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- 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型順序模型 內(nèi)容精選 換一換
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四、以模型驅(qū)動的IoTA架構(gòu) 云邊協(xié)同,模型驅(qū)動的分析架構(gòu): 1.貫穿整體業(yè)務(wù)始終的數(shù)據(jù)模型,一致體驗,去ETL化 2.邊緣計算SDK,邊緣側(cè)可部署數(shù)據(jù)分析邏輯,增強(qiáng)時效性 關(guān)鍵問題: 1.期望構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)模型,達(dá)到去ETL化的效果,可能需要較長時間的演化2.并未完全解決流批分離處理架構(gòu)下分析結(jié)果可能不一。來自:百科數(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。 云原生數(shù)據(jù)湖 MRS (MapReduce 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?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。來自:專題
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目錄、建立數(shù)據(jù)搜索引擎、實現(xiàn)數(shù)據(jù)血緣和數(shù)據(jù)全景可視。其中元數(shù)據(jù)包括業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)、技術(shù)元數(shù)據(jù)和操作元數(shù)據(jù),要求將企業(yè)所有概念數(shù)據(jù)模型、邏輯數(shù)據(jù)模型以及物理數(shù)據(jù)模型系統(tǒng)化地管理起來,同時建設(shè)企業(yè)數(shù)據(jù)地圖及數(shù)據(jù)血緣關(guān)系,為數(shù)據(jù)調(diào)用、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)運(yùn)營及運(yùn)維提供強(qiáng)有力的信息支撐。 數(shù)據(jù)服務(wù)來自:專題
[ 免費(fèi)體驗中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗產(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)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(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)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例來自:百科
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