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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)四種體系結(jié)構(gòu)的異同點(diǎn) 內(nèi)容精選 換一換
  • 由批量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)產(chǎn)生的。批量數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)一般對(duì)計(jì)算資源要求較多，對(duì)響應(yīng)時(shí)延的要求較低，一般都選擇在業(yè)務(wù)系統(tǒng)不那么繁忙的夜間運(yùn)行。 在數(shù)據(jù)時(shí)代， 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 的應(yīng)用范圍也更加的寬廣。通過(guò)數(shù)據(jù)快速靈活地調(diào)整商業(yè)決策也越來(lái)越受到廣大企業(yè)用戶(hù)的認(rèn)可，并把它應(yīng)用到自己的生產(chǎn)服務(wù)過(guò)程當(dāng)中。我們每
    來(lái)自：百科
    本次活動(dòng)采用視頻教學(xué)+技術(shù)干貨+專(zhuān)家答疑掃除數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)際應(yīng)用的問(wèn)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(zhuān)家答疑，掃除數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)際應(yīng)用的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(cāng)庫(kù)和華為云DWS。 2、全面介紹DWS的基本功能與操作，展示DWS的console等管理功能。
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    元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：Hive將元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，如mysql、derby。Hive中的元數(shù)據(jù)包括表的名字，表的列和分區(qū)及其屬性，表的屬性（是否為外部表等），表的數(shù)據(jù)所在目錄等。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)四種體系結(jié)構(gòu)的異同點(diǎn) 更多內(nèi)容
  • 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
    來(lái)自：百科
    ussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL和PostgreSQL/Oracle生態(tài)。 DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 性能 全并行極致性能的MPP DB； 行列混存及向量化計(jì)算； 極速并行Bulk Load工具-GDS； 可靠性 多層級(jí)冗余實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)無(wú)單點(diǎn)故障； CN多活，更高的并發(fā)度、可靠性、擴(kuò)展性；
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    PP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺(tái)類(lèi)產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對(duì)不同的使用場(chǎng)景其發(fā)揮的作用和給用戶(hù)帶來(lái)的體驗(yàn)也不盡相同。用戶(hù)可以根據(jù)下表簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和H
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    更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 塊存儲(chǔ)服務(wù)EVS：云上堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，用戶(hù)將對(duì)云硬盤(pán)形成系統(tǒng)的理解，掌握云硬盤(pán)的相關(guān)知識(shí)及如何在對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景下使用云硬盤(pán)。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 EVS備份 EVS快照 EVS常用功能 EVS狀態(tài)說(shuō)明和狀態(tài)變更流程 EVS購(gòu)買(mǎi)
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    適用場(chǎng)景 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 功能特點(diǎn) 從OBS并行導(dǎo)入數(shù)據(jù) OBS 支持將存儲(chǔ)在OBS上的TXT、 CS V、ORC及CARBONDATA格式的數(shù)據(jù)并行導(dǎo)入到GaussDB(DWS)，支持導(dǎo)入后查詢(xún)數(shù)據(jù)，也支持遠(yuǎn)程讀OBS上的數(shù)據(jù)。 GaussDB(DWS)優(yōu)先推薦的導(dǎo)入方式。 并行拉取方式，性能好，橫向擴(kuò)展。
    來(lái)自：專(zhuān)題
    數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 [喜報(bào)]DWR榮獲2021年 數(shù)據(jù)管理 解決方案金獎(jiǎng)
    來(lái)自：專(zhuān)題
    管理數(shù)據(jù)量急劇增大； 生態(tài)化； 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 企業(yè)數(shù)據(jù)上云的優(yōu)點(diǎn) 企業(yè)數(shù)據(jù)上云的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間：2020-08-31 16:35:16 數(shù)據(jù)庫(kù) 隨著技術(shù)的發(fā)展，探索數(shù)據(jù)價(jià)值一直在持續(xù)，數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)也逐步在進(jìn)化。華為云針對(duì)企業(yè)上云與治理提出了一套適用于互聯(lián)網(wǎng)、金融、游戲、產(chǎn)業(yè)云等行業(yè)的解決方案，數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)處理
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    第4章 DAY04. 零售業(yè)務(wù)商用案例維度建模流程 第5章 DAY05. DWS維度建模實(shí)戰(zhàn) 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致
    來(lái)自：百科
    數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析、管理效果顯著，節(jié)約50%數(shù)據(jù)處理時(shí)間； 降低開(kāi)發(fā)、運(yùn)維投入，成本下降50%； 解決原有系統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢(xún)慢或沒(méi)結(jié)果的問(wèn)題。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴
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    GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 時(shí)間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過(guò)程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB(DWS)提供配套的遷移工具，可支持TeraData、Oracle、MySQL、SQL
    來(lái)自：百科
    存儲(chǔ)層：數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)引擎，負(fù)責(zé)處理數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)管理。它還包含路由和事務(wù)控制，以確保數(shù)據(jù)的ACID特性。此外，存儲(chǔ)層還應(yīng)具有一系列功能，例如索引，查詢(xún)條件過(guò)濾和排序。 SQL層：SQL層主要負(fù)責(zé)處理SQL請(qǐng)求。上層直接面對(duì)應(yīng)用程序，將應(yīng)用程序的訪(fǎng)問(wèn)請(qǐng)求分發(fā)到存儲(chǔ)層，并接受存儲(chǔ)層返回的數(shù)據(jù)結(jié)果。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 專(zhuān)屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 專(zhuān)屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間：2020-09-22 09:31:30 專(zhuān)屬計(jì)算集群為用戶(hù)提供物理隔離的云上專(zhuān)屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享，性能要求高的場(chǎng)景。用戶(hù)可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備，獨(dú)享計(jì)算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行
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    Pro的？一起來(lái)看看具體的場(chǎng)景。 降低成本 盈利分析 成本效益高 降低成本 這款產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)過(guò)程都經(jīng)過(guò)精心優(yōu)化，以降低成本。這不僅使我們能夠以更低的價(jià)格提供商品，也使我們的客戶(hù)能夠在購(gòu)買(mǎi)時(shí)節(jié)省更多的費(fèi)用。 盈利分析 我們對(duì)這款產(chǎn)品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過(guò)精確的市場(chǎng)定位
    來(lái)自：專(zhuān)題
    數(shù)據(jù)獨(dú)立性包括數(shù)據(jù)的物理獨(dú)立性和邏輯獨(dú)立性。 物理獨(dú)立性是指數(shù)據(jù)在磁盤(pán)上的數(shù)據(jù)庫(kù)中如何存儲(chǔ)是由DBMS管理的，用戶(hù)程序不需要了解，應(yīng)用程序要處理的只是數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu)，這樣一來(lái)當(dāng)數(shù)據(jù)的物理存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)改變時(shí)，用戶(hù)的程序不用改變。 邏輯獨(dú)立性是指用戶(hù)的應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯結(jié)構(gòu)是相互獨(dú)立的，也就是
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    這個(gè)分發(fā)過(guò)程中， CDN 節(jié)點(diǎn)起到了很大作用，CDN節(jié)點(diǎn)也稱(chēng)Cache節(jié)點(diǎn)，它是一臺(tái)用來(lái)緩存數(shù)據(jù)的服務(wù)器。 CDN節(jié)點(diǎn)包含內(nèi)容中心節(jié)點(diǎn)、區(qū)域節(jié)點(diǎn)和邊緣服務(wù)節(jié)點(diǎn)。 內(nèi)容中心節(jié)點(diǎn) 主要負(fù)責(zé)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)接實(shí)現(xiàn)CDN內(nèi)容接入、管理、存儲(chǔ)和主動(dòng)分發(fā)到CDN各媒體服務(wù)節(jié)點(diǎn)中。具體包含以下功能。
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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(cāng)庫(kù)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(xún)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(wú)法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。
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