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- 數據倉庫里粒度的概念 內容精選 換一換
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用熟悉的SQL語言即可訪問所有數據。 實時交互分析 針對即時的分析需求，分析人員可實時從大數據平臺中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點，即可擴展系統(tǒng)的數據存儲能力和查詢分析的性能，可支持PB級數據的存儲和計算。 增強型ETL和實時BI分析 數據倉庫在整個BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更來自：百科
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進行管理。 無狀態(tài)應用的本質就是一個應用的多個實例之間完全沒有區(qū)別，每個請求在不同的實例返回的結果都是一樣的，k8s對他們的處理也是隨機的，比如縮容。 如果重啟了無狀態(tài)應用，由于其不需要對接持久化存儲，應用產生的數據（、如果有）是不會保存下來的，因為k8s的重啟會殺掉這個容器重新拉起一個新的容器。來自：百科來自：百科
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有狀態(tài)應用本質是在運行過程中會保存數據或狀態(tài)的工作負載稱為“有狀態(tài)工作負載，每個實例都是唯一的。 一般都會需要掛載持久化存儲來保證數據的持久化。 有狀態(tài)應用除了數據之外，每個實例都是一個獨立的，比如mysql，會區(qū)分主從實例，那么在重啟之類的操作的時候，每個實例的重啟是有順序的。 文中課程 ?????來自：百科![]()
首先web容器中只運行web軟件，對外暴露的端口為80 監(jiān)控容器中運行web容器的監(jiān)控軟件，此監(jiān)控軟件只需要監(jiān)控127.0.0.1:80即可完成web服務的監(jiān)控。因為POD內的容器共享IP地址。 日志讀取容器，只需要將相關路徑下的文件讀取上報給對應的日志管理平臺即可。因為POD內的容器共享數據存儲。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時間：2021-06-02 13:57:13 數據庫 數據庫設計的邏輯模型設計階段，有以下這些重要的基本概念： 1. 實體就是描述業(yè)務的元數據。 2. 主鍵是識別實體每一個實例唯一性的標識。 3. 只有存在外鍵，來自：百科![]()
容器（Container） 鏡像和容器的關系，就像是面向對象程序設計中的類和實例一樣，鏡像是靜態(tài)的定義，容器是鏡像運行時的實體。容器可以被創(chuàng)建、啟動、停止、刪除、暫停等。 命名空間（Namespace） 命名空間是一種在多個用戶之間劃分資源的方法。當你的項目和人員眾多的時候可以考慮根據項目屬性來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數據倉庫DWS動手實踐 數據倉庫DWS動手實踐 時間：2021-03-05 15:22:50 數據倉庫 數據倉庫服務（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠的在線數據倉庫服務，為用戶提供海量數據的存儲、挖掘和分析能力。來自：百科![]()
云知識 云日志 服務中的基本概念 云日志服務中的基本概念 時間：2021-07-01 19:08:06 日志組：日志組（LogGroup）是云日志服務進行日志管理的基本單位，可以創(chuàng)建日志流以及設置日志存儲時間。 日志流：日志流（LogStream）是日志讀寫的基本單位，日志組中可以創(chuàng)建日志流，方便對日志進一步分類管理。來自：百科![]()
云知識 數據庫概念模型的特點 數據庫概念模型的特點 時間：2021-06-02 10:09:02 數據庫 概念模型是高層次的抽象模型，獨立于任何一種特定的數據庫產品，不會受到任何數據庫產品特性的約束和限制。概念模型的主要特點： 能真實、充分地反映現實世界，包括事物和事物之間的聯(lián)系，是現實世界的真實模型；來自：百科![]()
LXC，Cgroup，Namespace和Docker的概念區(qū)別 LXC，Cgroup，Namespace和Docker的概念區(qū)別 時間：2021-06-30 18:50:15 在云計算容器技術中，Linux Container、Cgroup、Namespace和Docker這4個技術各自的概念與釋義見下表，希望可以幫助你區(qū)分：來自：百科![]()
器應用的訪問，是通過4層協(xié)議訪問，及通過端口區(qū)分。 Service定義了pods的邏輯集合和訪問這個集合的策略，Pods集合是通過定義Service時停更的Label選擇器完成的。 Service的引入旨在保證pod的動態(tài)變化對訪問端透明，訪問端只需要知道Service的地址，由Service來提供代理。來自：百科![]()
ata的SQL語法進行了兼容性增強，在很多場合都可以替代國外同類型產品。我們的數據倉庫服務工程師重點設計實現了基于行列混存的數據倉庫內核，在支持海量數據快速分析的同時也很好地兼顧了業(yè)務運作系統(tǒng)對數據增刪改的需求。引入了自研的基于代價的查詢優(yōu)化器，以及當前數據倉庫系統(tǒng)所流行的一些黑來自：百科![]()
在結構化的數據表里。數據表之間相互關聯(lián)，反映客觀事物間的本質聯(lián)系。數據庫能有效地幫助一個組織或企業(yè)科學地管理各類信息資源。 數據倉庫和數據庫的主要區(qū)別： 1、數據庫是面向事務的設計，數據倉庫是面向主題設計的。 2、數據庫一般存儲在線交易數據，數據倉庫存儲的一般是歷史數據。 3、數來自：百科![]()
另一方面如果鎖住了多張表，又會阻擋數據庫表單更新的事務，造成業(yè)務的延時甚至中斷。 解決方案 數據倉庫主要適用于企業(yè)數據的關聯(lián)和聚合等分析場景，并從中發(fā)掘出數據背后的商業(yè)情報供決策者參考。這里的數據發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數據聚合和關聯(lián)的復雜查詢。 使用數據倉庫，通過某個數據轉換（ETL）的過程，業(yè)務運營數來自：百科![]()
產品的云原生服務，兼容標準ANSI SQL 99和SQL 2003，同時兼容PostgreSQL/Oracle數據庫生態(tài)，為各行業(yè)PB級海量大數據分析提供有競爭力的解決方案。 數據倉庫服務提供專業(yè)高效的服務管理控制平臺，讓用戶自助完成數據倉庫的管理和維護，系統(tǒng)可用性高。用戶可以快速創(chuàng)建DWS集群并開展業(yè)務。來自：百科
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