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[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(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
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Service)為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件,支持 數(shù)據(jù)湖 、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。 MRS 同時(shí)支持混合云和公有云兩種形態(tài):混合云版本,一個(gè)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)離線、實(shí)時(shí)、邏輯三種數(shù)據(jù)湖,以云原生架構(gòu)助力客戶智來自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 時(shí)間:2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫,并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實(shí)時(shí)、簡單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Expr來自:百科
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文件。數(shù)據(jù)湖通常是對(duì)所有企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一存儲(chǔ),包含原始數(shù)據(jù)和用于報(bào)告、可視化、分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等各種任務(wù)的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。湖中的數(shù)據(jù)包括來自關(guān)系數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和二進(jìn)制數(shù)據(jù)從而形成一個(gè)集中式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容納所有形式的數(shù)據(jù)。 來自華為全球產(chǎn)業(yè)展望(GIV)報(bào)告顯示,到2025年,全球企業(yè)應(yīng)用云化率將達(dá)來自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 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助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間:2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來自:百科
相比以前動(dòng)輒長達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程,在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡化了企業(yè)用戶的購買過程,使用數(shù)據(jù)倉庫的方式,降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價(jià)和門檻,讓數(shù)據(jù)倉庫實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬家大中小企業(yè),讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 華為來自:百科
發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品關(guān)鍵問題,指導(dǎo)新產(chǎn)品設(shè)計(jì)改善,提升產(chǎn)品質(zhì)量 優(yōu)勢 多數(shù)據(jù)源集成 針對(duì)多種數(shù)據(jù)源提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)探索,快速發(fā)現(xiàn)有價(jià)值數(shù)據(jù) 多種算法內(nèi)置 基于已有時(shí)間序列算法,對(duì)產(chǎn)品缺陷進(jìn)行預(yù)測,挖掘須重點(diǎn)關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品 專業(yè)數(shù)據(jù)倉庫 專業(yè)數(shù)倉支持設(shè)計(jì)應(yīng)用多維分析,快速響應(yīng) 智能設(shè)備維護(hù) 預(yù)測性來自:百科
者性能。因此,數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的使用場景還是有所不同的。事務(wù)型數(shù)據(jù)庫專注于事務(wù)處理(企業(yè)的業(yè)務(wù)運(yùn)營),而數(shù)據(jù)倉庫更擅長于復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析。各司其職,互不干擾。簡單一句話可以把它理解為數(shù)據(jù)庫主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)更新、數(shù)據(jù)倉庫主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析。 數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)中是否安全? 安全。在大數(shù)據(jù)時(shí)來自:專題
; 查詢性能相比原有數(shù)據(jù)庫提升數(shù)十倍; 標(biāo)準(zhǔn)SQL,業(yè)務(wù)平滑遷移。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核,提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。兼容Postgr來自:百科
性云服務(wù)器之上,用戶可以在集群中創(chuàng)建數(shù)據(jù)遷移作業(yè),在云上和云下的同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量遷移數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)源:即數(shù)據(jù)的來源,本質(zhì)是講存儲(chǔ)或處理數(shù)據(jù)的媒介,比如:關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖等。每一種數(shù)據(jù)源不同,其數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、傳輸、處理和應(yīng)用的模式、場景、技術(shù)和工具也不相同。 源數(shù)來自:專題
Studio連接DWS并導(dǎo)入數(shù)據(jù)的操作教程指導(dǎo)。 場景描述: 在創(chuàng)建好數(shù)據(jù)倉庫集群后,就可以使用SQL客戶端連接DWS集群中的數(shù)據(jù)庫,并執(zhí)行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。來自:百科
實(shí)施管理介紹:實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè) 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、湖倉一體分別是什么?:數(shù)據(jù)智能方案 實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè): DataArts Studio 命名規(guī)范檢測 什么是 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio:什么是DataArts Studio? 數(shù)據(jù)運(yùn)營專家服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖與華為 智能數(shù)據(jù)湖 方案:華為智能數(shù)據(jù)湖方案來自:百科
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