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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)模型預(yù)計(jì)算 內(nèi)容精選 換一換
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ark（內(nèi)存計(jì)算）、SparkStreaming（微批流計(jì)算）、Storm（流計(jì)算）、Flink（流計(jì)算），滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型，使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析，用戶可以選擇Hive（ 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ），Spar來(lái)自：專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DWS） 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DWS） 時(shí)間：2020-12-16 09:08:10 華為企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)連續(xù)兩年入選Forrester，并在國(guó)產(chǎn)品牌中排名第一。獲得業(yè)界權(quán)威機(jī)構(gòu)對(duì)華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱DWS）的一致肯定和高度評(píng)價(jià)。來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 時(shí)間：2020-09-24 14:45:50 廣義上來(lái)說(shuō)，Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特征，也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS)？ 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)？ 時(shí)間：2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 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助來(lái)自：百科![]()
（內(nèi)存計(jì)算）、SparkStreaming（微批流計(jì)算）、Storm（流計(jì)算）、Flink（流計(jì)算），滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)分析 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型，使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析，用戶可以選擇Hive（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)），Sp來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算單元 計(jì)算單元 時(shí)間：2020-12-24 10:27:29 在 數(shù)據(jù)湖 探索（ DLI ）中，計(jì)算單元（CU）是計(jì)算資源的計(jì)量單位，1CU=1Core4GB。DLI中的計(jì)算資源即隊(duì)列，計(jì)算資源是使用DLI服務(wù)的基礎(chǔ)，用戶執(zhí)行SQL作業(yè)、Spark作業(yè)和Flink來(lái)自：百科![]()
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)是數(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來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Greenplum數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 Greenplum數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間：2021-03-03 11:35:27 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) Greenplum架構(gòu)：Greenplum主要由Master節(jié)點(diǎn)、Segment節(jié)點(diǎn)、interconnect三大部分組成。Greenplum來(lái)自：百科![]()
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。 圖1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 優(yōu)勢(shì) 平滑遷移來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 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)來(lái)自：百科![]()
IoT邊緣價(jià)格 IoT邊緣價(jià)格計(jì)算器 IoT邊緣資源與學(xué)習(xí) IoT邊緣價(jià)格計(jì)算器 IoT邊緣資源與學(xué)習(xí) IoT邊緣計(jì)算架構(gòu) IoT邊緣計(jì)算架構(gòu) IoTEdge分為云、邊兩層架構(gòu)，邊側(cè)部署軟件到硬件上，基于操作系統(tǒng)，提供各種應(yīng)用的運(yùn)行框架；云側(cè)提供遠(yuǎn)程的統(tǒng)一資源管理、應(yīng)用管理等服務(wù)來(lái)自：專題![]()
、Hadoop計(jì)算密集型。推薦使用磁盤(pán)增強(qiáng)型 彈性云服務(wù)器 ，主要適用于需要對(duì)本地存儲(chǔ)上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫(xiě)訪問(wèn)的工作負(fù)載，例如：Hadoop分布式計(jì)算，大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應(yīng)用。 E CS 彈性云服務(wù)器-高性能計(jì)算 高計(jì)算能力、高吞吐量的場(chǎng)景。例如科學(xué)計(jì)算、基因工程、游戲動(dòng)畫(huà)、生物制藥計(jì)算和存儲(chǔ)系統(tǒng)。來(lái)自：專題![]()
上增加云計(jì)算功能能夠使計(jì)算速度迅速提高，最終實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)擴(kuò)展虛擬化的層次達(dá)到對(duì)應(yīng)用進(jìn)行擴(kuò)展的目的。 效率優(yōu)勢(shì) 云計(jì)算平臺(tái)能夠根據(jù)用戶的需求快速配備計(jì)算能力及資源。云計(jì)算的兼容性非常強(qiáng)，不僅可以兼容低配置機(jī)器、不同廠商的硬件產(chǎn)品，還能夠外設(shè)獲得更高性能計(jì)算。 性能優(yōu)勢(shì) 云計(jì)算的虛擬化技來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云計(jì)算的特質(zhì) 云計(jì)算的特質(zhì) 時(shí)間：2021-06-08 17:04:45 1、按需自助服務(wù)（On-demand Self-service） 消費(fèi)者可以按需部署處理能力，如服務(wù)器時(shí)間和網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)，而不需要與每個(gè)服務(wù)供應(yīng)商進(jìn)行人工交互。 2、廣泛網(wǎng)絡(luò)接入（Broad來(lái)自：百科![]()
。 云計(jì)算是一種模型，用于使普遍，方便，按需的網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)可配置計(jì)算資源（例如，網(wǎng)絡(luò)，服務(wù)器，存儲(chǔ)，應(yīng)用程序和服務(wù)）的共享池，這些資源可以以最少的管理工作量快速配置和釋放。服務(wù)提供商交互。 “計(jì)算”指的是一臺(tái)足夠強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)提供的計(jì)算服務(wù)（包括各種功能，資源，存儲(chǔ)）。“云計(jì)算”可以理來(lái)自：百科![]()
Edge），是邊緣計(jì)算在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用。IoT Edge作為物聯(lián)網(wǎng)邊緣“小腦”，在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的開(kāi)放平臺(tái)，就近提供計(jì)算和智能服務(wù)，滿足行業(yè)在實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的基本需求。 IoT邊緣（IoT Edge），是邊緣計(jì)算在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用。IoT來(lái)自：專題
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