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  • 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市按什么劃分 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(wù)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(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫 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)倉庫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)倉庫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)倉庫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)倉庫數(shù)據(jù)集市按什么劃分 相關(guān)內(nèi)容
  • · 優(yōu)勢三：多服務(wù)組合，靈活按需建立多工作負(fù)載 通過湖倉一體和云原生技術(shù)，圍繞全局一份數(shù)據(jù)，按數(shù)據(jù)全生命周期展開，靈活按需構(gòu)建。 ▎大數(shù)據(jù)開源技術(shù)蓬勃發(fā)展 近十年來，經(jīng)過全球持續(xù)技術(shù)投入，大數(shù)據(jù)開源技術(shù)已經(jīng)成為事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，并在客戶數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型推動(dòng)下加速迭代更新?？此泼赓M(fèi)、易獲
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)倉庫 時(shí)間：2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)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(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle
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  • 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)集市按什么劃分 更多內(nèi)容
  • MRS ”），采用“一湖+多樣集群+數(shù)據(jù)智能”分層建設(shè)，加速現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧構(gòu)建。 FusionInsight 智能數(shù)據(jù)湖特點(diǎn) FusionInsight MRS云原生數(shù)據(jù)湖讓客戶在一個(gè)Lakehouse湖倉一體架構(gòu)上實(shí)現(xiàn)“三湖一集市”，滿足您建設(shè)數(shù)據(jù)湖過程中快速構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺(tái)，持續(xù)演進(jìn)的需求 技術(shù)領(lǐng)先
    來自：百科
    絡(luò)架構(gòu)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)備份、數(shù)據(jù)安全、商業(yè)智能、系統(tǒng)集成等全方位的IT解決方案。 除了Sparxsystems Enterprise Architect Pro外，云商店還有哪些相關(guān)產(chǎn)品？ 軟通動(dòng)力數(shù)據(jù)庫遷移服務(wù) 軟通動(dòng)力數(shù)據(jù)庫專家團(tuán)隊(duì)具有數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域?qū)I(yè)認(rèn)證，為客戶提供專業(yè)數(shù)據(jù)庫遷移服
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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)倉庫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)無法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。
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    【業(yè)務(wù)遷移難】：現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫種類多，業(yè)務(wù)遷移工作量大。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉庫服務(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。 客戶價(jià)值： 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)，統(tǒng)一分析，支持客戶實(shí)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(dǎo)入數(shù)據(jù) 其他文件或數(shù)據(jù)庫 使用Java語言開發(fā)應(yīng)用程序時(shí)，通過調(diào)用JDBC驅(qū)動(dòng)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(wù)數(shù)據(jù)無需落地成文件的優(yōu)勢。
    來自：專題
    訴求，能力太過單一。 傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)。早期政企往往按業(yè)務(wù)部門需求，分開建設(shè)批處理集群、流處理集群，煙囪式建設(shè)導(dǎo)致建設(shè)成本居高不下。多系統(tǒng)平臺(tái)運(yùn)維復(fù)雜，還存在大量數(shù)據(jù)冗余，造成ETL來回搬遷，制約了政企數(shù)據(jù)發(fā)揮要素關(guān)鍵價(jià)值。 湖外建倉。數(shù)倉在上世紀(jì)90年代高速發(fā)展，當(dāng)時(shí)信息化程度較高的
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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(wù)量的增長，自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實(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)倉庫，具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性，滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)訴求。
    來自：百科
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    架構(gòu)和使用用戶可以輕松地在Hadoop上開發(fā)和運(yùn)行處理海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序。它主要有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)： 1.高可靠性：Hadoop按位存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的能力值得人們信賴。 2.高擴(kuò)展性：Hadoop是在可用的計(jì)算機(jī)集簇間分配數(shù)據(jù)并完成計(jì)算任務(wù)的，這些集簇可以方便地?cái)U(kuò)展到數(shù)以千計(jì)的節(jié)點(diǎn)中。
    來自：百科
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    來自：百科
    intelligence）工具無縫對(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??????????????
    來自：百科
    goDB數(shù)據(jù)無法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析； 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同庫，不易進(jìn)行統(tǒng)一管理和維護(hù)。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉庫服務(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匯聚各類數(shù)據(jù)（業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶行為數(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、BI報(bào)表、精準(zhǔn)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(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
    來自：百科
    分布式消息服務(wù) DMS 內(nèi)容審核 審核內(nèi)容 數(shù)據(jù)工坊基于 OBS 對(duì)象存儲(chǔ)提供簡單高效、檢測準(zhǔn)確的圖片、視頻、 文本審核 服務(wù)，滿足多種業(yè)務(wù)場景下的內(nèi)容審核的需求。 優(yōu)勢 -簡單高效 圖像化界面，按業(yè)務(wù)要求配置審核策略、凍結(jié)策略即可實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)開發(fā)，數(shù)據(jù)存入OBS自動(dòng)進(jìn)行審核。 -檢測準(zhǔn)確 與T
    來自：專題
    SQL語句進(jìn)行數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)分析。 Data Studio是一款用于連接數(shù)據(jù)庫的客戶端工具，有著豐富的GUI界面，能夠管理數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)庫對(duì)象，編輯、運(yùn)行、調(diào)試SQL腳本，查看執(zhí)行計(jì)劃等。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混
    來自：百科
    企業(yè)積累的海量數(shù)據(jù)及各種數(shù)據(jù)資產(chǎn)，體量龐大，需高性能大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐進(jìn)行全量數(shù)據(jù)分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直觀的、關(guān)聯(lián)性的、可視化的運(yùn)營數(shù)字化分析平臺(tái) ，以數(shù)據(jù)分析來驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值提升及管理提升。 優(yōu)勢 多源數(shù)據(jù)接入：多源數(shù)據(jù)采集，打破數(shù)據(jù)孤島，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺(tái)。
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