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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)流水層中間層結(jié)構(gòu)層 內(nèi)容精選 換一換
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為什么要使用 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ？ 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景，并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，通過(guò)某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ETL）的過(guò)程，業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中供分析計(jì)來(lái)自：專題reSQL/Oracle生態(tài)。 自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)on云主機(jī)、華為云DWS三者比較分析 自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 購(gòu)買并安裝服務(wù)器、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等軟硬件； 租用機(jī)房，費(fèi)用高昂； 招聘專業(yè)DBA，運(yùn)維人員。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) on 云主機(jī) 購(gòu)買并安裝數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件； 租用云主機(jī)； 招聘專業(yè)DBA運(yùn)維人員。來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)流水層中間層結(jié)構(gòu)層 相關(guān)內(nèi)容
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好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 [喜報(bào)]DWR榮獲2021年 數(shù)據(jù)管理 解決方案金獎(jiǎng)來(lái)自：專題Insight，簡(jiǎn)稱 DLI ）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài)， 實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計(jì)算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎，企業(yè)僅需使用SQL或程序就可輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源的批處理、流處理、內(nèi)存計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等，挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值 進(jìn)入控制臺(tái)立即購(gòu)買幫助文檔DLI開(kāi)發(fā)者社區(qū)1對(duì)1咨詢來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)流水層中間層結(jié)構(gòu)層 更多內(nèi)容
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rkStreaming（微批流計(jì)算）、Storm（流計(jì)算）、Flink（流計(jì)算），滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)分析 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型，使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析，用戶可以選擇Hive（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)），SparkSQL以及Presto交互式查詢引擎。來(lái)自：百科![]()
做持續(xù)投入。 應(yīng)用托管運(yùn)維提供了函數(shù)工作流FunctionGraph和云應(yīng)用引擎托管CAE兩種方式，支持Web應(yīng)用、分布式Job應(yīng)用、微服務(wù)應(yīng)用等主流應(yīng)用的全托管。 大數(shù)據(jù)領(lǐng)域把數(shù)據(jù)作業(yè)流中的核心產(chǎn)品全部Serverless化，包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) GaussDB (DWS)， 數(shù)據(jù)湖探索 DL來(lái)自：百科![]()
第2章 HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper 第3章 Hive分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 第4章 HBase技術(shù)原理 第5章 MapReduce和Yarn技術(shù)原理 第6章 Spark基于內(nèi)存的分布式計(jì)算 第7章 Flink流批一體分布式實(shí)時(shí)處理引擎 第8章 Flume海量日志聚合 第9章 Loader數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換來(lái)自：百科![]()
Cassandra接口具有PB級(jí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，存儲(chǔ)容量秒級(jí)擴(kuò)容，對(duì)線上業(yè)務(wù)無(wú)干擾 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 場(chǎng)景描述 GeminiDB Cassandra接口既可以作為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)，也可以作為數(shù)據(jù)分析平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)。在廣告、歷史訂單、feeds流、消息、日志、推送等海量數(shù)據(jù)的場(chǎng)景下，通過(guò)對(duì)平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)再分析，形成新的用戶畫(huà)像、行為畫(huà)像。來(lái)自：專題![]()
Spark跨源連接：可通過(guò)DLI訪問(wèn)CloudTable，DWS，RDS和 CSS 等數(shù)據(jù)源。 Flink跨源支持與多種云服務(wù)連通，形成豐富的流生態(tài)圈。 數(shù)據(jù)湖 探索的流生態(tài)分為云服務(wù)生態(tài)和開(kāi)源生態(tài)： 開(kāi)源生態(tài)：通過(guò)增強(qiáng)型跨源連接建立與其他VPC的網(wǎng)絡(luò)連接后，用戶可以在數(shù)據(jù)湖探索的租戶獨(dú)享隊(duì)列中訪來(lái)自：專題![]()
FusionInsight 智能數(shù)據(jù)湖，為業(yè)界提供全融合、智能化、云化的湖倉(cāng)一體解決方案。方案包含 MRS 大數(shù)據(jù)、DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、 CS S 云搜索 、 GES 圖計(jì)算、DAYU數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)等云服務(wù)；支持大數(shù)據(jù)離線分析、實(shí)時(shí)流處理、實(shí)時(shí)檢索、交互查詢等常見(jiàn)大數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景，為政府、金融、運(yùn)營(yíng)商、大企業(yè)等政企客戶，提供建得快來(lái)自：百科![]()
醫(yī)療智能體 面向醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，提供影像智能標(biāo)注、算法開(kāi)發(fā)和AI輔助診斷服務(wù)。 熱點(diǎn)案例 視頻點(diǎn)播 VOD 音視頻上傳后播放失敗 視頻直播 Live 一個(gè)推流域名同時(shí)能推多少個(gè)直播流？ 視頻直播 Live 截圖文件在 OBS 中的存儲(chǔ)方式有哪些？區(qū)別是什么？ 實(shí)時(shí)音視頻 RTC ???????????兩臺(tái)手機(jī)同時(shí)運(yùn)行RTC APP，為什么無(wú)法互通？來(lái)自：專題![]()
合數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)，旨在構(gòu)建高效、靈活、簡(jiǎn)潔的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺(tái)。 數(shù)據(jù)湖內(nèi)承載全量數(shù)據(jù)，根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活組合，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行批量、實(shí)時(shí)加工，讓企業(yè)用一份數(shù)據(jù)，按需建立AI、BI、數(shù)據(jù)科學(xué)等多工作負(fù)載，加速數(shù)據(jù)在湖內(nèi)流動(dòng)，減少80%的數(shù)據(jù)搬遷，一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)按需支持批處理、流計(jì)算、交互來(lái)自：百科![]()
服務(wù)，推出了一系列競(jìng)爭(zhēng)力領(lǐng)先的Serverless產(chǎn)品，包括華為云函數(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，高效支撐Serverless全面商業(yè)化。來(lái)自：百科![]()
Insight，簡(jiǎn)稱DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài)， 實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計(jì)算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎，企業(yè)僅需使用SQL或程序就可輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源的批處理、流處理、內(nèi)存計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等，挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值 進(jìn)入控制臺(tái)立即購(gòu)買幫助文檔DLI開(kāi)發(fā)者社區(qū)1對(duì)1咨詢來(lái)自：百科![]()
因?yàn)閿?shù)據(jù)是通過(guò)一致性Hash技術(shù)均勻分布在每個(gè)節(jié)點(diǎn)，因此DN在處理數(shù)據(jù)的過(guò)程中，可能需要從其他DN獲取數(shù)據(jù)，GaussDB提供了三種stream流（廣播流、聚合流和重分布流）來(lái)降低數(shù)據(jù)在DN節(jié)點(diǎn)間的流動(dòng)。DN將結(jié)果集返回給Coordinate進(jìn)行匯總。Coordinator將匯總后的結(jié)果返回給業(yè)務(wù)應(yīng)用，從而提升復(fù)雜SQL查詢的性能。來(lái)自：專題![]()
DWS使用流程 DWS使用流程 時(shí)間：2020-09-24 14:38:13 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。DWS是基于華為融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99和SQL來(lái)自：百科![]()
服務(wù)商：深圳左鄰永佳科技有限公司 一．智慧園區(qū)方案架構(gòu) 從智慧園區(qū)角度來(lái)看，架構(gòu)最底層是感知，包括水電表、燈光、停車、門禁等；邊緣側(cè)包含邊緣計(jì)算、物聯(lián)接入等；中間層是管道，通過(guò)5G、LoRa等不同協(xié)議與云端鏈接。最上層是應(yīng)用層，又包含了核心平臺(tái)、視頻云、AI等能力和業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)。 二．空間資產(chǎn)管理系統(tǒng)來(lái)自：云商店![]()
實(shí)施管理介紹:實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè) 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、湖倉(cāng)一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案 實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè): DataArts Studio 命名規(guī)范檢測(cè) 什么是 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio:什么是DataArts Studio？ 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)專家服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖與華為 智能數(shù)據(jù)湖 方案:華為智能數(shù)據(jù)湖方案來(lái)自：百科![]()
腳本，查看執(zhí)行計(jì)劃等。 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![]()
因?yàn)閿?shù)據(jù)是通過(guò)一致性Hash技術(shù)均勻分布在每個(gè)節(jié)點(diǎn)，因此DN在處理數(shù)據(jù)的過(guò)程中，可能需要從其他DN獲取數(shù)據(jù)，GaussDB提供了三種stream流（廣播流、聚合流和重分布流）來(lái)降低數(shù)據(jù)在DN節(jié)點(diǎn)間的流動(dòng)。DN將結(jié)果集返回給Coordinate進(jìn)行匯總。Coordinator將匯總后的結(jié)果返回給業(yè)務(wù)應(yīng)用，從而提升復(fù)雜SQL查詢的性能。來(lái)自：專題![]()
無(wú)狀態(tài)：每次請(qǐng)求都應(yīng)該包含所有必要的信息，服務(wù)器不保存客戶端的狀態(tài)信息。 可緩存：某些類型的請(qǐng)求可以被緩存，以提高性能。 分層系統(tǒng)：可以有多個(gè)中間層代理，如負(fù)載均衡器或緩存服務(wù)器，而不會(huì)影響系統(tǒng)的整體性。 RPC風(fēng)格 RPC風(fēng)格是一種更傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)風(fēng)格，它試圖模仿本地函數(shù)調(diào)用，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)調(diào)來(lái)自：百科
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