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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)貼源歷史數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
  • Data Migration,簡(jiǎn)稱 CDM ),是提供同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)之間批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù),幫助客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動(dòng)。支持文件系統(tǒng),關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù), 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ,NoSQL,大數(shù)據(jù)云服務(wù)和對(duì)象存儲(chǔ)等數(shù)據(jù),無(wú)論是客戶自建還是公有云上的數(shù)據(jù) 立即購(gòu)買幫助文檔進(jìn)入控制臺(tái)1對(duì)1咨詢 [ 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)
    來(lái)自:百科
    化開發(fā)平臺(tái),適配云上云下多種數(shù)據(jù),提供豐富多樣的2D、3D可視化組件,采用拖拽式自由布局,旨在幫助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。 我的數(shù)據(jù) 通過(guò)我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)的連接配置,支持如下數(shù)據(jù): 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)( OBS 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(DWS) 數(shù)據(jù)湖探索 DLI
    來(lái)自:百科
  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)貼源歷史數(shù)據(jù) 相關(guān)內(nèi)容
  • 拖拽即可完成組件自由配置與布局、所見即所得,無(wú)需編程就能輕松搭建可視化大屏,并且依據(jù)投放設(shè)備分辨率,自由定制大屏尺寸。 多種數(shù)據(jù)支持 無(wú)縫集成華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)、 數(shù)據(jù)湖 探索、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)等,支持本地 CS V、在線API及企業(yè)內(nèi)部私有云數(shù)據(jù)。 應(yīng)用場(chǎng)景 企業(yè)安全態(tài)勢(shì)感知
    來(lái)自:百科
    多種數(shù)據(jù),提供豐富多樣的2D、3D可視化組件,采用拖拽式自由布局,旨在幫助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏???????????????????????。 數(shù)據(jù)可視化 服務(wù)(Data Lake Visualization)是一站式數(shù)據(jù)可視化平臺(tái),適配云上云下多種數(shù)據(jù),提供豐
    來(lái)自:專題
  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)貼源歷史數(shù)據(jù) 更多內(nèi)容
  • Spark和Apache Flink生態(tài), 實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計(jì)算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎,企業(yè)僅需使用SQL或程序就可輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)的批處理、流處理、內(nèi)存計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等,挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值 進(jìn)入控制臺(tái)立即購(gòu)買幫助文檔DLI開發(fā)者社區(qū)1對(duì)1咨詢 [ 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)
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    數(shù)據(jù)集成:多種方式異構(gòu)數(shù)據(jù)高效接入 DAYU數(shù)據(jù)集成支持批量數(shù)據(jù)遷移和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入兩種方式。 批量數(shù)據(jù)遷移 批量數(shù)據(jù)遷移提供20+同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)之間批量數(shù)據(jù)遷移的功能,幫助您實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動(dòng)。支持自建和云上的文件系統(tǒng),關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),NoSQL,大數(shù)據(jù)云服務(wù),對(duì)象存儲(chǔ)等數(shù)據(jù)。 批量數(shù)
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    IoT時(shí)代數(shù)據(jù)量巨大,夜間批計(jì)算時(shí)間窗可能不夠3.數(shù)據(jù)一旦變化,適配工作量巨大。 二、一種改良的大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)Kappa 一條數(shù)據(jù)流統(tǒng)一處理: 1.改進(jìn)流計(jì)算來(lái)解決批量數(shù)據(jù)處理的問(wèn)題,統(tǒng)一業(yè)務(wù)處理邏輯 2.如需重新計(jì)算,需重啟一個(gè)流計(jì)算實(shí)例 關(guān)鍵問(wèn)題: 1.流式處理對(duì)于高吞吐的歷史數(shù)據(jù)處理存在瓶頸,很難適合IoT數(shù)據(jù)量
    來(lái)自:百科
    數(shù)據(jù)遷移,快速構(gòu)建所需的數(shù)據(jù)架構(gòu)。 云數(shù)據(jù)遷移 優(yōu)勢(shì) 支持多種異構(gòu)數(shù)據(jù):支持近20種常用數(shù)據(jù),滿足數(shù)據(jù)在云上和云下的不同遷移場(chǎng)景。 遷移效率高:基于分布式計(jì)算框架進(jìn)行數(shù)據(jù)任務(wù)執(zhí)行和數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化,并針對(duì)特定數(shù)據(jù)寫入做了專項(xiàng)優(yōu)化,遷移效率高。 簡(jiǎn)單易用:免編程,向?qū)饺蝿?wù)開發(fā)界面
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    4. 無(wú)縫集成華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)、數(shù)據(jù)湖探索、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)等,支持本地CSV、在線API及企業(yè)內(nèi)部私有云數(shù)據(jù); 數(shù)據(jù)可視化 DLV 數(shù)據(jù)可視化服務(wù)(Data Lake Visualization)是一站式數(shù)據(jù)可視化平臺(tái),適配云上云下多種數(shù)據(jù),提供豐富多樣的2D、
    來(lái)自:百科
    義應(yīng)用程序構(gòu)建數(shù)據(jù)流管道,主要解決云服務(wù)外的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)皆品?wù)內(nèi)的問(wèn)題。 數(shù)據(jù)接入服務(wù) 每小時(shí)可從數(shù)十萬(wàn)種數(shù)據(jù)(如IoT數(shù)據(jù)采集、日志和定位跟蹤事件、網(wǎng)站點(diǎn)擊流、社交媒體等)中連續(xù)捕獲、傳送和存儲(chǔ)數(shù)TB數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) (CS):實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)(Cloud Stream S
    來(lái)自:百科
    、索引、壓縮和編碼技術(shù),以提高計(jì)算效率,有助于加速超過(guò)PB數(shù)量級(jí)的數(shù)據(jù)查詢,可用于更快的交互查詢。同時(shí),CarbonData也是一種將數(shù)據(jù)與Spark集成的高性能分析引擎。 圖1 CarbonData基本架構(gòu) 使用CarbonData的目的是對(duì)大數(shù)據(jù)即席查詢提供超快速響應(yīng)。Ca
    來(lái)自:百科
    GaussDB (DWS),正式獲得信息技術(shù)安全性評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)CC EAL2 + ALC_FLR.2級(jí)別認(rèn)證,是目前中國(guó)唯一獲得CC安全認(rèn)證的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品。 對(duì)于用戶在使用過(guò)程中因不確定因素所帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)和威脅,華為云GaussDB(DWS)有充分和正確的應(yīng)對(duì)措施,能夠保護(hù)客戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全無(wú)虞。
    來(lái)自:專題
    并發(fā)技術(shù),總體可以分為兩個(gè)大類并發(fā)技術(shù):讀寫類并發(fā)和線程類并發(fā)。 讀寫類并發(fā) 為了提升全量階段歷史數(shù)據(jù)的搬遷,同時(shí)對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的不穩(wěn)定性,DRS實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)行級(jí)并發(fā)抽取效果,從而使得歷史數(shù)據(jù)搬遷速度最大化,同時(shí)如果出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)丟包時(shí),不會(huì)大面積重來(lái)。 為加快數(shù)據(jù)寫入,DRS實(shí)現(xiàn)了表級(jí)并發(fā)寫
    來(lái)自:百科
    MariaDB是MySQL源代碼的一個(gè)分支,主要由開源社區(qū)在維護(hù),采用GPL授權(quán)許可。開發(fā)這個(gè)分支的原因之一是:甲骨文公司收購(gòu)了MySQL后,有將MySQL閉的潛在風(fēng)險(xiǎn),因此社區(qū)采用分支的方式來(lái)避開這個(gè)風(fēng)險(xiǎn)。MariaDB是完全兼容MySQL,包括API和命令行,使之能輕松成為MySQL的代替品。
    來(lái)自:百科
    數(shù)據(jù)采集層提供了數(shù)據(jù)接入到 MRS 集群的能力,包括Flume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入)、Kafka(高可靠消息隊(duì)列),支持各種數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。使用云數(shù)據(jù)遷移云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至MRS集群中。 3、數(shù)據(jù)存儲(chǔ) MapReduce支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在
    來(lái)自:專題
    好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(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是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(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。
    來(lái)自:專題
    reSQL/Oracle生態(tài)。 自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)on云主機(jī)、華為云DWS三者比較分析 自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 購(gòu)買并安裝服務(wù)器、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等軟硬件; 租用機(jī)房,費(fèi)用高昂; 招聘專業(yè)DBA,運(yùn)維人員。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) on 云主機(jī) 購(gòu)買并安裝數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件; 租用云主機(jī); 招聘專業(yè)DBA運(yùn)維人員。
    來(lái)自:百科
    供數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)并行拉取,分布式SQL計(jì)算等能力。 HetuEngine跨功能 功能簡(jiǎn)介 出于管理和信息收集的需要,企業(yè)內(nèi)部會(huì)存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù),包括數(shù)目眾多的各種數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等,此時(shí)會(huì)面臨數(shù)據(jù)種類繁多、數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)化混合、相關(guān)數(shù)據(jù)存放分散等困境,導(dǎo)致跨查詢開發(fā)成本高,跨復(fù)雜查詢耗時(shí)長(zhǎng)。
    來(lái)自:專題
    據(jù)變現(xiàn),實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 產(chǎn)品架構(gòu)如圖1所示。 圖1產(chǎn)品架構(gòu) 數(shù)據(jù)集成 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(kù)實(shí)時(shí)同步,支持20+異構(gòu)數(shù)據(jù),全向?qū)脚渲煤凸芾?,支持單表、整?kù)、增量、周期性數(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(guò)程中的數(shù)據(jù)加工并業(yè)務(wù)化的功
    來(lái)自:百科
    容源站或者自己進(jìn)行分布式部署,極大地降低了資源建設(shè)成本。 二、 CDN 提供就近式分發(fā),提升訪問(wèn)體驗(yàn)。 CDN采用大量節(jié)點(diǎn)覆蓋以及匯聚回的策略降低回率,當(dāng)用戶向某一內(nèi)容發(fā)起請(qǐng)求時(shí),CDN就會(huì)通過(guò)調(diào)度系統(tǒng)將用戶請(qǐng)求調(diào)度至最接近用戶的服務(wù)節(jié)點(diǎn),從而提高用戶訪問(wèn)的響應(yīng)速度和命中率。 三
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    存在明顯的獨(dú)立性,建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)存在差異,難以提供綜合化、靈活化和定制化的空管系統(tǒng)數(shù)據(jù)輔助決策。 缺少信息交互的頂層規(guī)劃,造成數(shù)據(jù)重復(fù)處理 數(shù)據(jù)不統(tǒng)一,導(dǎo)致多個(gè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)不一致,需多方核實(shí),例如空管部門的多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中都具有飛行電報(bào)處理功能,其作業(yè)都是AFTN電報(bào)數(shù)據(jù)的接入與處理,數(shù)據(jù)重復(fù)采集,數(shù)據(jù)存在不一致情況。
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