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  • 數(shù)據(jù)倉庫如何轉換為數(shù)據(jù)集市 內(nèi)容精選 換一換
  • 開發(fā)等操作。 資產(chǎn)集市 > 數(shù)據(jù)集:共享了數(shù)據(jù)集。 AI Gallery的數(shù)據(jù)模塊支持數(shù)據(jù)集的共享和下載。在AI Gallery的“數(shù)據(jù)”中,可以查找并下載滿足業(yè)務需要的數(shù)據(jù)集。也可以將自己本地的數(shù)據(jù)集發(fā)布至AI Gallery中,共享給其他用戶使用。 資產(chǎn)集市 > 算法:共享了算法。
    來自:專題
    上之旅免費 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫 DWS應用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例
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    華為云計算 云知識 云硬盤應用場景:數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應用場景:數(shù)據(jù)倉庫 時間:2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)讀密集型的應用場景,典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫上云往往會面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle
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    來自:專題
    提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析案例 業(yè)務痛點: 探索查詢HDFS 10PB級歷史數(shù)據(jù),耗時平均約1小時,全量掃描耗資源。 業(yè)務系統(tǒng)存儲3個月熱數(shù)據(jù),3個月至2年歷史數(shù)據(jù)存儲于HDFS,現(xiàn)有系統(tǒng)對熱數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)無法進行關聯(lián)分析。
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫的區(qū)別是什么 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)庫的區(qū)別是什么 時間:2021-03-03 11:22:28 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫,并針對決策和分析進行優(yōu)化。數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)管理的有效技術,是由一批數(shù)據(jù)構成的有序集合,這些數(shù)據(jù)被存放在結構化
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    【業(yè)務遷移難】:現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫種類多,業(yè)務遷移工作量大。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉庫服務DWS為核心,構建統(tǒng)一免運維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲和分析平臺; 利用DWS匯聚各業(yè)務數(shù)據(jù)數(shù)據(jù),實現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲和分析; 結合BI工具,實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。 客戶價值: 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲,統(tǒng)一分析,支持客戶實現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘;
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    操作簡單,適用于小批量數(shù)據(jù)入庫。 使用COPY FROM STDIN導入數(shù)據(jù) 其他文件或數(shù)據(jù)庫 使用Java語言開發(fā)應用程序時,通過調用JDBC驅動的CopyManager接口,從文件或其他數(shù)據(jù)庫向GaussDB(DWS)寫入數(shù)據(jù)。 從其他數(shù)據(jù)庫直接寫入DWS的方式,具有業(yè)務數(shù)據(jù)無需落地成文件的優(yōu)勢。
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    分布式數(shù)據(jù)庫,其主要面向海量數(shù)據(jù)分析場景。 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),隨著業(yè)務量的增長,自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實際要求,同時擴展性差、成本高,也使擴容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫,具備高性能、低成本、易擴展等特性,滿足大數(shù)據(jù)時代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務訴求。
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    華為云計算 云知識 疫情反復,活動推遲/取消,如何迅速從線下線上活動? 疫情反復,活動推遲/取消,如何迅速從線下線上活動? 時間:2022-12-04 20:13:20 視頻直播 視頻應用 企業(yè)應用 籌備了好幾個月的產(chǎn)品發(fā)布會,因為疫情場地取消了; 好不容易邀請到一位重量級嘉賓,結果嘉賓居家隔離了;
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    同業(yè)務數(shù)據(jù)的分層解耦,即保障了靈活性,又保障了時效性,更是實現(xiàn)全局數(shù)據(jù)的一致性,保障數(shù)據(jù)的“清潔”,也進一步減輕了數(shù)據(jù)治理的負擔。 · 全生命周期數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)治理,提高數(shù)據(jù)質量 數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)分析正確的前提,數(shù)據(jù)治理為政企客戶提供多源數(shù)據(jù)的集成,通過數(shù)據(jù)開發(fā)編排實現(xiàn)數(shù)據(jù)作業(yè)的E
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    MRS ”),采用“一湖+多樣集群+數(shù)據(jù)智能”分層建設,加速現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧構建。 FusionInsight 智能數(shù)據(jù)湖特點 FusionInsight MRS云原生數(shù)據(jù)湖讓客戶在一個Lakehouse湖倉一體架構上實現(xiàn)“三湖一集市”,滿足您建設數(shù)據(jù)湖過程中快速構建現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺,持續(xù)演進的需求 技術領先
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    intelligence)工具無縫對接,業(yè)務遷移修改量極小。 3. 安全可靠 GaussDB(DWS)支持數(shù)據(jù)加密,同時可與數(shù)據(jù)庫安全服務對接,保證云上數(shù)據(jù)安全。同時GaussDB(DWS)支持自動數(shù)據(jù)全量、增量備份,提升數(shù)據(jù)可靠性。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在??????????????
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    goDB數(shù)據(jù)無法做復雜關聯(lián)分析; 數(shù)據(jù)存儲在不同庫,不易進行統(tǒng)一管理和維護。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉庫服務DWS為核心,構建統(tǒng)一免運維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲和分析平臺; 利用DWS匯聚各類數(shù)據(jù)(業(yè)務數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、招投標數(shù)據(jù)等),實現(xiàn)一站式數(shù)據(jù)存儲、加工、分析,支撐業(yè)務數(shù)據(jù)查詢、BI報表、精準推薦等場景。
    來自:百科
    系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉庫架構師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學習。 課程目標 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型: 對數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識和建設方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實表的概念和設計方法
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    數(shù)據(jù)庫有哪些_開源數(shù)據(jù)庫_數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫的應用 連接GaussDB數(shù)據(jù)庫_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建數(shù)據(jù)庫_語法 GaussDB自建數(shù)據(jù)庫_GaussDB數(shù)據(jù)庫_華為高斯自建數(shù)據(jù)庫 免費云數(shù)據(jù)庫_免費mysql數(shù)據(jù)庫_rds數(shù)據(jù)庫 GaussDB數(shù)據(jù)庫案例_GaussDB數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建高斯數(shù)據(jù)庫
    來自:專題
    主要面向側重于復雜查詢,回答一些“戰(zhàn)略性”的問題。 數(shù)據(jù)處理方面聚焦于數(shù)據(jù)的聚合,匯總,分組計算,窗口計算等“分析型”數(shù)據(jù)加工和操作。 從多維度去使用和分析數(shù)據(jù)。 典型的OLAP場景 1.報表系統(tǒng),CRM系統(tǒng)。 2.金融風險預測預警系統(tǒng)、反洗錢系統(tǒng)。 3.數(shù)據(jù)集市,數(shù)據(jù)倉庫。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗,盡在華為云學院
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