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- 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型5部分 內(nèi)容精選 換一換
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Kimball維度建模技術(shù)概述（下） 第4章 DAY04. 零售業(yè)務(wù)商用案例維度建模流程 第5章 DAY05. DWS維度建模實(shí)戰(zhàn) 華為云 面向未來的智能世界，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)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜來自：百科GaussDB (DWS)應(yīng)用場景- 數(shù)據(jù)倉庫 遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時(shí)間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB(DWS)提供配套的遷移工具，可支持T來自：百科
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好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。來自：專題降低成本 這款產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)過程都經(jīng)過精心優(yōu)化，以降低成本。這不僅使我們能夠以更低的價(jià)格提供商品，也使我們的客戶能夠在購買時(shí)節(jié)省更多的費(fèi)用。 盈利分析 我們對這款產(chǎn)品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過精確的市場定位和合理的 定價(jià) 策略，我們確信這款產(chǎn)品將為客戶帶來良好的投資回報(bào)。 成本效益高來自：專題
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它們描述的是同一個(gè)漏洞 。 已公開披露的漏洞只是冰山一角，其主要涉及面向個(gè)人或企業(yè)的公共的商用軟硬件產(chǎn)品或開源軟件/組件。由于軟硬件的使用場景不同，有些已知漏洞只會(huì)受限披露甚至不會(huì)被披露。而由于軟硬件系統(tǒng)的復(fù)雜性與多樣性，未知的漏洞則會(huì)更多。業(yè)界安全研究人員、軟件廠商的測試部門每來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間：2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。來自：百科![]()
規(guī)范設(shè)計(jì) 作為 數(shù)據(jù)治理 的一個(gè)核心模塊，承擔(dān)數(shù)據(jù)治理過程中的數(shù)據(jù)加工并業(yè)務(wù)化的功能，提供智能數(shù)據(jù)規(guī)劃、自定義主題數(shù)據(jù)模型、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、可視化數(shù)據(jù)建模、標(biāo)注數(shù)據(jù)標(biāo)簽等功能，有利于改善數(shù)據(jù)質(zhì)量，有效支撐經(jīng)營決策。 數(shù)據(jù)開發(fā) 大數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境，降低用戶使用大數(shù)據(jù)的門檻，幫助用戶快速構(gòu)建大來自：百科![]()
Studio界面的“SQL終端”窗口中執(zhí)行SQL語句。 好啦！通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫的步驟就講到這里，如果想要了解更多有關(guān)數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的內(nèi)容，戳這里!!! 華為云 面向未來的智能世界，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)。來自：百科![]()
支持當(dāng)遷移作業(yè)執(zhí)行失敗時(shí)，將數(shù)據(jù)回滾到作業(yè)開始之前的狀態(tài)，自動(dòng)清理目的表中的數(shù)據(jù)。 字段轉(zhuǎn)換 支持去隱私、字符串操作、日期操作等常用字段的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能。 文件加密 在遷移文件到文件系統(tǒng)時(shí)，批量數(shù)據(jù)遷移支持對寫入云端的文件進(jìn)行加密。 MD5校驗(yàn)一致性 支持使用MD5校驗(yàn)，檢查端到端文件的一致性，并輸出校驗(yàn)結(jié)果。來自：百科![]()
、增加使用頻次的作用，讓學(xué)生得到充分的訓(xùn)練。 VR實(shí)驗(yàn)，避免安全風(fēng)險(xiǎn) 安全教育、化學(xué)教學(xué)和技能實(shí)訓(xùn)等課程中有很多危險(xiǎn)性場景，用VR的方式進(jìn)行可以大幅降低實(shí)驗(yàn)中的安全風(fēng)險(xiǎn)。 實(shí)時(shí)互動(dòng)學(xué)習(xí)，增強(qiáng)學(xué)習(xí)興趣 實(shí)時(shí)互動(dòng)學(xué)習(xí)可將枯燥乏味的知識以生動(dòng)有趣的方式呈現(xiàn)，大大激發(fā)學(xué)生的好奇心與積極性，從而提升學(xué)習(xí)效果。來自：百科![]()
接引入公共的數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的即時(shí)復(fù)用。此外，還提供在數(shù)據(jù)模型的文檔頁面直觀查看所有引用該模型的API及其它模型，從而加深了模塊間透明度，促進(jìn)了設(shè)計(jì)的一致性和維護(hù)的便利性。 公共響應(yīng) 公共響應(yīng)，默認(rèn)遵循“application/json”格式，旨在提供統(tǒng)一且規(guī)范的返回結(jié)果。來自：專題![]()
數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS的優(yōu)勢 可視化手段 數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS通過可視化的手段以人類便于理解的圖表形式，將重點(diǎn)數(shù)據(jù)以圖形化的頁面展示，從而顯著的降低了數(shù)據(jù)庫運(yùn)維的門檻，提高了數(shù)據(jù)庫運(yùn)維的效率。 運(yùn)維無憂 數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS將一切繁重的IT運(yùn)維工作都集中在云后臺管理，從專業(yè)，復(fù)雜，繁重的數(shù)據(jù)中心運(yùn)維來自：專題![]()
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(shí)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。 數(shù)據(jù)開發(fā)來自：專題![]()
附加請求頭字段，如指定的URI和HTTP方法所要求的字段。 x-sdk-date： 請求的發(fā)生時(shí)間，格式為(YYYYMMDD'T'HHMMSS'Z')。 取值為當(dāng)前系統(tǒng)的GMT時(shí)間。 Host： 請求的服務(wù)器信息，從GaussDB(DWS) API的URL中獲取。值為hostname[:來自：專題![]()
四、以模型驅(qū)動(dòng)的IoTA架構(gòu) 云邊協(xié)同，模型驅(qū)動(dòng)的分析架構(gòu)： 1.貫穿整體業(yè)務(wù)始終的數(shù)據(jù)模型，一致體驗(yàn)，去ETL化 2.邊緣計(jì)算SDK，邊緣側(cè)可部署數(shù)據(jù)分析邏輯，增強(qiáng)時(shí)效性 關(guān)鍵問題： 1.期望構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)模型，達(dá)到去ETL化的效果，可能需要較長時(shí)間的演化2.并未完全解決流批分離處理架構(gòu)下分析結(jié)果可能不一。來自：百科![]()
新建公共數(shù)據(jù)模型 可以在公共模型中添加一些常用的數(shù)據(jù)模型，設(shè)計(jì)接口的時(shí)候直接引用。 步驟一 在API設(shè)計(jì)頁面，單擊公共模型的“+”，選擇新建數(shù)據(jù)模型，完成數(shù)據(jù)模型的創(chuàng)建。 步驟二 在接口中單擊請求參數(shù)的“body”頁簽，選擇“raw”，單擊參數(shù)的“類型”，選擇引用的數(shù)據(jù)模型，保存接口，即可完成數(shù)據(jù)模型的引用。來自：專題![]()
左圖是沒有標(biāo)準(zhǔn)物模型下，各個(gè)設(shè)備的接口是不一樣的，應(yīng)用難以對接到設(shè)備，而在標(biāo)準(zhǔn)物模型下，每個(gè)設(shè)備都對應(yīng)一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)物模型，它對外提供一致的接口，可以直接對應(yīng)應(yīng)用。 標(biāo)準(zhǔn)物模型可以任意組合產(chǎn)生新的模型，比如可以將攝像頭和燈組裝在一起，組成一個(gè)帶攝像頭的燈，組合后的復(fù)雜物仍然繼承了基礎(chǔ)物的模型，既能夠來自：百科![]()
安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析，性能提升10倍 客戶痛點(diǎn)： 【數(shù)據(jù)分散】：現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在不同環(huán)境，包括華為云和用戶本地IDC，不能統(tǒng)一分析； 【數(shù)據(jù)量大】：數(shù)據(jù)量不斷增大，查詢性能下降； 【業(yè)務(wù)來自：百科![]()
型數(shù)據(jù)庫的Schema數(shù)量和表的數(shù)量也都都是有限制的，在成本控制上面臨著較大挑戰(zhàn)。因此該方案適用于一些線下交付，單租形態(tài)的低代碼。 方案二： Meta+Data的寬表模型，將模型的定義轉(zhuǎn)化為寬表的模型存儲。該方案的優(yōu)勢在于可以靈活的定義數(shù)據(jù)模型，不需要考慮因模型變化導(dǎo)致的DDL語來自：百科![]()
MRS 架構(gòu)介紹 MRS架構(gòu)包括了基礎(chǔ)設(shè)施和大數(shù)據(jù)處理流程各個(gè)階段的能力。 基礎(chǔ)設(shè)施 MRS基于華為云 彈性云服務(wù)器 E CS 構(gòu)建的大數(shù)據(jù)集群，充分利用了其虛擬化層的高可靠、高安全的能力。 數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到MRS集群的能力，包括Flume（數(shù)據(jù)采集）、Loader（關(guān)系型數(shù)據(jù)來自：專題
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