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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分層的來(lái)源 內(nèi)容精選 換一換
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由批量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)產(chǎn)生的。批量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)一般對(duì)計(jì)算資源要求較多，對(duì)響應(yīng)時(shí)延的要求較低，一般都選擇在業(yè)務(wù)系統(tǒng)不那么繁忙的夜間運(yùn)行。 在數(shù)據(jù)時(shí)代， 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 的應(yīng)用范圍也更加的寬廣。通過(guò)數(shù)據(jù)快速靈活地調(diào)整商業(yè)決策也越來(lái)越受到廣大企業(yè)用戶(hù)的認(rèn)可，并把它應(yīng)用到自己的生產(chǎn)服務(wù)過(guò)程當(dāng)中。我們每來(lái)自：百科本次活動(dòng)采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專(zhuān)家答疑掃除數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)際應(yīng)用的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 課程簡(jiǎn)介 本次活動(dòng)采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專(zhuān)家答疑，掃除數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)際應(yīng)用的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和華為云DWS。 2、全面介紹DWS的基本功能與操作，展示DWS的console等管理功能。來(lái)自：百科
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為什么要使用華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS) ？ 免費(fèi)體驗(yàn) 應(yīng)用場(chǎng)景:云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) DWS輸出流（通過(guò) OBS 轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式）:功能描述 DWS輸出流（通過(guò)OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式）:功能描述 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉(cāng)一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案來(lái)自：百科Service，簡(jiǎn)稱(chēng)RDS）作為 DLI 的數(shù)據(jù)來(lái)源及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，與DLI配合一起使用，關(guān)系有如下兩種。 數(shù)據(jù)來(lái)源：DLI服務(wù)提供DataFrame和SQL方式從RDS中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到DLI。 存儲(chǔ)查詢(xún)結(jié)果：DLI使用標(biāo)準(zhǔn)SQL的Insert語(yǔ)法將日常作業(yè)的查詢(xún)結(jié)果數(shù)據(jù)存放到RDS表中。 與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的關(guān)系 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data來(lái)自：百科
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ussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL和PostgreSQL/Oracle生態(tài)。 DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 性能 全并行極致性能的MPP DB； 行列混存及向量化計(jì)算； 極速并行Bulk Load工具-GDS； 可靠性 多層級(jí)冗余實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)無(wú)單點(diǎn)故障； CN多活，更高的并發(fā)度、可靠性、擴(kuò)展性；來(lái)自：百科![]()
PP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺(tái)類(lèi)產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對(duì)不同的使用場(chǎng)景其發(fā)揮的作用和給用戶(hù)帶來(lái)的體驗(yàn)也不盡相同。用戶(hù)可以根據(jù)下表簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和H來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)？ 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)？ 時(shí)間：2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來(lái)自：百科![]()
支持統(tǒng)一管理在腳本開(kāi)發(fā)和作業(yè)開(kāi)發(fā)使用到的file、jar、archive類(lèi)型的資源。 作業(yè)調(diào)度 支持單次調(diào)度、周期調(diào)度和事件驅(qū)動(dòng)調(diào)度，周期調(diào)度支持分鐘、小時(shí)、天、周、月多種調(diào)度周期。 作業(yè)調(diào)度支持多種云服務(wù)的多種類(lèi)型的任務(wù)混合編排，高性能的調(diào)度引擎已經(jīng)經(jīng)過(guò)幾百個(gè)應(yīng)用的檢驗(yàn)。 運(yùn)維監(jiān)控 支持對(duì)作來(lái)自：百科![]()
更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 塊存儲(chǔ)服務(wù)EVS：云上堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，用戶(hù)將對(duì)云硬盤(pán)形成系統(tǒng)的理解，掌握云硬盤(pán)的相關(guān)知識(shí)及如何在對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景下使用云硬盤(pán)。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 EVS備份 EVS快照 EVS常用功能 EVS狀態(tài)說(shuō)明和狀態(tài)變更流程 EVS購(gòu)買(mǎi)來(lái)自：百科![]()
適用于多套DWS集群之間的數(shù)據(jù)同步。 基于GDS的跨集群互聯(lián)互通 DWS 通過(guò)GDS進(jìn)行數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)多個(gè)集群之間的數(shù)據(jù)同步。 適用于多套DWS集群之間的數(shù)據(jù)同步。 使用gsql元命令\COPY導(dǎo)入數(shù)據(jù) 本地文件 與直接使用SQL語(yǔ)句COPY不同，該命令讀取/寫(xiě)入的文件只能是gsql客戶(hù)端所在機(jī)器上的本地文件。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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![]()
業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專(zhuān)用平臺(tái)。 Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)配備性能最高、最可靠的大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺(tái)，能夠高速處理海量數(shù)據(jù)。它使得企業(yè)可以專(zhuān)注于業(yè)務(wù)，無(wú)需花費(fèi)大量精力管理技術(shù)，因而可以更加快速地做出明智的決策，實(shí)現(xiàn) ROI 最大化。 Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu) Par來(lái)自：百科![]()
master是Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的入口，接受客戶(hù)端連接及提交的SQL語(yǔ)句，將工作負(fù)載分發(fā)給其它數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例（segment實(shí)例），由它們存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。Greenplum interconnect負(fù)責(zé)不同PostgreSQL實(shí)例之間的通信。Greenplum segment是獨(dú)立的PostgreS來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，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(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 [喜報(bào)]DWR榮獲2021年 數(shù)據(jù)管理 解決方案金獎(jiǎng)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
管理數(shù)據(jù)量急劇增大； 生態(tài)化； 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)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來(lái)自：百科![]()
維度建模為分析性模型，主要包括事實(shí)表、維度表的設(shè)計(jì)，多用于實(shí)現(xiàn)多角度、多層次的數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析。 規(guī)范化的數(shù)據(jù)如何使用？ 規(guī)范化的數(shù)據(jù)可以作為BI的基本信息，也可以作為上層應(yīng)用的源數(shù)據(jù)，也可以接入各類(lèi) 數(shù)據(jù)可視化 報(bào)表等。 數(shù)據(jù)架構(gòu)中的指標(biāo)與數(shù)據(jù)質(zhì)量的指標(biāo)的區(qū)別？ 數(shù)據(jù)架構(gòu)中指標(biāo)側(cè)重業(yè)務(wù)維度，用來(lái)衡量目標(biāo)總體特征的統(tǒng)計(jì)數(shù)值來(lái)自：專(zhuān)題![]()
用傳統(tǒng)的FS-LDM方式建模，將會(huì)面臨靈活性差、周期長(zhǎng)、成本高的問(wèn)題。處于業(yè)務(wù)高速發(fā)展期的客戶(hù)，往往要求數(shù)據(jù)平臺(tái)要靈活、高效。 大數(shù)據(jù)技術(shù)通過(guò)開(kāi)放的數(shù)據(jù)格式，幫助客戶(hù)快速構(gòu)建面向不同使用者的貼源層-明細(xì)層-匯總層-集市層，結(jié)合大寬表自助式OLAP分析組件，進(jìn)一步解決大數(shù)據(jù)的大表關(guān)來(lái)自：百科![]()
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(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)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析、管理效果顯著，節(jié)約50%數(shù)據(jù)處理時(shí)間； 降低開(kāi)發(fā)、運(yùn)維投入，成本下降50%； 解決原有系統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢(xún)慢或沒(méi)結(jié)果的問(wèn)題。 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)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴來(lái)自：百科![]()
GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 時(shí)間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過(guò)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(lái)自：百科![]()
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(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，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(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。來(lái)自：專(zhuān)題
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