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  • 數(shù)據(jù)倉庫歷史數(shù)據(jù) 內容精選 換一換
  • 放、處理以及分析。利用 數(shù)據(jù)倉庫 服務,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)模也隨之擴大,也更加關注數(shù)據(jù)的存放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務,帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務結合Python對
    來自:專題
    11:29:27 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫服務,Data Warehouse Service,簡稱 GaussDB (DWS),是一種基于公有云基礎架構和平臺的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫,提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務。GaussDB(DWS)是基于華為云原生融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產(chǎn)品的服務,兼容標準ANSI
    來自:百科
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    聚合周期為1天的指標數(shù)據(jù),指標數(shù)據(jù)保留5年。 如果某個資源實例被停用、關閉或者刪除,相應的原始指標數(shù)據(jù)停止上報1小時后,該指標就被刪除,指標恢復上報時,能夠查看該指標的歷史數(shù)據(jù)。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在?????????????????????????????????????????????
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  • 數(shù)據(jù)倉庫歷史數(shù)據(jù) 更多內容
  • 析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務,帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務結合Python對球星薪酬進行分析,探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群:對大數(shù)據(jù)技術感興趣的人員,社會大眾和高校師生 培訓方案:數(shù)據(jù)倉庫服務結合球星薪酬決定性因素分析的實踐 技術能力:掌握數(shù)據(jù)倉庫服務等云服務的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力
    來自:專題
    GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢之一,易使用,體現(xiàn)在如下的方面: 一站式可視化便捷管理:通過使用GaussDB(DWS)管理控制臺,完成應用程序與數(shù)據(jù)倉庫的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復、數(shù)據(jù)倉庫資源和性能監(jiān)控等運維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無縫集成:可以使用標準SQL查詢HDFS、 OBS 上的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)無需搬遷。 提供
    來自:百科
    Data Migration,簡稱 CDM ),是提供同構/異構數(shù)據(jù)源之間批量數(shù)據(jù)遷移服務,幫助客戶實現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動。支持文件系統(tǒng),關系數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)倉庫,NoSQL,大數(shù)據(jù)云服務和對象存儲等數(shù)據(jù)源,無論是客戶自建還是公有云上的數(shù)據(jù)源 本地數(shù)據(jù)遷移上云 本地數(shù)據(jù)是指存儲在用戶自建或者租用的
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    專屬計算集群的應用場景 時間:2020-09-22 09:29:59 專屬計算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉庫、基因測序、生物制藥等對資源獨享,性能要求高的場景。用戶可申請獨占物理設備,獨享計算,從而保證業(yè)務穩(wěn)定運行 應用場景 對安全有高要求的行業(yè)。
    來自:百科
    專屬計算集群的優(yōu)點 專屬計算集群的優(yōu)點 時間:2020-09-22 09:31:30 專屬計算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉庫、基因測序、生物制藥等對資源獨享,性能要求高的場景。用戶可申請獨占物理設備,獨享計算,從而保證業(yè)務穩(wěn)定運行 產(chǎn)品優(yōu)勢 資源獨享 用戶獨享
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    是數(shù)據(jù)存儲在其他服務中的表,例如OBS表,CloudTable表等。OBS表表示數(shù)據(jù)存儲在OBS服務的桶中,適用于對時延不敏感的業(yè)務,如歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析等。CloudTable表表示數(shù)據(jù)儲存在CloudTable服務的表中,可以通過在 DLI 中創(chuàng)建表,與CloudTable中的數(shù)據(jù)
    來自:百科
    課程目標 學完本課程后,學員能夠區(qū)分數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、融合數(shù)倉的概念,熟悉華為融合數(shù)倉在行業(yè)中的應用,描述GaussDB 200中的概念和架構,掌握GaussDB 200的基本用法,熟悉GaussDB 200的核心性能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉庫和融合數(shù)倉 2. GaussDB 200
    來自:百科
    數(shù)據(jù)庫事務管理 第7章 數(shù)據(jù)庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負載能力的分布式數(shù)據(jù)庫,支持x86和Kunpeng硬件架構,支持行存儲與列存儲,提供GB~PB級數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實時處理能力,用于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實時分析、實時
    來自:百科
    專屬計算集群的功能 專屬計算集群的功能 時間:2020-09-22 09:28:21 專屬計算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉庫、基因測序、生物制藥等對資源獨享,性能要求高的場景。用戶可申請獨占物理設備,獨享計算,從而保證業(yè)務穩(wěn)定運行 計算隔離 獨享計算資源池,部
    來自:百科
    對于非活躍的早期數(shù)據(jù)可以通過壓縮來減少空間占用,降低采購和運維成本。 能夠根據(jù)數(shù)據(jù)特征自適應選擇壓縮算法,平均壓縮比7:1。壓縮數(shù)據(jù)可直接訪問,對業(yè)務透明,極大縮短歷史數(shù)據(jù)訪問的準備時間。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在??????????????????????????????????????
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    照數(shù)據(jù),支持推送給已訂閱的應用側,支持通過數(shù)據(jù)分析服務查看歷史數(shù)據(jù)。 消息上報 不依賴產(chǎn)品模型,平臺對消息不解析不存儲,不支持在控制臺的設備詳情中查看最新上報的快照數(shù)據(jù),不支持訂閱推送,不支持通過數(shù)據(jù)分析服務查看歷史數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)下行 命令下發(fā) 都可以通過應用側接口調用給設備下發(fā)指令。
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    OBS提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲分析、歷史數(shù)據(jù)明細查詢、海量行為 日志分析 和公共事務分析統(tǒng)計等場景,向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務、無須擴容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲分析的典型場景:PB級的數(shù)據(jù)存儲,批量數(shù)據(jù)分析,毫秒級的數(shù)據(jù)詳單查詢等 歷史數(shù)據(jù)明細查詢的典型場景:流水審計,設備歷
    來自:專題
    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進行存儲。
    來自:百科
    (2)打包本地已部署應用的系統(tǒng)鏡像,通過P2V/V2V等方式上傳到云端運行。 應用上云的痛點 (1)重新部署: 本地與云端環(huán)境不一致 歷史數(shù)據(jù) (2)鏡像:為了運行一個應用,拖了一個很大的鏡像,且整個系統(tǒng)鏡像非常重。 (3)同時,使用虛擬化技術,就會不可避免的帶來額外的資源消耗和占用。
    來自:百科
    括設備原始數(shù)據(jù),資產(chǎn)快照和歷史數(shù)據(jù),第三方應用通過API實時獲取SMT產(chǎn)線的各項分析結果,包括設備OEE,設備狀態(tài)、設備關鍵屬性、數(shù)據(jù)異常告警,設備屬性歷史數(shù)據(jù)等進行實時呈現(xiàn)。 IoTA當前提供標準API對外開放數(shù)據(jù),包括設備原始數(shù)據(jù),資產(chǎn)快照和歷史數(shù)據(jù),第三方應用通過API實時
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    圖、存儲過程、觸發(fā)器等。 業(yè)務中斷最小化,選擇全量+增量遷移 該模式為數(shù)據(jù)庫持續(xù)性遷移,適用于對業(yè)務中斷敏感的場景,通過全量遷移過程完成歷史數(shù)據(jù)遷移至目標數(shù)據(jù)庫后,增量遷移階段通過捕抓日志,應用日志等技術,將源端和目標端數(shù)據(jù)庫保持數(shù)據(jù)一致。 對象選擇 可進行選擇性遷移:數(shù)據(jù)庫、表、視圖、存儲過程、觸發(fā)器。
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    e、HBase、MySQL、DWS(數(shù)據(jù)倉庫服務)數(shù)據(jù)源,使用高效的數(shù)據(jù)導入接口導入數(shù)據(jù)。 CDM任務基于分布式計算框架,自動將任務切分為獨立的子任務并行執(zhí)行,能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對Hive、HBase、MySQL、DWS(數(shù)據(jù)倉庫服務)數(shù)據(jù)源,使用高效的數(shù)據(jù)導入接口導入數(shù)據(jù)。
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