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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)拉鏈表6 內(nèi)容精選 換一換
  • HBase/CloudTable增量遷移 是否支持字段轉(zhuǎn)換? 支持, CDM 支持以下字段轉(zhuǎn)換器: 脫敏 去前后空格 字符串反轉(zhuǎn) 字符串替換 達(dá)式轉(zhuǎn)換 是否支持同步作業(yè)到其他集群? CDM雖然不支持直接在不同集群間遷移作業(yè),但是通過(guò)批量導(dǎo)出、批量導(dǎo)入作業(yè)的功能,可以間接實(shí)現(xiàn)集群間的作業(yè)遷移。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    近日,中關(guān)村云計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)布了備受業(yè)界關(guān)注的《2022年中國(guó)云計(jì)算生態(tài)藍(lán)皮書(shū)》(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“《藍(lán)皮書(shū)》”),數(shù)碼大方成功入選《藍(lán)皮書(shū)》優(yōu)秀案例代企業(yè),并憑借在工業(yè)軟件云生態(tài)領(lǐng)域的積極探索和應(yīng)用創(chuàng)新,入選“2022年中國(guó)云生態(tài)百?gòu)?qiáng)企業(yè)榜”。(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“榜單”) 《藍(lán)皮書(shū)》是由中關(guān)村云計(jì)
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  • 樣傳統(tǒng)的做法,CDM的優(yōu)勢(shì)如1所示。 1 CDM優(yōu)勢(shì) 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 云數(shù)據(jù)遷移(Cloud Data Migration,簡(jiǎn)稱(chēng)CDM),是提供同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù),幫助客戶(hù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動(dòng)。支持文件系統(tǒng),關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù), 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ,NoSQL,大數(shù)據(jù)云服務(wù)和對(duì)
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    四種。 數(shù)據(jù)來(lái)源: DLI 服務(wù)提供API,支持將 OBS 對(duì)應(yīng)路徑的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到DLI。 存儲(chǔ)數(shù)據(jù):DLI中支持創(chuàng)建OBS,該類(lèi)型在DLI服務(wù)中只有元數(shù)據(jù),實(shí)際數(shù)據(jù)在該對(duì)應(yīng)的OBS路徑中。 備份數(shù)據(jù):DLI提供導(dǎo)出API,支持將DLI的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到OBS中備份。 存儲(chǔ)查詢(xún)結(jié)果:DLI
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)拉鏈表6 更多內(nèi)容
  • 在當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)中創(chuàng)建一個(gè)新的空白。 CREATE VIEW 創(chuàng)建一個(gè)視圖。視圖就像一個(gè)窗口,透過(guò)它可以看到數(shù)據(jù)庫(kù)中用戶(hù)感興趣的數(shù)據(jù)及變化。 ALTER DATABASE 修改數(shù)據(jù)庫(kù)的屬性,包括它的名稱(chēng)、所有者、連接數(shù)限制、對(duì)象隔離屬性等。 ALTER TABLE 修改,包括修改的定義、重命名、重命
    來(lái)自:專(zhuān)題
    析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析,探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群:對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員,社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力:掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力
    來(lái)自:專(zhuān)題
    放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 了解詳情 【初級(jí)】球星薪酬決定性因素分析 隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的發(fā)展,數(shù)據(jù)規(guī)模也隨之?dāng)U大,也更加關(guān)注數(shù)據(jù)的存放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)
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    11:29:27 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱(chēng) GaussDB (DWS),是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線(xiàn)數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù),提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。GaussDB(DWS)是基于華為云原生融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的服務(wù),兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI
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    QL語(yǔ)句分析并處理后,再寫(xiě)入另一個(gè)DIS通道。 DIS以對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)(OBS)為中介將分析結(jié)果轉(zhuǎn)儲(chǔ)至數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(DWS)。 數(shù)據(jù)可視化 服務(wù)( DLV )讀取分析結(jié)果呈現(xiàn)為可視化報(bào)。 實(shí)現(xiàn)該方案,您需要進(jìn)行以下操作: 在DWS中創(chuàng)建一個(gè)集群并完成基本配置。 創(chuàng)建兩條DIS通道,我們
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    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 約束和限制: 數(shù)據(jù)管理服務(wù) 使用限制 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫(kù) 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫(kù) 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for MySQL)安全最佳實(shí)踐:內(nèi)網(wǎng)連接實(shí)例,更快更安全 概述 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖
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    GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)之一,易使用,體現(xiàn)在如下的方面: 一站式可視化便捷管理:通過(guò)使用GaussDB(DWS)管理控制臺(tái),完成應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)資源和性能監(jiān)控等運(yùn)維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無(wú)縫集成:可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢(xún)HDFS、OBS上的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)無(wú)需搬遷。 提供
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    大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)與鯤鵬大數(shù)據(jù) 第2章 HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper 第3章 Hive分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 第4章 HBase技術(shù)原理 第5章 MapReduce和Yarn技術(shù)原理 第6章 Spark基于內(nèi)存的分布式計(jì)算 第7章 Flink流批一體分布式實(shí)時(shí)處理引擎 第8章 Flume海量日志聚合
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    。 GaussDB索引 在同一個(gè)的同一個(gè)列上建立了多個(gè)gin索引; 這些gin索引使用了不同的parser(即分隔符不同); 在查詢(xún)中使用了該列,且執(zhí)行計(jì)劃中使用索引進(jìn)行掃描; 為了避免使用不同gin索引導(dǎo)致查詢(xún)結(jié)果不同的問(wèn)題,需要保證在物理的一列上只有一個(gè)gin索引可用。 查看和修改 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 參數(shù)
    來(lái)自:專(zhuān)題
    查看更多 如何查看行數(shù)和庫(kù)大小 數(shù)據(jù)治理中心 數(shù)據(jù)治理 流程中,經(jīng)常需要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)行數(shù)或數(shù)據(jù)庫(kù)的大小。其中,數(shù)據(jù)的行數(shù)可以通過(guò)SQL命令或數(shù)據(jù)質(zhì)量作業(yè)獲取;數(shù)據(jù)庫(kù)大小可以直接在數(shù)據(jù)目錄組件中查看。 在數(shù)據(jù)治理流程中,經(jīng)常需要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)行數(shù)或數(shù)據(jù)庫(kù)的大小。其中,數(shù)據(jù)的行數(shù)可以通過(guò)
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    為靈活匹配高速發(fā)展的業(yè)務(wù)訴求, FusionInsight MRS 也提供了豐富的組件: · 在多復(fù)雜關(guān)聯(lián)場(chǎng)景 大容量多復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析組件Doris可以實(shí)現(xiàn)PB級(jí)數(shù)據(jù)亞秒響應(yīng)的。 · 在多維分析場(chǎng)景 ClickHouse支持亞秒級(jí)大寬實(shí)時(shí)OLAP,單支持1萬(wàn)多列,萬(wàn)億行數(shù)據(jù)。 · 在時(shí)序分析方面 專(zhuān)業(yè)的時(shí)序數(shù)據(jù)
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    “華為要關(guān)閉GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)和私有云業(yè)務(wù)”傳聞進(jìn)行了回應(yīng):華為并沒(méi)有說(shuō)要關(guān)閉私有云和GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)業(yè)務(wù),而是在進(jìn)行面向未來(lái)的團(tuán)隊(duì)調(diào)整。 2020年6月30日:openGauss 正式面世,數(shù)據(jù)庫(kù)源代碼對(duì)外開(kāi)放。 2020年7月20日:華為云TechWave技術(shù)峰會(huì): 華為發(fā)布關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for
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    GET /v3/{project_id}/vaults/summary 1 路徑參數(shù) 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類(lèi)型 描述 project_id 是 String 項(xiàng)目ID 請(qǐng)求參數(shù) 無(wú) 響應(yīng)參數(shù) 狀態(tài)碼: 200 2 響應(yīng)Body參數(shù) 參數(shù) 參數(shù)類(lèi)型 描述 size Integer 總?cè)萘看笮?
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    計(jì)算,窗口計(jì)算等“分析型”數(shù)據(jù)加工和操作。 從多維度去使用和分析數(shù)據(jù)。 典型的OLAP場(chǎng)景 1.報(bào)系統(tǒng),CRM系統(tǒng)。 2.金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)、反洗錢(qián)系統(tǒng)。 3.數(shù)據(jù)集市,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 文中課程 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)
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    專(zhuān)屬計(jì)算集群的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-22 09:29:59 專(zhuān)屬計(jì)算集群為用戶(hù)提供物理隔離的云上專(zhuān)屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享,性能要求高的場(chǎng)景。用戶(hù)可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備,獨(dú)享計(jì)算,從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 應(yīng)用場(chǎng)景 對(duì)安全有高要求的行業(yè)。
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    專(zhuān)屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 專(zhuān)屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間:2020-09-22 09:31:30 專(zhuān)屬計(jì)算集群為用戶(hù)提供物理隔離的云上專(zhuān)屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享,性能要求高的場(chǎng)景。用戶(hù)可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備,獨(dú)享計(jì)算,從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 資源獨(dú)享 用戶(hù)獨(dú)享
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    權(quán)限控制:支持列級(jí)別和行級(jí)別的數(shù)據(jù)權(quán)限控制,以及報(bào)、建模的權(quán)限控制,可以保證數(shù)據(jù)的安全性和準(zhǔn)確性。3. 分析報(bào):支持柱圖、線(xiàn)圖、餅圖、雷達(dá)圖、散點(diǎn)圖、詞云等多種展現(xiàn)形式,可以直觀(guān)地展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。同時(shí),支持地圖顯示、普通、交叉、中國(guó)式復(fù)雜報(bào)等多種報(bào)形式,可以滿(mǎn)足企業(yè)不同的報(bào)需求。4. 交互式分
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