- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和olap 內(nèi)容精選 換一換
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一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)按需支持批處理、流計(jì)算、交互式查詢和機(jī)器學(xué)習(xí)四大場(chǎng)景,根據(jù)上層業(yè)務(wù)建設(shè)多樣性數(shù)倉(cāng)集市。 湖倉(cāng)一體避免了煙囪式割裂建設(shè)導(dǎo)致的效率問(wèn)題,進(jìn)一步降低多技術(shù)平臺(tái)導(dǎo)致的運(yùn)維復(fù)雜度,降低了跨湖倉(cāng)來(lái)回ETL的時(shí)延。 云技術(shù)、開源社區(qū)和開放技術(shù)模式,促使大數(shù)據(jù)飛速發(fā)展 ▎頭部云廠商引領(lǐng)大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展來(lái)自:百科從DWS集群導(dǎo)入數(shù)據(jù)到新集群 DWS 支持兩個(gè) GaussDB (DWS)集群之間的數(shù)據(jù)互訪互通。通過(guò)Foreign Table方式實(shí)現(xiàn)跨DWS集群的數(shù)據(jù)訪問(wèn)和導(dǎo)入。 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。來(lái)自:專題
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CDM 提供Web化的管理控制臺(tái)。 可視化界面對(duì)數(shù)據(jù)源和遷移任務(wù)進(jìn)行配置。 提供了REST API,支持第三方系統(tǒng)調(diào)用和集成。 CDM提供Web化的管理控制臺(tái);可視化界面對(duì)數(shù)據(jù)源和遷移任務(wù)進(jìn)行配置;提供了REST API,支持第三方系統(tǒng)調(diào)用和集成。 高效率 TOP CDM任務(wù)基于分布式計(jì)來(lái)自:專題課程包含 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來(lái)自:百科
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華為數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品GaussDB介紹 HCIA-GaussDB系列課程。本課程重點(diǎn)介紹華為GaussDB(for MySQL) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 的特性和應(yīng)用場(chǎng)景,并介紹部分應(yīng)用案例。????????????????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJo來(lái)自:百科據(jù)查詢和分析的性能,為用戶帶來(lái)了更好的體驗(yàn),解決了特定場(chǎng)景當(dāng)中的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。 GaussDB(DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動(dòng)輒長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)選型采購(gòu)過(guò)程,在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡(jiǎn)化了企業(yè)用戶的購(gòu)買過(guò)程,使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方式,降低使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的代價(jià)和門檻,來(lái)自:百科湖倉(cāng)一體是構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧的關(guān)鍵 IDC調(diào)研顯示,大數(shù)據(jù)分析已在數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略中成為第一要?jiǎng)?wù)。今年1月發(fā)布的《大數(shù)據(jù)技術(shù)前瞻》中更指出:超大規(guī)模數(shù)據(jù)如何組織和管理、數(shù)據(jù)量指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)時(shí)效性差、數(shù)據(jù)如何打破多源異構(gòu)造成的隔閡、從單域走向跨域數(shù)據(jù)融合、 數(shù)據(jù)治理 質(zhì)量評(píng)估等仍是制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的瓶頸。當(dāng)前,湖倉(cāng)一體是最佳解決方案。來(lái)自:百科有嚴(yán)格的事務(wù)。 OLAP就是對(duì)商城數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,數(shù)據(jù)量大。OLAP(聯(lián)機(jī)分析處理),支持復(fù)雜的分析操作,對(duì)決策的支持,特點(diǎn)是數(shù)據(jù)量大,吞吐量大,只支持查詢。 2.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)注入:druid支持流數(shù)據(jù)的注入,并提供了數(shù)據(jù)的事件驅(qū)動(dòng),保證在實(shí)時(shí)和離線環(huán)境下事件的實(shí)效性和統(tǒng)一性。歷史數(shù)據(jù)不改變,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)接入。來(lái)自:百科云知識(shí) 關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的市場(chǎng)分布 關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的市場(chǎng)分布 時(shí)間:2021-06-16 15:56:20 數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)總體分為關(guān)系型、非關(guān)系型。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是市場(chǎng)主力,占據(jù)80%以上市場(chǎng)空間。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)又分為企業(yè)生產(chǎn)交易的OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)和企業(yè)分析的OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)。O來(lái)自:百科空間計(jì)算和幾何計(jì)算等 領(lǐng)域發(fā)揮重要的作用和價(jià)值,助力企業(yè)經(jīng)濟(jì)高效地對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行在線分析, 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)快速變現(xiàn)。 目標(biāo)學(xué)員 希望成為高級(jí)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)管理員的人員,希望成為高級(jí)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序架構(gòu)師和應(yīng)用程序開發(fā)工程師的人員,希望獲得HCIP-GaussDB-OLAP認(rèn)證的人員。來(lái)自:百科Service)為您提供獨(dú)享的物理存儲(chǔ)資源,通過(guò)數(shù)據(jù)冗余和緩存加速等多項(xiàng)技術(shù),提供高可用性和持久性,以及穩(wěn)定的低時(shí)延性能;可靈活對(duì)接E CS 、BMS以及DCC等多種不同類型的計(jì)算服務(wù),適用于HPC、OLAP以及混合負(fù)載等應(yīng)用場(chǎng)景 專屬分布式存儲(chǔ)服務(wù)(Dedicated Distributed來(lái)自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 公有云GaussDB(DWS) 和公有云RDS對(duì)比 公有云GaussDB(DWS) 和公有云RDS對(duì)比 時(shí)間:2020-09-24 14:50:21 公有云GaussDB(DWS)和公有云RDS都讓您能夠在云中運(yùn)行傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù),同時(shí)轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)庫(kù)管理負(fù)載。您可來(lái)自:百科用程序架構(gòu)師和應(yīng)用程序開發(fā)工程師的人員,希望獲得HCIP-GaussDB-OLAP認(rèn)證的人員。 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:描述數(shù)據(jù)遷移的分類和應(yīng)用場(chǎng)景;使用 DSC 服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移;區(qū)分通過(guò)GDS和COPY工具進(jìn)行物理數(shù)據(jù)遷移的區(qū)別;列舉常用的ETL工具種類和用法。 課程大綱來(lái)自:百科動(dòng)駕駛、系統(tǒng)監(jiān)控等行業(yè)。 高效的時(shí)序計(jì)算和IoT分析能力。 豐富的時(shí)序處理函數(shù),支持實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),內(nèi)置時(shí)序算子,海量數(shù)據(jù)寫入,高壓縮以及多維度分析等能力。并且繼承標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉(cāng)的各種優(yōu)勢(shì)場(chǎng)景。 千萬(wàn)時(shí)間線,秒級(jí)聚合,典型IoT場(chǎng)景下導(dǎo)入和查詢較傳統(tǒng)引擎提升數(shù)倍。 IoT數(shù)倉(cāng)的技術(shù)特點(diǎn)來(lái)自:專題式數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序架構(gòu)師和應(yīng)用程序開發(fā)工程師的人員,希望獲得HCIP-GaussDB-OLAP認(rèn)證的人員。 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:設(shè)置客戶端與數(shù)據(jù)庫(kù)端連接通道開啟SSL加密;區(qū)分用戶、角色、權(quán)限的之間的關(guān)系;敘述RBAC模型;列舉常見的系統(tǒng)權(quán)限和對(duì)象權(quán)限;配置審計(jì)功能的選項(xiàng)及策略;配置 數(shù)據(jù)加密 功能。來(lái)自:百科
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