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- 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘 內(nèi)容精選 換一換
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從DWS集群導(dǎo)入數(shù)據(jù)到新集群 DWS 支持兩個 GaussDB (DWS)集群之間的數(shù)據(jù)互訪互通。通過Foreign Table方式實(shí)現(xiàn)跨DWS集群的數(shù)據(jù)訪問和導(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GDS進(jìn)行數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)多個集群之間的數(shù)據(jù)同步。 適用于多套DWS集群之間的數(shù)據(jù)同步。來自：專題√高靈活的行列混合存儲及壓縮技術(shù)。 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲與列存儲，提供GB~PB級數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時處理能力，用于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時分析、實(shí)時決策和混合負(fù)載等來自：百科
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針對即時的分析需求，分析人員可實(shí)時從大數(shù)據(jù)平臺中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點(diǎn)，即可擴(kuò)展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲能力和查詢分析的性能，可支持PB級數(shù)據(jù)的存儲和計(jì)算。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時BI分析 數(shù)據(jù)倉庫在整個BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更是海量數(shù)據(jù)收集、存儲、分析的核心。為IoT（Internet of來自：百科GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲與列存儲，提供GB~PB級數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時處理能力，用于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時分析、實(shí)時決策和混合負(fù)載等場景，廣泛應(yīng)用于汽車、制造、零售、物流、互聯(lián)網(wǎng)、金融、政府、電信等行業(yè)分析決策系統(tǒng)來自：百科
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華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來自：百科![]()
華為數(shù)據(jù)庫產(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 的特性和應(yīng)用場景，并介紹部分應(yīng)用案例。????????????????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJo來自：百科![]()
華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn) 中心]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來自：百科![]()
課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉庫架構(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)倉庫系統(tǒng)和維度模型： 對數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識和建設(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)方法來自：百科![]()
系統(tǒng)，軟件，流程和架構(gòu)。 快速直觀的建模與設(shè)計(jì)工具，完美的企業(yè)級可視化解決方案，分析，建模，測試和維護(hù)您的所有系統(tǒng)，軟件，流程和架構(gòu)。 Sparxsystems Enterprise Architect Pro立即購買 免費(fèi)試用 100+熱門免費(fèi)試用產(chǎn)品 熱門活動 特惠活動一鍵觸達(dá)，解鎖云端新玩法來自：專題![]()
提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 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)分析案例 業(yè)務(wù)痛點(diǎn)： 探索查詢HDFS 10PB級歷史數(shù)據(jù)，耗時平均約1小時，全量掃描耗資源。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)存儲3個月熱數(shù)據(jù)，3個月至2年歷史數(shù)據(jù)存儲于HDFS，現(xiàn)有系統(tǒng)對熱數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)無法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。來自：百科![]()
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據(jù)查詢和分析的性能，為用戶帶來了更好的體驗(yàn)，解決了特定場景當(dāng)中的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。 GaussDB(DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動輒長達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程，在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)只需要數(shù)分鐘時間簡化了企業(yè)用戶的購買過程，使用數(shù)據(jù)倉庫的方式，降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價和門檻，來自：百科![]()
indows x86”和“Windows x64”兩種版本，分別支持32位和64位Windows操作系統(tǒng)。 連接集群前的準(zhǔn)備 · DWS集群已綁定彈性IP。 · 已獲取DWS集群的數(shù)據(jù)庫管理員用戶名和密碼。 · 已獲取DWS集群的公網(wǎng)訪問地址，含IP地址和端口。 · 已配置DWS來自：百科![]()
【業(yè)務(wù)遷移難】：現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫種類多，業(yè)務(wù)遷移工作量大。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS為核心，構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲和分析平臺； 利用DWS匯聚各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲和分析； 結(jié)合BI工具，實(shí)現(xiàn) 數(shù)據(jù)可視化 。 客戶價值： 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲，統(tǒng)一分析，支持客戶實(shí)現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘；來自：百科![]()
最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫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 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提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS動手實(shí)踐來自：百科![]()
數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 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)及時處理。 [喜報(bào)]DWR榮獲2021年 數(shù)據(jù)管理 解決方案金獎來自：專題![]()
物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于： 降低存儲成本 提升處理效率管理數(shù)據(jù)質(zhì)量充分數(shù)據(jù)挖掘如何通過數(shù)據(jù)的冷熱分級，選擇不同的存儲及壓縮策略，在保證一定查詢效率條件下，降低綜合存儲成本。 充分數(shù)據(jù)挖掘 如何盡可能的使用各種分析手段，從海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價值的信息。 提升處理效率來自：百科![]()
量等。 支持海量數(shù)據(jù)離線處理和交互查詢，數(shù)據(jù)規(guī)模大、復(fù)雜數(shù)據(jù)挖掘具有很好的性能優(yōu)勢。 IoT數(shù)倉 應(yīng)用性能監(jiān)控及物聯(lián)網(wǎng)IoT等實(shí)時分析場景。主要應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測、自動駕駛、系統(tǒng)監(jiān)控等行業(yè)。 高效的時序計(jì)算和IoT分析能力。 豐富的時序處理函數(shù)，支持實(shí)時和歷史數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，內(nèi)置時序算子，來自：專題![]()
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數(shù)據(jù)交換平臺歷史數(shù)據(jù)保留時間短，重算過程非常復(fù)雜; 數(shù)據(jù)集市中批量和聯(lián)機(jī)業(yè)務(wù)分離，靈活性差. 解決方案： 用DWS替換Teradata，分布式架構(gòu)實(shí)現(xiàn)線性擴(kuò)展（已上線10000+作業(yè)）; 用DWS建立數(shù)據(jù)集市，企業(yè)級多租戶和資源隔離能力支持批量處理和聯(lián)機(jī)業(yè)務(wù)的混合負(fù)載，已上線2000集市作業(yè); 客戶價值：來自：百科![]()
供代理，暫未實(shí)現(xiàn)）多掛載點(diǎn)一致性快照：懸掛多個掛載點(diǎn)的IO后，再打快照 2.秒級快照和恢復(fù)：快照實(shí)現(xiàn)采用基于索引的ROW(Redirect-On-Write, 寫時重定向)機(jī)制, 創(chuàng)建快照時刻和通過快照恢復(fù)都不涉及 數(shù)據(jù)復(fù)制 規(guī)格： 一個卷最多創(chuàng)建128個快照（公測中，目前對外開放了7個）；來自：百科
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