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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件hive數(shù)據(jù)引擎 內(nèi)容精選 換一換
  • tgres的MPP的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Hive數(shù)據(jù)在HDFS中存儲(chǔ), GaussDB (DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ),也可以通過(guò)外表的形式通過(guò) OBS 進(jìn)行存儲(chǔ)。 Hive不支持索引,GaussDB(DWS)支持索引,所以查詢(xún)速度GaussDB(DWS)更快。 Hive不支持存儲(chǔ)過(guò)程,Gau
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    3、DWS支持多種客戶(hù)端與開(kāi)發(fā)接口,使得開(kāi)發(fā)人員輕松方便的操作DWS數(shù)據(jù)庫(kù)。 4、介紹數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出的方式,輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸,并分析其加載數(shù)據(jù)的性能。 5、介紹DWS + CDM + OBS的數(shù)據(jù)上云解決方案,讓數(shù)據(jù)真正流動(dòng)起來(lái)。 6、提供(DWS + BI)海量數(shù)據(jù)分析與可視化方案。 7、給出SQL語(yǔ)句的優(yōu)化建議,使得執(zhí)行時(shí)避免性能瓶頸。
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    MRS 基于開(kāi)源軟件Hadoop進(jìn)行功能增強(qiáng)、Spark內(nèi)存計(jì)算引擎、HBase分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)以及Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架,提供企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢(xún)和分析的統(tǒng)一平臺(tái),幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),可解決各大企業(yè)的以下需求: 海量數(shù)據(jù)的分析與計(jì)算 海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ) 海量數(shù)據(jù)流式處理 MapReduce服務(wù)
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  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間:2021-03-23 19:41:16 云硬盤(pán) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場(chǎng)景,典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫(kù)上云往往會(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問(wèn)題。例如oracle
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    提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析案例 業(yè)務(wù)痛點(diǎn): 探索查詢(xún)HDFS 10PB級(jí)歷史數(shù)據(jù),耗時(shí)平均約1小時(shí),全量掃描耗資源。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)存儲(chǔ)3個(gè)月熱數(shù)據(jù),3個(gè)月至2年歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于HDFS,現(xiàn)有系統(tǒng)對(duì)熱數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)無(wú)法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別是什么 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別是什么 時(shí)間:2021-03-03 11:22:28 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù),并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。數(shù)據(jù)庫(kù)是數(shù)據(jù)管理的有效技術(shù),是由一批數(shù)據(jù)構(gòu)成的有序集合,這些數(shù)據(jù)被存放在結(jié)構(gòu)化
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    上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例
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    數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 相關(guān)推薦 閱讀指引 閱讀指引 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ? 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ?
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    server、Postgresql等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),Redis、MongoDB等非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)以及大數(shù)據(jù)遷移服務(wù)。 訪問(wèn)店鋪 海量數(shù)據(jù)庫(kù)Vastbase G100管理系統(tǒng)高可信版 海量數(shù)據(jù)庫(kù)Vastbase G100管理系統(tǒng)高可信版,高性能數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)核,支持Oracle兼容功能、增強(qiáng)身
    來(lái)自:專(zhuān)題
    【業(yè)務(wù)遷移難】:現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)種類(lèi)多,業(yè)務(wù)遷移工作量大。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)DWS為核心,構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái); 利用DWS匯聚各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析; 結(jié)合BI工具,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。 客戶(hù)價(jià)值: 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ),統(tǒng)一分析,支持客戶(hù)實(shí)現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘;
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    上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例
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    分布式數(shù)據(jù)庫(kù),其主要面向海量數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),隨著業(yè)務(wù)量的增長(zhǎng),自建數(shù)倉(cāng)性能逐漸不能滿(mǎn)足實(shí)際要求,同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高,也使擴(kuò)容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性,滿(mǎn)足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)業(yè)務(wù)訴求。
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    TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間:2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)擁有全球領(lǐng)先的技術(shù),其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括:Teradata數(shù)據(jù)庫(kù)、Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專(zhuān)用平臺(tái)。
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    操作簡(jiǎn)單,適用于小批量數(shù)據(jù)入庫(kù)。 使用COPY FROM STDIN導(dǎo)入數(shù)據(jù) 其他文件或數(shù)據(jù)庫(kù) 使用Java語(yǔ)言開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序時(shí),通過(guò)調(diào)用JDBC驅(qū)動(dòng)的CopyManager接口,從文件或其他數(shù)據(jù)庫(kù)向GaussDB(DWS)寫(xiě)入數(shù)據(jù)。 從其他數(shù)據(jù)庫(kù)直接寫(xiě)入DWS的方式,具有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)無(wú)需落地成文件的優(yōu)勢(shì)。
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    HetuEngine計(jì)算實(shí)例的工作節(jié)點(diǎn),提供數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)并行拉取,分布式SQL計(jì)算等能力。 HetuEngine跨源功能 功能簡(jiǎn)介 出于管理和信息收集的需要,企業(yè)內(nèi)部會(huì)存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù),包括數(shù)目眾多的各種數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等,此時(shí)會(huì)面臨數(shù)據(jù)源種類(lèi)繁多、數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)化混合、相關(guān)數(shù)據(jù)存放分散等困境,導(dǎo)致跨源查詢(xún)開(kāi)發(fā)成本高,跨源復(fù)雜查詢(xún)耗時(shí)長(zhǎng)。
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    intelligence)工具無(wú)縫對(duì)接,業(yè)務(wù)遷移修改量極小。 3. 安全可靠 GaussDB(DWS)支持數(shù)據(jù)加密,同時(shí)可與數(shù)據(jù)庫(kù)安全服務(wù)對(duì)接,保證云上數(shù)據(jù)安全。同時(shí)GaussDB(DWS)支持自動(dòng)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(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在??????????????
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    goDB數(shù)據(jù)無(wú)法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析; 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同庫(kù),不易進(jìn)行統(tǒng)一管理和維護(hù)。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)DWS為核心,構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái); 利用DWS匯聚各類(lèi)數(shù)據(jù)(業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶(hù)行為數(shù)據(jù)、招投標(biāo)數(shù)據(jù)等),實(shí)現(xiàn)一站式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、加工、分析,支撐業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢(xún)、BI報(bào)表、精準(zhǔn)推薦等場(chǎng)景。
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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(cāng)庫(kù)、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(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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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    華為云計(jì)算 云知識(shí) A8+協(xié)同管理軟件協(xié)同BPM引擎技術(shù)框架 A8+協(xié)同管理軟件協(xié)同BPM引擎技術(shù)框架 時(shí)間:2021-07-20 15:03:37 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 企業(yè)應(yīng)用 銷(xiāo)售管理 商品介紹 商品鏈接:致遠(yuǎn)協(xié)同管理軟件;服務(wù)商:北京致遠(yuǎn)互聯(lián)軟件股份有限公司 >>>選自致遠(yuǎn)互聯(lián)《致遠(yuǎn)
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