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    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(gè)數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法
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    ,提高管理效率。5. 實(shí)用:軟件覆蓋了整個(gè)系統(tǒng)的開發(fā)周期,包括事務(wù)的進(jìn)程、分析、使用案例需求等,實(shí)用性強(qiáng)。6. 界面簡潔:軟件擁有精簡的圖表樣式,易于理解和使用。7. 支持XMI導(dǎo)入導(dǎo)出:軟件支持導(dǎo)入和導(dǎo)出XMI模型,滿足行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。8. 增強(qiáng)功能:軟件還增加了許多新元素,如新元素瀏覽器、圖標(biāo)渲染引擎等,增強(qiáng)功能。
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    架構(gòu)開放,讓企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)持續(xù)演進(jìn) 相較傳統(tǒng)數(shù)倉、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),大數(shù)據(jù)面向海量數(shù)據(jù)分析而生,其橫向擴(kuò)展能力強(qiáng),并隨著政企客戶業(yè)務(wù)的高速發(fā)展,最大單集群已經(jīng)可擴(kuò)至6萬多節(jié)點(diǎn),還可以通過集群聯(lián)邦無限擴(kuò)容。 · 單向流動(dòng),數(shù)據(jù)一致性好 單向流動(dòng),無交叉。湖倉一體批流一體技術(shù)的成熟,讓一份數(shù)據(jù)在加工時(shí)就實(shí)現(xiàn)不
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    REST接口調(diào)用HDFS,通過瀏覽器返回結(jié)果呈現(xiàn)給用戶。 Hive Hive提供THRIFT接口與Hue交互,用于執(zhí)行Hive SQL、查詢表元數(shù)據(jù)。 在Hue界面編輯HQL語句,通THRIFT接口提交HQL語句到HIVESERVER執(zhí)行,同時(shí)把執(zhí)行通過瀏覽器呈現(xiàn)給用戶。 Yarn/MapReduce
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    長度較短的數(shù)據(jù)類型不僅可以減小數(shù)據(jù)文件的大小,提升IO性能;同時(shí)也可以減小相關(guān)計(jì)算時(shí)的內(nèi)存消耗,提升計(jì)算性能。比如對(duì)于整型數(shù)據(jù),如果可以用smallint就盡量不用int,如果可以用int就盡量不用bigint。 5.使用一致的數(shù)據(jù)類型 6.表關(guān)聯(lián)列盡量使用相同的數(shù)據(jù)類型。如果表關(guān)聯(lián)列數(shù)據(jù)類型不同,
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    公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫相比,主要有以下特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢: 一款分布式MPP數(shù)據(jù)倉庫云化服務(wù),具備開放,高效,兼容,可擴(kuò)展,易運(yùn)維等特點(diǎn)。 基于 FusionInsight LibrA數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品內(nèi)核,以云上數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的形式將FusionInsight
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