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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)的用途 內(nèi)容精選 換一換
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2、掌握DWS的性能調(diào)優(yōu)。 3、掌握DWS的高可用方案。 4、掌握DWS的H CS 場(chǎng)景下的運(yùn)維管理。 課程大綱 第1章 SQL進(jìn)階（高級(jí)） 第2章 分布式執(zhí)行 第3章 基礎(chǔ)性能調(diào)優(yōu) 第4章 集群高可用設(shè)計(jì) 第5章 數(shù)據(jù)庫(kù)高級(jí)特性介紹 第6章 數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)管理 第7章 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)來(lái)自：百科的數(shù)據(jù)，或者第三方云環(huán)境中的數(shù)據(jù)，包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)、文件系統(tǒng)等。 這個(gè)場(chǎng)景是用戶希望利用云上的計(jì)算和存儲(chǔ)資源，需要先將本地?cái)?shù)據(jù)遷移上云。該場(chǎng)景下，需要保證本地網(wǎng)絡(luò)與云上網(wǎng)絡(luò)是連通的。 數(shù)據(jù)批量入湖 數(shù)據(jù)批量入湖 這個(gè)場(chǎng)景支持用戶本地?cái)?shù)據(jù)全量和T+1增量入湖。來(lái)自：專題
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來(lái)自：百科數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS 數(shù)據(jù)庫(kù)智能運(yùn)維（DMS）是一個(gè)為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)提供多維度監(jiān)控服務(wù)的系統(tǒng)，為客戶數(shù)據(jù)庫(kù)的快速、穩(wěn)定運(yùn)行提供保駕護(hù)航的能力。該功能對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)所使用磁盤、網(wǎng)絡(luò)、OS指標(biāo)數(shù)據(jù)，集群運(yùn)行關(guān)鍵性能指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、監(jiān)控、分析。通過(guò)綜合收集到的多種類型來(lái)自：專題
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)庫(kù)的用途 更多內(nèi)容
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附加請(qǐng)求頭字段，如指定的URI和HTTP方法所要求的字段。 x-sdk-date： 請(qǐng)求的發(fā)生時(shí)間，格式為(YYYYMMDD'T'HHMMSS'Z')。 取值為當(dāng)前系統(tǒng)的GMT時(shí)間。 Host： 請(qǐng)求的服務(wù)器信息，從GaussDB(DWS) API的URL中獲取。值為hostname[來(lái)自：專題![]()
跨源連接的特點(diǎn)與用途 跨源連接的特點(diǎn)與用途 DLI 支持原生Spark的跨源連接能力，并在其基礎(chǔ)上進(jìn)行了擴(kuò)展，能夠通過(guò)SQL語(yǔ)句、Spark作業(yè)或者Flink作業(yè)訪問(wèn)其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)并導(dǎo)入、查詢、分析處理其中的數(shù)據(jù)， 數(shù)據(jù)湖探索 跨源連接的功能是打通數(shù)據(jù)源之間的網(wǎng)絡(luò)連接。 數(shù)據(jù)湖 探索跨來(lái)自：專題![]()
企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計(jì)算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來(lái)全新的視覺(jué)體驗(yàn) 適合人群：面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：結(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計(jì)算的可視化平臺(tái) 技術(shù)能力：了解流計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)，掌握華為云基于流計(jì)算的可視化解決方案 認(rèn)來(lái)自：專題![]()
之間關(guān)系的行業(yè)領(lǐng)域模型。 快速應(yīng)用行業(yè)庫(kù) 支持快速應(yīng)用的行業(yè)主題庫(kù)、行業(yè)算法庫(kù)、行業(yè)指標(biāo)庫(kù)。 圖3數(shù)據(jù)中臺(tái) 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索（Data Lake Insight，簡(jiǎn)稱DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài)， 實(shí)現(xiàn)批流一體的Serve來(lái)自：百科![]()
更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫(kù)介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和主要應(yīng)用場(chǎng)景。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 “云上中臺(tái) • 重明”：讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心生產(chǎn)力 創(chuàng)建 DDS 只讀節(jié)點(diǎn)，輕松應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)高峰 【云小課】如何初步定位GaussDB(for openGauss)慢SQL來(lái)自：百科![]()
Developer系列課程。大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉(cāng)的場(chǎng)景解決方案，從方案架構(gòu)到技術(shù)實(shí)現(xiàn)框架，包括數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、華為GaussDB解決方案等。 目標(biāo)學(xué)員 主要面向使用華為產(chǎn)品的用戶、合作伙伴工程師、ISV工程師、內(nèi)部工程師、高校學(xué)生以及ICT從業(yè)人員等 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，學(xué)員能夠區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、融合數(shù)倉(cāng)的概念，熟來(lái)自：百科![]()
適用于關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的GaussDB 適用于關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的GaussDB 時(shí)間：2021-06-16 16:37:35 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)在企業(yè)中有著重要的地位和應(yīng)用，華為GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)在鯤鵬生態(tài)中是主力場(chǎng)景之一。數(shù)據(jù)庫(kù)總體可以分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。 對(duì)于關(guān)系型來(lái)自：百科![]()
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理入口 云數(shù)據(jù)庫(kù)和普通數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些 常見(jiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)入門 MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn) MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)怎么下載 登錄數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)來(lái)自：專題![]()
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?????????????????????????????華為云學(xué)院 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。?????????????????????來(lái)自：百科![]()
行業(yè)流行的python語(yǔ)言從海量信息中識(shí)別、提取和存儲(chǔ)有用的信息，并存入到OBS和RDS數(shù)據(jù)庫(kù)中，用于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容分析、素材收集等場(chǎng)景。 內(nèi)容大綱： 1、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的熱點(diǎn)——數(shù)據(jù)挖掘介紹; 2、基于Python的爬蟲(chóng)系統(tǒng)架構(gòu); 3、爬蟲(chóng)系統(tǒng)的操作演示; 4、基于華為云數(shù)據(jù)庫(kù)的 數(shù)據(jù)管理 。來(lái)自：百科![]()
GaussDB(DWS)的低成本體現(xiàn)在哪里 GaussDB(DWS)的低成本體現(xiàn)在哪里 時(shí)間：2021-06-17 12:33:09 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)之一，低成本，體現(xiàn)在如下的方面： 按需付費(fèi)：GaussDB(DWS)按實(shí)際使用量和使用時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi)。您需要支付的費(fèi)率很低，只需為實(shí)際消耗的資源付費(fèi)。來(lái)自：百科![]()
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)提供來(lái)自：百科![]()
的任何種類的大規(guī)模存儲(chǔ)需求。”“你不想在云中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，但是你可能想在云中存儲(chǔ)你的數(shù)據(jù)庫(kù)的一個(gè)歷史的副本，而不是將其存儲(chǔ)在很昂貴的SAN或NAS技術(shù)中。” “一個(gè)好的概測(cè)法是將云看作是只能用于延遲性應(yīng)用的云存儲(chǔ)。”“備份，歸檔和批量文件數(shù)據(jù)可以在云中很好地處理，因?yàn)榭梢栽试S幾秒的來(lái)自：百科![]()
物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)量龐大的“物”會(huì)產(chǎn)生PB級(jí)的海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無(wú)法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒(méi)法及時(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)，就無(wú)法將數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化，大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)又成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。針對(duì)這種情況，大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) OLAP的場(chǎng)景有哪些 OLAP的場(chǎng)景有哪些 時(shí)間：2021-07-01 10:33:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) OLAP 聯(lián)機(jī)分析處理的概念最早是E.F.Codd于1993年相對(duì)于OLTP系統(tǒng)而提出的。 是指對(duì)數(shù)據(jù)的查詢和分析操作，通常對(duì)大量的歷史數(shù)據(jù)查詢和分析。來(lái)自：百科
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