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- 數(shù)據(jù)倉庫異種數(shù)據(jù)源 內容精選 換一換
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上全場景覆蓋。 文件類型：支持近200種非結構化文件。 2 、數(shù)據(jù)類型：支持數(shù)十種個人隱私數(shù)據(jù)類型，包含中英文。 3、圖片類型：支持識別（png、jpeg、x-portable-pixmap、tiff、bmp、gif、jpx、jp2總共8種類型）圖片中的敏感文字，包含中英文。 4來自：專題云數(shù)據(jù)遷移 （Cloud Data Migration，以下簡稱 CDM ）提供同構/異構數(shù)據(jù)源之間批量數(shù)據(jù)遷移服務，幫助您實現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動。支持自建和云上的文件系統(tǒng)，關系數(shù)據(jù)庫， 數(shù)據(jù)倉庫 ，NoSQL，大數(shù)據(jù)云服務，對象存儲等數(shù)據(jù)源。 CDM服務基于分布式計算框架，利用并行化處理技術，支持用戶穩(wěn)定高效來自：百科
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TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構及特點介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構及特點介紹 時間：2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Teradata數(shù)據(jù)倉庫擁有全球領先的技術，其主要軟件和硬件產品包括：Teradata數(shù)據(jù)庫、Teradata數(shù)據(jù)倉庫軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、動態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺。來自：百科[ 免費體驗中心 ]免費領取體驗產品，快速開啟云上之旅免費 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科
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分析場景。 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)務量的增長，自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實際要求，同時擴展性差、成本高，也使擴容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫，具備高性能、低成本、易擴展等特性，滿足大數(shù)據(jù)時代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢 平滑遷移來自：百科![]()
拖拽即可完成組件自由配置與布局、所見即所得，無需編程就能輕松搭建可視化大屏，并且依據(jù)投放設備分辨率，自由定制大屏尺寸。 多種數(shù)據(jù)源支持 無縫集成華為云數(shù)據(jù)倉庫服務、 數(shù)據(jù)湖探索 、關系型數(shù)據(jù)庫、對象存儲服務等，支持本地 CS V、在線API及企業(yè)內部私有云數(shù)據(jù)。 應用場景 企業(yè)安全態(tài)勢感知來自：百科![]()
API接口 數(shù)據(jù)倉庫服務所提供的接口為自研接口，您可以使用數(shù)據(jù)倉庫服務的可用區(qū)、集群管理、快照管理、事件管理、數(shù)據(jù)源、審計日志、資源管理、告警管理、連接管理、標簽管理、配額管理、容災管理、任務管理以及主機監(jiān)控等功能。 數(shù)據(jù)倉庫服務所提供的接口為自研接口，您可以使用數(shù)據(jù)倉庫服務的可用來自：專題![]()
來自：百科![]()
4. 無縫集成華為云數(shù)據(jù)倉庫服務、 數(shù)據(jù)湖 探索、關系型數(shù)據(jù)庫、對象存儲服務等，支持本地CSV、在線API及企業(yè)內部私有云數(shù)據(jù)； 數(shù)據(jù)可視化 DLV 數(shù)據(jù)可視化服務（Data Lake Visualization）是一站式數(shù)據(jù)可視化平臺，適配云上云下多種數(shù)據(jù)源，提供豐富多樣的2D、來自：百科![]()
系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個數(shù)據(jù)倉庫核心內容，適合數(shù)據(jù)倉庫架構師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學習。 課程目標 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型： 對數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識和建設方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實表的概念和設計方法來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 GaussDB (DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應用如下圖所示。遷移過程有如下的特點： 1. 平滑遷移 GaussDB來自：百科![]()
實現(xiàn)云上全場景覆蓋。 文件類型：支持近200種非結構化文件。 數(shù)據(jù)類型：支持數(shù)十種個人隱私數(shù)據(jù)類型，包含中英文。 圖片類型：支持識別（png、jpeg、x-portable-pixmap、tiff、bmp、gif、jpx、jp2總共8種類型）圖片中的敏感文字，包含中英文。 合規(guī)模來自：專題![]()
link、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件，支持數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。 MRS 同時支持混合云和公有云兩種形態(tài)：混合云版本，一個架構實現(xiàn)離線、實時、邏輯三種數(shù)據(jù)湖，以云原生架構助力客戶智能升級；公有云版本，協(xié)助客戶快速構建低成本、靈活開放、安全可靠的一站式大數(shù)據(jù)平臺。來自：專題![]()
ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模與設計工具，完美的企業(yè)級可視化解決方案，分析，建模，測試和維護您的所有系統(tǒng)，軟件，流程和架構。來自：專題![]()
桶是是 OBS 中存儲對象的容器。 數(shù)據(jù)倉庫服務（DWS）：數(shù)據(jù)倉庫服務（Data Warehouse Service）是一種基于公有云基礎架構和平臺的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫，提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務。DWS是基于華為融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產品的云原生服務，兼容標準ANSI來自：百科![]()
CarbonData CarbonData是一種新型的Apache Hadoop本地文件格式，使用先進的列式存儲、索引、壓縮和編碼技術，以提高計算效率，有助于加速超過PB數(shù)量級的數(shù)據(jù)查詢，可用于更快的交互查詢。同時，CarbonData也是一種將數(shù)據(jù)源與Spark集成的高性能分析引擎。 圖1來自：專題![]()
發(fā)現(xiàn)產品關鍵問題，指導新產品設計改善，提升產品質量 優(yōu)勢 多數(shù)據(jù)源集成 針對多種數(shù)據(jù)源提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)探索，快速發(fā)現(xiàn)有價值數(shù)據(jù) 多種算法內置 基于已有時間序列算法，對產品缺陷進行預測，挖掘須重點關注質量的產品 專業(yè)數(shù)據(jù)倉庫 專業(yè)數(shù)倉支持設計應用多維分析，快速響應 智能設備維護 預測性來自：百科![]()
GaussDB(DWS)服務即開即用 相比以前動輒長達數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程，在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務只需要數(shù)分鐘時間簡化了企業(yè)用戶的購買過程，使用數(shù)據(jù)倉庫的方式，降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價和門檻，讓數(shù)據(jù)倉庫實實在在地走進千萬家大中小企業(yè)，讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應有的價值。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 時間：2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。來自：百科![]()
類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務的設計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設計的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設計是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉庫在設計是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設計，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設計。來自：百科
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