- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)邏輯映射 內(nèi)容精選 換一換
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的架構(gòu)。開(kāi)發(fā)者再也不用在繁瑣的接口協(xié)議和網(wǎng)絡(luò)邏輯之間迷失,以下技術(shù)細(xì)節(jié)讓你感受到真實(shí)的“開(kāi)箱即用”: - 全域端云一體化編程框架:用云函數(shù)、云托管、 云數(shù)據(jù)庫(kù) 和云存儲(chǔ)構(gòu)建起鴻蒙應(yīng)用的后端架構(gòu)。數(shù)據(jù)預(yù)加載、協(xié)議兼容,開(kāi)發(fā)者只需關(guān)注應(yīng)用邏輯,復(fù)雜操作交給底座完成。 - 像“寫(xiě)單機(jī)應(yīng)用”來(lái)自:百科
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(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。 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)來(lái)自:百科Representation,IR)模塊、編譯器傳遞(Pass)模塊以及代碼生成(CodeGen)模塊。 TBE算子開(kāi)發(fā)分為計(jì)算邏輯編寫(xiě)和調(diào)度開(kāi)發(fā),其中特定域語(yǔ)言模塊提供了算子計(jì)算邏輯的編寫(xiě)接口,直接基于特定域語(yǔ)言編寫(xiě)算子的計(jì)算過(guò)程和調(diào)度過(guò)程。算子計(jì)算過(guò)程描述指明算子的計(jì)算方法和步驟,而調(diào)度過(guò)程來(lái)自:百科
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協(xié)同分析既支持Hive、 GaussDB 等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源,也支持HBase等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源。 全局元數(shù)據(jù) 對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源HBase,提供映射表方式將非結(jié)構(gòu)化SCHEMA映射成結(jié)構(gòu)化SCHEMA,實(shí)現(xiàn)HetuEngine對(duì)HBase的無(wú)差別SQL訪問(wèn);對(duì)于數(shù)據(jù)源信息,提供全局管理。 全局權(quán)限控制來(lái)自:專題DataArts Studio 邏輯模型設(shè)計(jì) 邏輯模型是利用實(shí)體及相互之間的關(guān)系,準(zhǔn)確描述業(yè)務(wù)規(guī)則的實(shí)體關(guān)系圖。 數(shù)據(jù)架構(gòu) 數(shù)據(jù)治理中心 邏輯模型設(shè)計(jì) 數(shù)據(jù)治理 中心 DataArts Studio 物理模型設(shè)計(jì) 物理模型是指按照一定規(guī)則和方法,將邏輯模型中所定義的實(shí)體、屬性、屬性約來(lái)自:專題之選。關(guān)于 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 知多少呢? GaussDB 數(shù)據(jù)庫(kù)邏輯結(jié)構(gòu)圖 GaussDB的數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),其存儲(chǔ)介質(zhì)也是磁盤,本節(jié)主要從邏輯視角介紹數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)都有哪些對(duì)象,以及這些對(duì)象之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)庫(kù)邏輯結(jié)構(gòu)如圖。 說(shuō)明: Tablespace,即表空間,是一個(gè)目錄,來(lái)自:專題內(nèi)的E CS ,以提高業(yè)務(wù)可靠。 通過(guò)LVM管理云硬盤 LVM是邏輯卷管理(Logical Volume Manager)的簡(jiǎn)稱,它是Linux環(huán)境下對(duì)磁盤分區(qū)進(jìn)行管理的一種機(jī)制。LVM通過(guò)在云硬盤和文件系統(tǒng)之間添加一個(gè)邏輯層,來(lái)為文件系統(tǒng)屏蔽下層云硬盤分區(qū)布局,提高硬盤分區(qū)管理的靈活性來(lái)自:專題離線:最大支持6萬(wàn)+單集群,滾動(dòng)升級(jí),持續(xù)演進(jìn) 實(shí)時(shí):全鏈路實(shí)時(shí) 數(shù)據(jù)湖 ,供數(shù)時(shí)效從T+1走向T+0 邏輯:智能化交互式分析,跨湖跨倉(cāng)協(xié)同提效50倍 集市:多樣性“專、快、易、穩(wěn)、省”數(shù)據(jù)集市 DWS 云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 超大規(guī)模:建成全球最大的金融數(shù)倉(cāng)單集群480+節(jié)點(diǎn) 一站式分析:支持企業(yè)數(shù)倉(cāng)、數(shù)據(jù)集市、IoT多場(chǎng)景來(lái)自:百科在一天內(nèi)完成,幫助企業(yè)洞察數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián),趨勢(shì)和邏輯等,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的深度挖掘。 永洪BI通過(guò)拖拽快速生成分析報(bào)表,可以由沒(méi)有技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員自服務(wù)完成,新建報(bào)表變更報(bào)表等需求均可在一天內(nèi)完成,幫助企業(yè)洞察數(shù)據(jù)背后的關(guān)聯(lián),趨勢(shì)和邏輯等,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的深度挖掘。 永洪BI-中大型企業(yè)永久版來(lái)自:專題高效的Spark編程模型:使用Spark Streaming直接從DIS中獲取數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)清理等預(yù)處理操作。只需編寫(xiě)處理邏輯,無(wú)需關(guān)心多線程模型。 簡(jiǎn)單易用:直接使用標(biāo)準(zhǔn)SQL編寫(xiě)指標(biāo)分析邏輯,無(wú)需關(guān)注背后復(fù)雜的分布式計(jì)算平臺(tái)。 按需計(jì)費(fèi): 日志分析 按實(shí)效性要求按周期進(jìn)行調(diào)度,每次調(diào)度之間存在大量來(lái)自:百科工業(yè)級(jí)渲染引擎能力,做懂行的數(shù)字孿生 數(shù)字孿生可視化平臺(tái),它不僅提供了高效的實(shí)時(shí)渲染技術(shù),還通過(guò)業(yè)務(wù)邏輯的深度集成,為客戶提供了更加直觀、智能的可視化服務(wù)。平臺(tái)的外在表現(xiàn)是高質(zhì)量的渲染效果,而內(nèi)在則是強(qiáng)大的業(yè)務(wù)邏輯和數(shù)據(jù)處理能力。源數(shù)據(jù)的接入和融合,高效的實(shí)時(shí)渲染和交互能力,為政企客戶提供了強(qiáng)大的數(shù)字孿生服務(wù)。來(lái)自:百科好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 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。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
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