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別,但分析系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含 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(ài)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.來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) Istio技術(shù)架構(gòu) Istio技術(shù)架構(gòu) 時(shí)間:2021-07-01 11:32:01 Istio的邏輯劃分: 數(shù)據(jù)平面:由一組智能代理(Envoy)組成,被部署為 sidecar。 控制平面:管理并配置代理來(lái)進(jìn)行流量路由。 Istio核心組件: Pilot:為來(lái)自:百科
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GaussDB 架構(gòu) GaussDB架構(gòu) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB,是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),卓越性能,極致性能和準(zhǔn)線性擴(kuò)展,PB級(jí)存儲(chǔ)和1000+節(jié)點(diǎn),企業(yè)級(jí)負(fù)載下性能卓越。 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB,是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),卓越性能,極致性能和準(zhǔn)線性擴(kuò)來(lái)自:專(zhuān)題華為云計(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:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 時(shí)間:2021-03-05 15:02:23 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù),并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),可借助DWS Expr來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 時(shí)間:2020-09-24 14:45:50 廣義上來(lái)說(shuō),Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng),它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特征,也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可擴(kuò)展性,來(lái)自:百科MRS 的架構(gòu) MRS的架構(gòu) 時(shí)間:2020-09-23 14:25:36 華為云提供了大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) (MRS),MRS是一個(gè)在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù),一鍵即可部署Hadoop集群。 產(chǎn)品架構(gòu) 華為云MRS的邏輯架構(gòu)如圖1所示。 圖1 MRS架構(gòu) MR來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間:2021-03-23 19:41:16 云硬盤(pán) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場(chǎng)景,典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫(kù)上云往往會(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問(wèn)題。例如oracle來(lái)自:百科? 企業(yè)核心業(yè)務(wù)應(yīng)用架構(gòu)和集成架構(gòu)發(fā)展歷程 企業(yè)核心業(yè)務(wù)演進(jìn)我們將主要分成兩部分:應(yīng)用架構(gòu)發(fā)展歷程和集成架構(gòu)發(fā)展歷程。應(yīng)用架構(gòu)的演進(jìn),將依次經(jīng)歷單體應(yīng)用架構(gòu)、垂直架構(gòu)、SOA架構(gòu),最終發(fā)展至微服務(wù)架構(gòu)。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 容器相關(guān)基礎(chǔ)操作 Docker架構(gòu) Docker Engine介紹和Docker內(nèi)部構(gòu)建來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 時(shí)間:2020-12-07 15:34:20 在做業(yè)務(wù)云遷移之前,從架構(gòu)設(shè)計(jì)的角度考慮高可用、高擴(kuò)展等問(wèn)題是必不可少的環(huán)節(jié),也是影響業(yè)務(wù)遷移進(jìn)度和效果的重要因素,學(xué)習(xí)本課程,將學(xué)會(huì)如何在云端設(shè)計(jì)合適的架構(gòu)來(lái)承載業(yè)務(wù),應(yīng)對(duì)后繼業(yè)務(wù)架構(gòu)的演進(jìn)。 課程簡(jiǎn)介來(lái)自:百科分析場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),隨著業(yè)務(wù)量的增長(zhǎng),自建數(shù)倉(cāng)性能逐漸不能滿(mǎn)足實(shí)際要求,同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高,也使擴(kuò)容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性,滿(mǎn)足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 優(yōu)勢(shì) 平滑遷移來(lái)自:百科
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