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  • 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)治理技術(shù) 內(nèi)容精選 換一換
  • 。 DWS與傳統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉庫 相比,主要有以下特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢(shì),可解決多行業(yè)超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與通用平臺(tái)管理問題: 易使用 一站式可視化便捷管理 DWS讓您能夠輕松完成從項(xiàng)目概念到生產(chǎn)部署的整個(gè)過程。通過使用DWS管理控制臺(tái),您不需要安裝數(shù)據(jù)倉庫軟件,也不需要部署數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器,就可以在幾
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse) 什么是數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse) 時(shí)間:2021-03-03 11:16:30 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(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS
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  • 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)治理技術(shù) 相關(guān)內(nèi)容
  • 伙伴商業(yè)成功的保障和基石。 我們的數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)工程師對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)進(jìn)行了電信系統(tǒng)級(jí)別的安全增強(qiáng),大量地采用了多年來在電信行業(yè)里積累的各種經(jīng)驗(yàn)和知識(shí),特別是針對(duì)數(shù)據(jù)安全,用戶隱私方面的技術(shù)和專利。因此,公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)是一款符合電信級(jí)質(zhì)量要求的產(chǎn)品,滿足各級(jí)政府,金融機(jī)構(gòu),電
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間:2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉庫 DWS將 OBS 上存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表,從而利用數(shù)據(jù)庫SQL引擎的能力對(duì)OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉庫 SQL On OBS,冷熱數(shù)據(jù)分離,歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。
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  • 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)治理技術(shù) 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫適合哪些場(chǎng)合使用 數(shù)據(jù)倉庫適合哪些場(chǎng)合使用 時(shí)間:2020-09-24 14:43:28 商業(yè)智能系統(tǒng),數(shù)據(jù)儀表盤,探索式和交互式數(shù)據(jù)分析,批量數(shù)據(jù)處理等都是數(shù)據(jù)倉庫的強(qiáng)項(xiàng)。 商業(yè)智能系統(tǒng) 商業(yè)智能系統(tǒng)也就是一般所指的BI系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉庫普遍的使用場(chǎng)景就是
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    析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析,探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群:對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員,社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力:掌握數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)等云服務(wù)的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力
    來自:專題
    e、HBase、MySQL、DWS(數(shù)據(jù)倉庫服務(wù))數(shù)據(jù)源,使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 CDM 任務(wù)基于分布式計(jì)算框架,自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行,能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對(duì)Hive、HBase、MySQL、DWS(數(shù)據(jù)倉庫服務(wù))數(shù)據(jù)源,使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。
    來自:專題
    單向流動(dòng),無交叉。湖倉一體批流一體技術(shù)的成熟,讓一份數(shù)據(jù)在加工時(shí)就實(shí)現(xiàn)不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分層解耦,即保障了靈活性,又保障了時(shí)效性,更是實(shí)現(xiàn)全局?jǐn)?shù)據(jù)的一致性,保障數(shù)據(jù)的“清潔”,也進(jìn)一步減輕了 數(shù)據(jù)治理 的負(fù)擔(dān)。 · 全生命周期數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)治理,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量 數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)分析正確的前提,數(shù)據(jù)治理為政企客戶提
    來自:百科
    本次活動(dòng)采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專家答疑掃除數(shù)據(jù)倉庫實(shí)際應(yīng)用的問題,實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 課程簡(jiǎn)介 本次活動(dòng)采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專家答疑,掃除數(shù)據(jù)倉庫實(shí)際應(yīng)用的問題,實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識(shí)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫和華為云DWS。 2、全
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    為什么要使用華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS) ? 免費(fèi)體驗(yàn) 應(yīng)用場(chǎng)景:云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) ? 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) DWS輸出流(通過OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式):功能描述 DWS輸出流(通過OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式):功能描述 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
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    現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio 是具有數(shù)據(jù)全生命周期管理、智能 數(shù)據(jù)管理 能力的一站式治理運(yùn)營平臺(tái)。 立即購買 數(shù)據(jù)治理中心基本概念介紹 常用的基本概念 DataArts Studio實(shí)例:是數(shù)據(jù)治理中心給用戶提供的最小計(jì)算資源單位。數(shù)據(jù)治理中心以DataArts
    來自:專題
    集市:多樣性“專、快、易、穩(wěn)、省”數(shù)據(jù)集市 DWS 云數(shù)據(jù)倉庫 超大規(guī)模:建成全球最大的金融數(shù)倉單集群480+節(jié)點(diǎn) 一站式分析:支持企業(yè)數(shù)倉、數(shù)據(jù)集市、IoT多場(chǎng)景 全場(chǎng)景部署:一套架構(gòu)支持多云部署,用戶體驗(yàn)一致 DataArts Studio 數(shù)據(jù)治理中心 一站式:全鏈路數(shù)據(jù)治理工具,提效7倍+ 建??欤阂绘I導(dǎo)入復(fù)用資產(chǎn),建模從月->天
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 時(shí)間:2020-09-24 14:45:50 廣義上來說,Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫的特征,也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)? 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)? 時(shí)間:2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉庫 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
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)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(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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    倉一體批流一體技術(shù)的成熟,讓一份數(shù)據(jù)在加工時(shí)就實(shí)現(xiàn)不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分層解耦,即保障了靈活性,又保障了時(shí)效性,更是實(shí)現(xiàn)全局?jǐn)?shù)據(jù)的一致性,保障數(shù)據(jù)的“清潔”,也進(jìn)一步減輕了數(shù)據(jù)治理的負(fù)擔(dān)。 全生命周期數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)治理,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量:數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)分析正確的前提,數(shù)據(jù)治理為政企客戶提供
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    支持批量數(shù)據(jù)遷移、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)庫實(shí)時(shí)同步,支持20+異構(gòu)數(shù)據(jù)源,全向?qū)脚渲煤凸芾恚С謫伪?、整庫、增量、周期性?shù)據(jù)集成。 規(guī)范設(shè)計(jì) 作為數(shù)據(jù)治理的一個(gè)核心模塊,承擔(dān)數(shù)據(jù)治理過程中的數(shù)據(jù)加工并業(yè)務(wù)化的功能,提供智能數(shù)據(jù)規(guī)劃、自定義主題數(shù)據(jù)模型、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、可視化數(shù)據(jù)建模、標(biāo)注數(shù)據(jù)標(biāo)簽等功能,有利于改善數(shù)據(jù)質(zhì)量,有效支撐經(jīng)營決策。
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    數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,
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    永洪BI-小微企業(yè)永久版(H CS 版) 數(shù)據(jù)治理 數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)化運(yùn)營的基礎(chǔ),我們提供面向分析的高質(zhì)量數(shù)據(jù),幫助上百家企業(yè)完成了數(shù)據(jù)治理工作。你可以放心地依賴我們的數(shù)據(jù)來進(jìn)行運(yùn)營決策。 數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)化運(yùn)營的基礎(chǔ),我們提供面向分析的高質(zhì)量數(shù)據(jù),幫助上百家企業(yè)完成了數(shù)據(jù)治理工作。你可以放心地依賴我們的數(shù)據(jù)來進(jìn)行運(yùn)營決策。
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    分析場(chǎng)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(zhǎng),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。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢(shì) 平滑遷移
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