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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)歷史數(shù)據(jù)結(jié)轉(zhuǎn) 內(nèi)容精選 換一換
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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：專題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HDFS、 OBS 上的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)無(wú)需搬遷。 提供來(lái)自：百科
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Data Migration，簡(jiǎn)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(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)象存儲(chǔ)等數(shù)據(jù)源，無(wú)論是客戶自建還是公有云上的數(shù)據(jù)源 本地?cái)?shù)據(jù)遷移上云 本地?cái)?shù)據(jù)是指存儲(chǔ)在用戶自建或者租用的來(lái)自：百科
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專屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 專屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間：2020-09-22 09:31:30 專屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計(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 用戶獨(dú)享來(lái)自：百科![]()
專屬計(jì)算集群的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-22 09:29:59 專屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計(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)。來(lái)自：百科![]()
專屬計(jì)算集群的功能 專屬計(jì)算集群的功能 時(shí)間：2020-09-22 09:28:21 專屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計(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 計(jì)算隔離 獨(dú)享計(jì)算資源池，部來(lái)自：百科![]()
空間，進(jìn)而產(chǎn)生存儲(chǔ)費(fèi)用。如果桶內(nèi)沒(méi)有對(duì)象，請(qǐng)檢查桶內(nèi)是否還存在已刪除對(duì)象或碎片。詳情參考文檔。 當(dāng)月未用完的資源包用量是否會(huì)結(jié)轉(zhuǎn)到下個(gè)月？ 當(dāng)前沒(méi)有這種結(jié)轉(zhuǎn)機(jī)制，會(huì)按訂購(gòu)周期重置，即購(gòu)買后每月同一天24:00:00重置資源額度，若上個(gè)月有未使用完的額度，也會(huì)在每月重置時(shí)清零。 帳來(lái)自：專題![]()
課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，學(xué)員能夠區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、融合數(shù)倉(cāng)的概念，熟悉華為融合數(shù)倉(cāng)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(cāng)庫(kù)和融合數(shù)倉(cāng) 2. GaussDB 200來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)管理 第7章 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ)，提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力，用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)來(lái)自：百科![]()
對(duì)于非活躍的早期數(shù)據(jù)可以通過(guò)壓縮來(lái)減少空間占用，降低采購(gòu)和運(yùn)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(wèn)，對(duì)業(yè)務(wù)透明，極大縮短歷史數(shù)據(jù)訪問(wèn)的準(zhǔn)備時(shí)間。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在??????????????????????????????????????來(lái)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(gè)方面： Hive是基于Hadoop MapReduce的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，GaussDB(DWS)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲(chǔ)，GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ)，也可以通過(guò)外表的形式通過(guò)OBS進(jìn)行存儲(chǔ)。來(lái)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(guò)數(shù)據(jù)分析服務(wù)查看歷史數(shù)據(jù)。 消息上報(bào) 不依賴產(chǎn)品模型，平臺(tái)對(duì)消息不解析不存儲(chǔ)，不支持在控制臺(tái)的設(shè)備詳情中查看最新上報(bào)的快照數(shù)據(jù)，不支持訂閱推送，不支持通過(guò)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(guò)應(yīng)用側(cè)接口調(diào)用給設(shè)備下發(fā)指令。來(lái)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(chǔ)分析、歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢、海量行為 日志分析 和公共事務(wù)分析統(tǒng)計(jì)等場(chǎng)景，向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無(wú)須擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析的典型場(chǎng)景：PB級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，批量數(shù)據(jù)分析，毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)詳單查詢等 歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢的典型場(chǎng)景：流水審計(jì)，設(shè)備歷來(lái)自：專題![]()
e、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(jì)算框架，自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)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(duì)Hive、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(lái)自：專題![]()
（2）打包本地已部署應(yīng)用的系統(tǒng)鏡像，通過(guò)P2V/V2V等方式上傳到云端運(yùn)行。 應(yīng)用上云的痛點(diǎn) （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(yùn)行一個(gè)應(yīng)用，拖了一個(gè)很大的鏡像，且整個(gè)系統(tǒng)鏡像非常重。 （3）同時(shí)，使用虛擬化技術(shù)，就會(huì)不可避免的帶來(lái)額外的資源消耗和占用。來(lái)自：百科![]()
圖、存儲(chǔ)過(guò)程、觸發(fā)器等。 業(yè)務(wù)中斷最小化，選擇全量+增量遷移 該模式為數(shù)據(jù)庫(kù)持續(xù)性遷移，適用于對(duì)業(yè)務(wù)中斷敏感的場(chǎng)景，通過(guò)全量遷移過(guò)程完成歷史數(shù)據(jù)遷移至目標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)后，增量遷移階段通過(guò)捕抓日志，應(yīng)用日志等技術(shù)，將源端和目標(biāo)端數(shù)據(jù)庫(kù)保持?jǐn)?shù)據(jù)一致。 對(duì)象選擇 可進(jìn)行選擇性遷移：數(shù)據(jù)庫(kù)、表、視圖、存儲(chǔ)過(guò)程、觸發(fā)器。來(lái)自：百科![]()
括設(shè)備原始數(shù)據(jù)，資產(chǎn)快照和歷史數(shù)據(jù)，第三方應(yīng)用通過(guò)API實(shí)時(shí)獲取SMT產(chǎn)線的各項(xiàng)分析結(jié)果，包括設(shè)備OEE，設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備關(guān)鍵屬性、數(shù)據(jù)異常告警，設(shè)備屬性歷史數(shù)據(jù)等進(jìn)行實(shí)時(shí)呈現(xiàn)。 IoTA當(dāng)前提供標(biāo)準(zhǔn)API對(duì)外開(kāi)放數(shù)據(jù)，包括設(shè)備原始數(shù)據(jù)，資產(chǎn)快照和歷史數(shù)據(jù)，第三方應(yīng)用通過(guò)API實(shí)時(shí)來(lái)自：專題![]()
包括 函數(shù)工作流 FunctionGraph、Serverless容器引擎CCE Autopilot、Serverless應(yīng)用托管CAE、云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等。華為云函數(shù)工作流FunctionGraph一項(xiàng)基于事件驅(qū)動(dòng)的函數(shù)托管計(jì)算服務(wù)，只需編寫業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行來(lái)自：百科![]()
，保證數(shù)據(jù)一致性，主備實(shí)例數(shù)據(jù)同步復(fù)制實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)雙保險(xiǎn)，確保數(shù)據(jù)不丟失，并且配合OBS實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)空間擴(kuò)展，將冷數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存到OBS中，進(jìn)一步節(jié)省歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本 互聯(lián)網(wǎng)電商：PostgreSQL在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用高并發(fā)場(chǎng)景下具有較高穩(wěn)定性，并且所有操作都可以在SQL中完成，無(wú)需來(lái)回進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入，提高開(kāi)發(fā)效率來(lái)自：百科![]()
調(diào)用跟蹤數(shù)據(jù)等豐富但無(wú)關(guān)聯(lián)的運(yùn)維數(shù)據(jù)，如何通過(guò)應(yīng)用、服務(wù)、實(shí)例、主機(jī)和事務(wù)等多視角分析關(guān)聯(lián)指標(biāo)和告警數(shù)據(jù)，自動(dòng)完成故障根因分析；如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫(kù)，對(duì)異常進(jìn)行智能分析并給出可能原因。 AOM 通過(guò)AI智能算法分析各類運(yùn)維指標(biāo)趨勢(shì)變化，提前預(yù)測(cè)潛在異常，包括指標(biāo)的增幅過(guò)高、規(guī)律變化等。來(lái)自：百科
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