(shù)據(jù)源與輸出源,如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。來(lái)自:專題
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