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    批處理)、Tez(DAG模型)、Spark(內存計算)、SparkStreaming(微批流計算)、Storm(流計算)、Flink(流計算),滿足多種大數據應用場景,將數據進行結構和邏輯的轉換,轉化成滿足業(yè)務目標的數據模型。 數據分析 基于預設的數據模型,使用易用SQL的數據分
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    文檔數據庫 實例的CPU、IOPS、空間是否足夠,如果不夠需要優(yōu)化或者擴容。 文檔數據庫實例是否存在性能問題,是否大量的慢查詢,查詢語句是否需要優(yōu)化,是否多余的索引或者索引缺失等。 免費數據庫軟件 DDS 和GaussDB(for Mongo)什么區(qū)別? 免費數據庫軟件 文檔數據庫服務 (DDS)完全兼容社區(qū)版Mongo
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    擴展性,基于MPP的數據倉庫系統有時候也被劃分到大數據平臺類產品。 但是數據倉庫和Hadoop平臺還是很多顯著的不同。針對不同的使用場景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來的體驗也不盡相同。用戶可以根據下表簡單判斷什么場景更適合用什么樣的產品。 表1數據倉庫和Hadoop大數據平臺特性比較
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    生重大變化。本課程包含數據倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個數據倉庫核心內容,適合數據倉庫架構師、工程師等大數據愛好者參與學習。 課程目標 1.了解數據倉庫系統和維度模型: 對數據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
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    問,云計算的目的不就是為了數據集中到云端進行處理么,為什么現在又要分工到邊緣了?為了解決這個疑問,讓我們以物聯網場景為例,假設以下場景: 家企業(yè)想要把自己旗下的一個產業(yè)園區(qū)建設成智慧園區(qū),將園區(qū)中的各種設備(包含視頻監(jiān)控設備、門禁設備、消防設備和水電設備等等)全都接入 物聯網平臺
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    P的技術支持。 在部署數據倉庫的應用場景,使用EVS下列幾項優(yōu)勢,第一高性能共享盤最大支持16臺主機同時掛載,可達16萬IOPS;第二功能豐富,支持加密備份快照等特性,滿足多種場景的需求。第三,支持物理機掛載云硬盤,滿足高性能高可靠的訴求。 對于數據倉庫場景,在選擇云硬盤規(guī)格時
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