- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)未來(lái)前景 內(nèi)容精選 換一換
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業(yè)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)下的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化、高效率、超安全的管理手段。 面向分析型場(chǎng)景中,用于計(jì)算與分析的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù) GaussDB (DWS),是實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),可借助GaussDB(DWS)Express將查詢分析擴(kuò)展至 數(shù)據(jù)湖 。 華為云數(shù)據(jù)上云方案,可實(shí)現(xiàn)貫來(lái)自:百科前景數(shù)字校園,產(chǎn)品遵循“性能穩(wěn)定、功能完善、流程科學(xué)、界面美觀、擴(kuò)展簡(jiǎn)潔”的開(kāi)發(fā)原則,推動(dòng)了用戶從被動(dòng)到主動(dòng)的轉(zhuǎn)變,實(shí)現(xiàn)了“校園數(shù)據(jù)一體化”的效果,解決了教育信息化應(yīng)用的普遍難題。前景數(shù)字校園包括如下內(nèi)容基礎(chǔ)支撐平臺(tái):平臺(tái)包括數(shù)據(jù)中心、統(tǒng)一認(rèn)證、應(yīng)用管理、開(kāi)放平臺(tái)和門戶,是整個(gè)未來(lái)自:其他
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操作,數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出操作等。 課程大綱 第1章 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)與鯤鵬大數(shù)據(jù) 第2章 HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper 第3章 Hive分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 第4章 HBase技術(shù)原理 第5章 MapReduce和Yarn技術(shù)原理 第6章 Spark基于內(nèi)存的分布式計(jì)算 第7章 Flink流批一體分布式實(shí)時(shí)處理引擎來(lái)自:百科云服務(wù)器 磁盤增強(qiáng)型D2型 彈性云服務(wù)器 基于KVM虛擬化平臺(tái),采用本地存儲(chǔ)設(shè)計(jì),提供高存儲(chǔ)性能和高內(nèi)網(wǎng)帶寬,適用于Hadoop 分布式計(jì)算、大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、分布式文件系統(tǒng)、日志或數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。 D2型彈性云服務(wù)器的規(guī)格 規(guī)格名稱 vCPU 內(nèi)存(GB) 最大帶寬/基準(zhǔn)帶寬(Gbps) 最大收發(fā)包能力(萬(wàn)PPS)來(lái)自:百科
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運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì) 多種云服務(wù)作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對(duì)接所有華為云的數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù),也支持對(duì)接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),比如Oracle、Greenplum等。 簡(jiǎn)單易用 圖形化編排,即開(kāi)即用,輕松上手。 云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 快速將線下數(shù)據(jù)遷移上云,將來(lái)自:百科14:55:57 簡(jiǎn)介 華為云 FusionInsight 智能數(shù)據(jù)湖,為業(yè)界提供全融合、智能化、云化的湖倉(cāng)一體解決方案。方案包含 MRS 大數(shù)據(jù)、DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、 CSS 云搜索、 GES 圖計(jì)算、DAYU數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)等云服務(wù);支持大數(shù)據(jù)離線分析、實(shí)時(shí)流處理、實(shí)時(shí)檢索、交互查詢等常見(jiàn)大數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景,為政府、來(lái)自:百科D3型彈性云服務(wù)器使用場(chǎng)景 應(yīng)用:大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),MapReduce和Hadoop分布式計(jì)算。 場(chǎng)景特點(diǎn):適合處理海量數(shù)據(jù)、需要高I/O能力,要求快速數(shù)據(jù)交換和處理的場(chǎng)景。 使用場(chǎng)景:分布式文件系統(tǒng),網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)、日志或數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由來(lái)自:百科實(shí)施管理介紹:實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè) 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、湖倉(cāng)一體分別是什么?:數(shù)據(jù)智能方案 實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè): DataArts Studio 命名規(guī)范檢測(cè) 什么是 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio:什么是DataArts Studio? 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)專家服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖與華為 智能數(shù)據(jù)湖 方案:華為智能數(shù)據(jù)湖方案來(lái)自:百科針對(duì)多種數(shù)據(jù)源提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)探索,快速發(fā)現(xiàn)有價(jià)值數(shù)據(jù) 多種算法內(nèi)置 基于已有時(shí)間序列算法,對(duì)產(chǎn)品缺陷進(jìn)行預(yù)測(cè),挖掘須重點(diǎn)關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品 專業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 專業(yè)數(shù)倉(cāng)支持設(shè)計(jì)應(yīng)用多維分析,快速響應(yīng) 智能設(shè)備維護(hù) 預(yù)測(cè)性維護(hù),根據(jù)系統(tǒng)過(guò)去和現(xiàn)在的狀態(tài),采用時(shí)間序列預(yù)測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和回歸分析等來(lái)自:百科析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力來(lái)自:專題11:29:27 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱GaussDB(DWS),是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù),提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。GaussDB(DWS)是基于華為云原生融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的服務(wù),兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI來(lái)自:百科數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、湖倉(cāng)一體分別是什么?:數(shù)據(jù)智能方案 約束和限制: 數(shù)據(jù)管理服務(wù) 使用限制 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫(kù) 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫(kù) 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for MySQL)安全最佳實(shí)踐:內(nèi)網(wǎng)連接實(shí)例,更快更安全 概述 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖來(lái)自:百科析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力來(lái)自:專題實(shí)時(shí):全鏈路實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)湖,供數(shù)時(shí)效從T+1走向T+0 邏輯:智能化交互式分析,跨湖跨倉(cāng)協(xié)同提效50倍 集市:多樣性“專、快、易、穩(wěn)、省”數(shù)據(jù)集市 DWS 云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 超大規(guī)模:建成全球最大的金融數(shù)倉(cāng)單集群480+節(jié)點(diǎn) 一站式分析:支持企業(yè)數(shù)倉(cāng)、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)一致來(lái)自:百科(Object Storage Service,簡(jiǎn)稱 OBS )、 MapReduce服務(wù) (MapReduce Service,簡(jiǎn)稱MRS)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)、 數(shù)據(jù)湖探索 (Data Lake Insight,簡(jiǎn)稱 DLI )。 3.服務(wù)維護(hù)來(lái)自:百科Migration,以下簡(jiǎn)稱 CDM )提供同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù),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)源。 CDM服務(wù)基于分布式計(jì)算框架,利用并行化處理技術(shù),支持用戶穩(wěn)定高效地對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行移動(dòng),來(lái)自:百科
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