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  • 數(shù)據(jù)倉庫離線管理 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 7天玩轉(zhuǎn) 數(shù)據(jù)倉庫 (DWS) 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉庫(DWS) 時間:2020-12-16 09:08:10 華為企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫連續(xù)兩年入選Forrester,并在國產(chǎn)品牌中排名第一。獲得業(yè)界權(quán)威機(jī)構(gòu)對華為云數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse Service,簡稱DWS)的一致肯定和高度評價。
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    為什么要使用華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS) ? 免費體驗 應(yīng)用場景:云上數(shù)據(jù)平臺快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) ? 產(chǎn)品優(yōu)勢 DWS輸出流(通過 OBS 轉(zhuǎn)儲方式):功能描述 DWS輸出流(通過OBS轉(zhuǎn)儲方式):功能描述 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉一體分別是什么?:數(shù)據(jù)智能方案
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  • 放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 了解詳情 【初級】球星薪酬決定性因素分析 隨著大數(shù)據(jù)、云計算的發(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)倉庫服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合Python對
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    據(jù)保存至?xí)r序數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分類與排序,再由其他應(yīng)用或服務(wù)從數(shù)據(jù)庫中獲取進(jìn)行進(jìn)一步處理。 離線數(shù)據(jù) 還有一些數(shù)據(jù),對于實時性和有序性的要求都沒那么強(qiáng),分析時數(shù)據(jù)已經(jīng)固化,我們稱之為離線數(shù)據(jù)。典型的離線數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品銷量數(shù)據(jù)、景點游客數(shù)據(jù)等,應(yīng)用于統(tǒng)計分析,總結(jié)盤點等場景,例如, 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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  • 華為云計算 云知識 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)? 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)? 時間:2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉庫 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)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS核心技術(shù)優(yōu)勢 數(shù)據(jù)倉庫DWS核心技術(shù)優(yōu)勢 時間:2021-03-05 15:02:23 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫,并針對決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Expr
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 時間:2020-09-24 14:45:50 廣義上來說,Hadoop大數(shù)據(jù)平臺也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫的特征,也被企業(yè)所廣泛使用。因為MPP架構(gòu)的可
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    析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合Python對球星薪酬進(jìn)行分析,探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群:對大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員,社會大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實踐 技術(shù)能力:掌握數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)等云服務(wù)的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力
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    現(xiàn)層級權(quán)限管理。 權(quán)限管理分為三種場景:系統(tǒng)權(quán)限、數(shù)據(jù)對象權(quán)限和用戶權(quán)限。 DWS通過Database、Schema和數(shù)據(jù)對象權(quán)限實現(xiàn)層級權(quán)限管理。 權(quán)限管理分為三種場景:系統(tǒng)權(quán)限、數(shù)據(jù)對象權(quán)限和用戶權(quán)限。 DWS權(quán)限定義及配置用戶角色與權(quán)限 安全審計 DWS提供管理控制臺審計日
    來自:專題
    華為云計算 云知識 云硬盤應(yīng)用場景:數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應(yīng)用場景:數(shù)據(jù)倉庫 時間:2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場景,典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫上云往往會面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle
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    戶使用大數(shù)據(jù)的門檻,幫助用戶快速構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理中心。 6、集群管理 以Hadoop為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)生態(tài)的各種組件均是以分布式的方式進(jìn)行部署,其部署、管理和運維復(fù)雜度較高。 MapReduce集群管理提供了統(tǒng)一的運維管理平臺,包括一鍵式部署集群能力,并提供多版本選擇,支持運行過程中集
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    數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,
    來自:專題
    華為云計算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 時間:2021-03-12 19:45:45 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力,關(guān)鍵競爭力包含: 1. 與華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)集成,降低開發(fā)門檻;
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    TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點介紹 時間:2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Teradata數(shù)據(jù)倉庫擁有全球領(lǐng)先的技術(shù),其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括:Teradata數(shù)據(jù)庫、Teradata數(shù)據(jù)倉庫軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、動態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺。
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    [ 免費體驗中心 ]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費 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)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例
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    分析場景。 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),隨著業(yè)務(wù)量的增長,自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實際要求,同時擴(kuò)展性差、成本高,也使擴(kuò)容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫,具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性,滿足大數(shù)據(jù)時代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢 平滑遷移
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 時間:2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫,并針對決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Expr
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    析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合Python對球星薪酬進(jìn)行分析,探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群:對大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員,社會大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實踐 技術(shù)能力:掌握數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)等云服務(wù)的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力
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    GaussDB(DWS)與Hive在功能上存在一定的差異,主要體現(xiàn)在以下幾個方面: Hive是基于Hadoop MapReduce的數(shù)據(jù)倉庫,GaussDB(DWS)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉庫。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲,GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲,也可以通過外表的形式通過OBS進(jìn)行存儲。
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    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:掌握維度表和事實表的概念和設(shè)計方法
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