- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的組織結(jié)構(gòu) 內(nèi)容精選 換一換
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統(tǒng)一調(diào)度和運(yùn)維 全面托管的調(diào)度,支持按時(shí)間、事件觸發(fā)的任務(wù)觸發(fā)機(jī)制,支持分鐘、小時(shí)、天、周和月等多種調(diào)度周期。 可視化的任務(wù)運(yùn)維中心,監(jiān)控所有任務(wù)的運(yùn)行,支持配置各類(lèi)報(bào)警通知,便于責(zé)任人實(shí)時(shí)獲取任務(wù)的情況,保證業(yè)務(wù)正常運(yùn)行。 全方位的安全保障 統(tǒng)一的安全認(rèn)證,租戶(hù)隔離,數(shù)據(jù)的分級(jí)分類(lèi)管理,來(lái)自:百科不同項(xiàng)目下的資源相互隔離。項(xiàng)目可以是一個(gè)部門(mén)或者一個(gè)項(xiàng)目組。 數(shù)據(jù)庫(kù) DLI 中數(shù)據(jù)庫(kù)的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)基本相同,它還是DLI管理權(quán)限的基礎(chǔ)單元,賦權(quán)以數(shù)據(jù)庫(kù)為單位。 在DLI中,表和數(shù)據(jù)庫(kù)是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI知道數(shù)據(jù)所在的位置,并指定來(lái)自:百科
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安全可靠的在線(xiàn) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù),為用戶(hù)提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、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(hù)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(hù)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(xún)性能下降; 【業(yè)務(wù)來(lái)自:百科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(fǎng)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(zhuān)題
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aussDB的發(fā)展史嗎? 產(chǎn)品詳情 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(zhuān)題二、應(yīng)用共享商城,快速?gòu)?fù)用,推進(jìn)協(xié)同服務(wù) 在平臺(tái)能力的基礎(chǔ)上,泛微提供了“應(yīng)用共享商城”的運(yùn)營(yíng)模式,與客戶(hù)時(shí)時(shí)互聯(lián)、共享應(yīng)用成果。 并且直接獲取用戶(hù)的需求和想法,第一時(shí)間了解市場(chǎng)需求,進(jìn)一步滿(mǎn)足不同組織的需求,大大縮短了和客戶(hù)的距離。 泛微應(yīng)用商城里已有上百種各類(lèi)場(chǎng)景應(yīng)用,包括共享復(fù)用的元素、組件、表單、模版來(lái)自:云商店大數(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TP GaussDB索引 GaussDB發(fā)展 GaussDB工具 GaussDB學(xué)習(xí) GaussDB的優(yōu)勢(shì) 登錄數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi) 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL 免費(fèi)的 MySQL云數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn) 連接 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 優(yōu)質(zhì)文章錦集 產(chǎn)品動(dòng)態(tài) 華為云GaussDB助力MetaERP構(gòu)建來(lái)自:專(zhuān)題云日志 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)題利用DWS進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工,支持?jǐn)?shù)據(jù)更新; 利用DWS的標(biāo)準(zhǔn)SQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢(xún)。 客戶(hù)價(jià)值: 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從1天降至3個(gè)小時(shí); 開(kāi)發(fā)人員基于SQL語(yǔ)言可快速開(kāi)發(fā)分析應(yīng)用,同時(shí)將可分析維度從2-3個(gè)擴(kuò)展為5-10個(gè),擴(kuò)充業(yè)務(wù)范圍; 在DWS中維護(hù)維度數(shù)據(jù),再更新ES中數(shù)據(jù),降低了數(shù)據(jù)更新的工作量。 文中課程來(lái)自:百科如下圖所示,多個(gè)ClickHouse節(jié)點(diǎn)組成的集群,沒(méi)有中心節(jié)點(diǎn),更多的是一個(gè)靜態(tài)資源池的概念,業(yè)務(wù)要使用ClickHouse集群模式,需要預(yù)先在各個(gè)節(jié)點(diǎn)的配置文件中定義cluster信息,等所有參與的節(jié)點(diǎn)達(dá)成共識(shí),業(yè)務(wù)才可以正確的交互訪(fǎng)問(wèn),也就是說(shuō)配置文件中的cluster才是通常理解的“集群”概念。 常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自:專(zhuān)題數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用 面向操作型場(chǎng)景,數(shù)據(jù)庫(kù)的管理可以由 數(shù)據(jù)管理服務(wù) DAS實(shí)現(xiàn), DAS 是用來(lái)登錄和操作數(shù)據(jù)庫(kù)的Web服務(wù),提供數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維開(kāi)發(fā)功能以及DevOPS服務(wù)。為方便用戶(hù)使用和運(yùn)維華為云RDS,提供數(shù)據(jù)和表結(jié)構(gòu)的同步、在線(xiàn)編輯,SQL輸入的智能提示等豐富的數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)功能。同時(shí)面向大企業(yè)提來(lái)自:百科庫(kù)服務(wù),為用戶(hù)提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%,實(shí)現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場(chǎng)景:替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),建設(shè)滿(mǎn)足未來(lái)IT架構(gòu)云化演進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 客戶(hù)痛點(diǎn): Teradata成本高,一體機(jī)封閉架構(gòu),技術(shù)無(wú)法自主可控;來(lái)自:百科00:18:12 數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),是指采用了關(guān)系模型來(lái)組織數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù),其以行和列的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù),以便于用戶(hù)理解。關(guān)系模型可以簡(jiǎn)單理解為二維表格模型,而一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)就是由二維表及其之間的關(guān)系組成的一個(gè)數(shù)據(jù)組織。 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(Relational Database來(lái)自:百科OBS 非常適用于對(duì)GaussDB(DWS)和OBS中的數(shù)據(jù)運(yùn)行查詢(xún),但它并不適合企業(yè)通常需要使用MRS之類(lèi)的處理框架進(jìn)行處理的使用場(chǎng)景。 MRS的功能不止于運(yùn)行SQL查詢(xún)。公有云MRS是一種托管服務(wù),讓您可以使用最新版本的常用大數(shù)據(jù)處理框架(如Spark、Hadoop、Hbase)在可定制的群集上處理和分析大數(shù)來(lái)自:百科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(xún)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(lèi)SQL查詢(xún)語(yǔ)言,稱(chēng)為HiveQL,它允許熟悉SQL的用戶(hù)查詢(xún)數(shù)據(jù)。Hive的數(shù)據(jù)計(jì)算依賴(lài)于MapReduce、Spark、Tez。來(lái)自:百科為云業(yè)務(wù)的客戶(hù)信賴(lài)。 運(yùn)營(yíng)安全和運(yùn)維安全在責(zé)任共擔(dān)的原則下,合理規(guī)劃組織結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)流程,并通過(guò)持續(xù)的運(yùn)營(yíng)和安全防護(hù)響應(yīng)為云上客戶(hù)提供覆蓋租戶(hù)全生命周期的安全保障。 基礎(chǔ)設(shè)施安全通過(guò)作為 云安全 的技術(shù)支撐,重點(diǎn)著力于網(wǎng)絡(luò)邊界安全防護(hù)和云平臺(tái)虛擬化安全保障,開(kāi)發(fā)并采用世界領(lǐng)先的云安全技來(lái)自:百科
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