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- 數(shù)據(jù)倉庫歷史數(shù)據(jù)錯了 內(nèi)容精選 換一換
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跟蹤數(shù)據(jù)等豐富但無關(guān)聯(lián)的應(yīng)用運維數(shù)據(jù)，如何通過應(yīng)用、服務(wù)、實例、主機和事務(wù)等多視角分析關(guān)聯(lián)指標和告警數(shù)據(jù)，自動完成故障根因分析；如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運維經(jīng)驗庫，對異常事務(wù)智能分析給出可能原因。 業(yè)務(wù)實現(xiàn) APM 提供故障智能診斷能力，基于機器學(xué)習(xí)算法自動檢測應(yīng)用故障。當(dāng)事務(wù)出現(xiàn)異來自：百科11:29:27 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)，Data Warehouse Service，簡稱 GaussDB (DWS)，是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)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(wù)。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(wù)，兼容標準ANSI來自：百科
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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)分析能力來自：專題聚合周期為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(guān)閉或者刪除，相應(yīng)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(fù)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?????????????????????????????????????????????來自：百科
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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 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 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for MySQL)安全最佳實踐:內(nèi)網(wǎng)連接實例，更快更安全 概述 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖來自：百科![]()
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(yīng)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(fù)、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![]()
依據(jù)用戶策略決定是否執(zhí)行回收站備份。 資源被釋放了能否恢復(fù)？/退訂錯了可以找回嗎？ 實例被刪除，如果有回收站備份，可以通過回收站備份來恢復(fù)實例，反之則無法找回數(shù)據(jù)。 退訂資源前請一定要仔細確認資源信息。如果退訂錯了建議重新購買使用。 怎樣將資源解凍？ 欠費凍結(jié)：用戶可通過續(xù)費或充來自：專題![]()
行續(xù)費操作。詳細操作請參考續(xù)費管理。 資源被釋放了能否恢復(fù)？/退訂錯了可以找回嗎？ 實例被刪除，如果有回收站備份，可以通過回收站備份來恢復(fù)實例，反之則無法找回數(shù)據(jù)。 退訂資源前請一定要仔細確認資源信息。如果退訂錯了建議重新購買使用。 怎樣刪除實例？ 按需實例，請參見刪除按需實例。來自：專題![]()
Data Migration，簡稱 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)，幫助客戶實現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動。支持文件系統(tǒng)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)倉庫，NoSQL，大數(shù)據(jù)云服務(wù)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來自：百科![]()
專屬計算集群的應(yīng)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(shè)備，獨享計算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運行 應(yīng)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(shè)備，獨享計算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運行 產(chǎn)品優(yōu)勢 資源獨享 用戶獨享來自：百科![]()
課程目標 學(xué)完本課程后，學(xué)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(yīng)用，描述GaussDB 200中的概念和架構(gòu)，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(wù)管理 第7章 數(shù)據(jù)庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 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(gòu)，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![]()
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(yīng)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(wù)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??????????????????????????????????????來自：百科![]()
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![]()
照數(shù)據(jù)，支持推送給已訂閱的應(yīng)用側(cè)，支持通過數(shù)據(jù)分析服務(wù)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(shè)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(wù)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(yīng)用側(cè)接口調(diào)用給設(shè)備下發(fā)指令。來自：百科![]()
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(wù)分析統(tǒng)計等場景，向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、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(shè)備歷來自：專題![]()
e、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 CDM任務(wù)基于分布式計算框架，自動將任務(wù)切分為獨立的子任務(wù)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(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。來自：專題
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