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- 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)中臺 內(nèi)容精選 換一換
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整、統(tǒng)一、清潔的“數(shù)據(jù)底座”，上線全鏈路實時 數(shù)據(jù)湖 ，報送效率由原來的8小時縮短至2小時，在2022年通過“湖倉一體的數(shù)據(jù)中臺實踐”榮獲亞洲銀行家“最佳大數(shù)據(jù)應(yīng)用獎”。 · 民生銀行：采用華為云 FusionInsight 向云原生、Lakehouse演進(jìn)，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)支持異構(gòu)和資源利舊來自：百科SQL作業(yè)的開發(fā)指南 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到DWS 汽車駕駛的實時數(shù)據(jù)信息為數(shù)據(jù)源發(fā)送到Kafka中，再將Kafka數(shù)據(jù)的分析結(jié)果輸出到DWS中。 汽車駕駛的實時數(shù)據(jù)信息為數(shù)據(jù)源發(fā)送到Kafka中，再將Kafka數(shù)據(jù)的分析結(jié)果輸出到DWS中 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到DWS PostgreSQL來自：專題
- 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)中臺 相關(guān)內(nèi)容
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Teradata成本高，一體機(jī)封閉架構(gòu)，技術(shù)無法自主可控; 數(shù)據(jù)交換平臺歷史數(shù)據(jù)保留時間短，重算過程非常復(fù)雜; 數(shù)據(jù)集市中批量和聯(lián)機(jī)業(yè)務(wù)分離，靈活性差. 解決方案： 用DWS替換Teradata，分布式架構(gòu)實現(xiàn)線性擴(kuò)展（已上線10000+作業(yè)）; 用DWS建立數(shù)據(jù)集市，企業(yè)級多租戶和資源隔離能力支持批來自：百科來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)中臺 更多內(nèi)容
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云知識 現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧構(gòu)建要選對路，才能上“高速” 現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧構(gòu)建要選對路，才能上“高速” 時間：2023-11-02 16:54:59 IDC調(diào)研顯示，大數(shù)據(jù)分析已在數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略中成為第一要務(wù)。今年1月發(fā)布的《大數(shù)據(jù)技術(shù)前瞻》中更指出：超大規(guī)模數(shù)據(jù)如何組織和管理、數(shù)據(jù)量指數(shù)級增長來自：百科![]()
GaussDB (DWS)安全管理 GaussDB(DWS)安全管理 DWS可靠保護(hù)數(shù)據(jù)庫中存儲的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)安全、完整、可用。 DWS可靠保護(hù)數(shù)據(jù)庫中存儲的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)安全、完整、可用。 管理控制臺 幫助文檔 數(shù)據(jù)庫安全 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)存儲著各類重要、敏感的數(shù)據(jù)，同時作為多用戶的系統(tǒng)，要求為不同權(quán)限用戶提供不同來自：專題![]()
天的歷史數(shù)據(jù)。 ②如果查詢的域名在所指定時間跨度范圍內(nèi)無數(shù)據(jù)，則回源流量/帶寬和回源失敗率趨勢圖、域名回源詳情列表中不會有數(shù)據(jù)展示。 ③最小統(tǒng)計粒度為5分鐘，當(dāng)查詢跨度為8天及以上時，最小統(tǒng)計粒度為4小時。 ④支持導(dǎo)出查詢的數(shù)據(jù)詳情。 操作步驟 登錄華為云控制臺，在控制臺首頁中選擇“ CDN 與智能邊緣來自：百科![]()
別免費 大數(shù)據(jù)分析是什么_使用MapReduce_創(chuàng)建 MRS 服務(wù) 華為CCE怎么用_華為云CCE如何使用_容器引擎使用 共享帶寬多少錢_共享帶寬是什么_共享帶寬怎么用 什么是EIP_EIP有什么線路類型_如何訪問EIP 連接GaussDB數(shù)據(jù)庫_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建數(shù)據(jù)庫來自：專題![]()
Studio（原DGC） 數(shù)據(jù)治理中心( DataArts Studio )是數(shù)據(jù)全生命周期一站式開發(fā)運營平臺，提供數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)服務(wù)等功能，支持行業(yè)知識庫智能化建設(shè)，支持大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)計算分析引擎等數(shù)據(jù)底座，幫助企業(yè)客戶快速構(gòu)建數(shù)據(jù)運營能力。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面來自：百科![]()
富多樣的2D、3D可視化組件，采用拖拽式自由布局，旨在幫助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏 體驗試用 進(jìn)入控制臺幫助文檔 服務(wù)咨詢 [ 免費體驗中心 ]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫中字段的物理化 數(shù)據(jù)庫中字段的物理化 時間：2021-06-02 14:49:07 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫設(shè)計中，字段的物理化要選擇合適的類型，考慮以下因素： 1. 盡量使用短字段的數(shù)據(jù)類型 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；同時也可以來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫中索引的創(chuàng)建和使用 數(shù)據(jù)庫中索引的創(chuàng)建和使用 時間：2021-06-02 14:50:42 數(shù)據(jù)庫 可以增加索引的情況： 1. 在經(jīng)常需要搜索查詢的列； 2. 在作為主鍵的列上創(chuàng)建索引，強(qiáng)制該列的唯一性； 3. 在經(jīng)常使用連接的列上創(chuàng)建索引； 4. 在經(jīng)常需要根據(jù)范圍進(jìn)行搜索的列上創(chuàng)建索引；來自：百科![]()
9億條交通卡口車輛通行模擬數(shù)據(jù)到 數(shù)據(jù)倉庫 單個數(shù)據(jù)庫表中，并進(jìn)行車輛精確查詢和車輛模糊查詢，展示DWS對于歷史詳單數(shù)據(jù)的高性能查詢能力。 本實踐將加載8.9億條交通卡口車輛通行模擬數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉庫單個數(shù)據(jù)庫表中，并進(jìn)行車輛精確查詢和車輛模糊查詢，展示DWS對于歷史詳單數(shù)據(jù)的高性能查詢能力。 查看詳情來自：專題![]()
1、在profiles節(jié)點中添加如下內(nèi)容： MyProfile FusionInsight https://repo.huaweicloud.com/repository/maven/fusioninsight/ true false 2、在mirrors節(jié)點中增加： huaweicloud來自：百科![]()
華為云計算 云知識 GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫中的授權(quán) GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫中的授權(quán) 時間：2021-05-31 10:31:16 數(shù)據(jù)庫 安全 GaussDB(for MySQL)數(shù)據(jù)庫中的授權(quán)指將權(quán)限或角色授予給用戶或其他角色。比如將系統(tǒng)權(quán)來自：百科![]()
數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)開發(fā)服務(wù)等，幫助企業(yè)構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)中臺解決方案。 可復(fù)用行業(yè)知識庫 提供垂直行業(yè)可復(fù)用的領(lǐng)域知識庫，涵蓋行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)領(lǐng)域模型、行業(yè)數(shù)據(jù)主題庫、行業(yè)算法庫和行業(yè)指標(biāo)庫等，支持智慧政務(wù)、智慧稅務(wù)、智慧園區(qū)等行業(yè)，幫助企業(yè)快速定制數(shù)據(jù)運營端到端解決方案。 豐富的數(shù)據(jù)開發(fā)類型來自：百科![]()
由布局，旨在幫助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏 體驗試用 進(jìn)入控制臺幫助文檔 服務(wù)咨詢 [ 免費體驗 中心]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費 最新文章 【黑湖智造】當(dāng)設(shè)備管理遇上數(shù)字化，小張有了千里眼與順風(fēng)耳 探秘“城市大腦”，如何讓城市運轉(zhuǎn)得“更聰明”？ 一個系統(tǒng)，搞定制造業(yè)各種生產(chǎn)不暢！來自：百科![]()
析落地，基于云原生架構(gòu)，讓“邏輯數(shù)據(jù)湖”大規(guī)模數(shù)據(jù)融合分析提效50倍。 背景 隨著大數(shù)據(jù)平臺在各行業(yè)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)集群呈現(xiàn)零散式建設(shè)、湖倉割裂、來回搬遷等新挑戰(zhàn)，客戶對于跨域高效、跨源易用、云原生化提出了更高的要求。 傳統(tǒng)方案普遍涉及了下圖中的1、2點。對于單企業(yè)、小規(guī)模業(yè)務(wù)來自：百科![]()
MRS云原生數(shù)據(jù)湖（以下簡稱“FusionInsight MRS”），采用“一湖+多樣集群+數(shù)據(jù)智能”分層建設(shè)，幫助企業(yè)實現(xiàn)現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧構(gòu)建。 湖倉一體是構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧的關(guān)鍵 IDC調(diào)研顯示，大數(shù)據(jù)分析已在數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略中成為第一要務(wù)。今年1月發(fā)布的《大數(shù)據(jù)技術(shù)前瞻》中更指出：超大來自：百科
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