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- 數(shù)據(jù)倉庫邏輯映射 內(nèi)容精選 換一換
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的架構(gòu)。開發(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)讓你感受到真實的“開箱即用”: - 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 和云存儲構(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“寫單機應(yīng)用”來自:百科
- 數(shù)據(jù)倉庫邏輯映射 相關(guān)內(nèi)容
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(流計算)、Flink(流計算),滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景,將數(shù)據(jù)進行結(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)倉庫 ),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算子開發(fā)分為計算邏輯編寫和調(diào)度開發(fā),其中特定域語言模塊提供了算子計算邏輯的編寫接口,直接基于特定域語言編寫算子的計算過程和調(diào)度過程。算子計算過程描述指明算子的計算方法和步驟,而調(diào)度過程來自:百科
- 數(shù)據(jù)倉庫邏輯映射 更多內(nèi)容
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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,實現(xiàn)HetuEngine對HBase的無差別SQL訪問;對于數(shù)據(jù)源信息,提供全局管理。 全局權(quán)限控制來自:專題
之選。關(guān)于 GaussDB數(shù)據(jù)庫 知多少呢? GaussDB 數(shù)據(jù)庫邏輯結(jié)構(gòu)圖 GaussDB的數(shù)據(jù)庫節(jié)點負(fù)責(zé)存儲數(shù)據(jù),其存儲介質(zhì)也是磁盤,本節(jié)主要從邏輯視角介紹數(shù)據(jù)庫節(jié)點都有哪些對象,以及這些對象之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)庫邏輯結(jié)構(gòu)如圖。 說明: Tablespace,即表空間,是一個目錄,來自:專題
DataArts Studio 邏輯模型設(shè)計 邏輯模型是利用實體及相互之間的關(guān)系,準(zhǔn)確描述業(yè)務(wù)規(guī)則的實體關(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 數(shù)據(jù)治理 中心 DataArts Studio 物理模型設(shè)計 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體、屬性、屬性約來自:專題
內(nèi)的E CS ,以提高業(yè)務(wù)可靠。 通過LVM管理云硬盤 LVM是邏輯卷管理(Logical Volume Manager)的簡稱,它是Linux環(huán)境下對磁盤分區(qū)進行管理的一種機制。LVM通過在云硬盤和文件系統(tǒng)之間添加一個邏輯層,來為文件系統(tǒng)屏蔽下層云硬盤分區(qū)布局,提高硬盤分區(qū)管理的靈活性來自:專題
離線:最大支持6萬+單集群,滾動升級,持續(xù)演進 實時:全鏈路實時 數(shù)據(jù)湖 ,供數(shù)時效從T+1走向T+0 邏輯:智能化交互式分析,跨湖跨倉協(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)倉庫 超大規(guī)模:建成全球最大的金融數(shù)倉單集群480+節(jié)點 一站式分析:支持企業(yè)數(shù)倉、數(shù)據(jù)集市、IoT多場景來自: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是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場,能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場,能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。來自: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),進行數(shù)據(jù)清理等預(yù)處理操作。只需編寫處理邏輯,無需關(guān)心多線程模型。 簡單易用:直接使用標(biāo)準(zhǔn)SQL編寫指標(biāo)分析邏輯,無需關(guān)注背后復(fù)雜的分布式計算平臺。 按需計費: 日志分析 按實效性要求按周期進行調(diào)度,每次調(diào)度之間存在大量來自:百科
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