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- 數(shù)據(jù)倉庫預(yù)計算 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 時間：2020-09-24 14:45:50 廣義上來說，Hadoop大數(shù)據(jù)平臺也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫的特征，也被企業(yè)所廣泛使用。因為MPP架構(gòu)的可來自：百科華為云計算 云知識 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS)？ 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)？ 時間：2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉庫 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)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助來自：百科
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華為云計算 云知識 計算單元 計算單元 時間：2020-12-24 10:27:29 在 數(shù)據(jù)湖探索 （ DLI ）中，計算單元（CU）是計算資源的計量單位，1CU=1Core4GB。DLI中的計算資源即隊列，計算資源是使用DLI服務(wù)的基礎(chǔ)，用戶執(zhí)行SQL作業(yè)、Spark作業(yè)和Flink來自：百科華為云計算 云知識 云硬盤應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)倉庫 時間：2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場景，典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫上云往往會面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle來自：百科
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數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，來自：專題![]()
華為云計算 云知識 Greenplum數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點介紹 Greenplum數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點介紹 時間：2021-03-03 11:35:27 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Greenplum架構(gòu)：Greenplum主要由Master節(jié)點、Segment節(jié)點、interconnect三大部分組成。Greenplum來自：百科![]()
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(wù)量的增長，自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實際要求，同時擴(kuò)展性差、成本高，也使擴(kuò)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(kuò)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(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢 平滑遷移來自：百科![]()
華為云計算 云知識 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)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(lǐng)先的技術(shù)，其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括：Teradata數(shù)據(jù)庫、Teradata數(shù)據(jù)倉來自：百科![]()
IoT邊緣價格 IoT邊緣價格計算器 IoT邊緣資源與學(xué)習(xí) IoT邊緣價格計算器 IoT邊緣資源與學(xué)習(xí) IoT邊緣計算架構(gòu) IoT邊緣計算架構(gòu) IoTEdge分為云、邊兩層架構(gòu)，邊側(cè)部署軟件到硬件上，基于操作系統(tǒng)，提供各種應(yīng)用的運行框架；云側(cè)提供遠(yuǎn)程的統(tǒng)一資源管理、應(yīng)用管理等服務(wù)來自：專題![]()
、Hadoop計算密集型。推薦使用磁盤增強(qiáng)型 彈性云服務(wù)器 ，主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫訪問的工作負(fù)載，例如：Hadoop分布式計算，大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應(yīng)用。 E CS 彈性云服務(wù)器-高性能計算 高計算能力、高吞吐量的場景。例如科學(xué)計算、基因工程、游戲動畫、生物制藥計算和存儲系統(tǒng)。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 云計算的特質(zhì) 云計算的特質(zhì) 時間：2021-06-08 17:04:45 1、按需自助服務(wù)（On-demand Self-service） 消費者可以按需部署處理能力，如服務(wù)器時間和網(wǎng)絡(luò)存儲，而不需要與每個服務(wù)供應(yīng)商進(jìn)行人工交互。 2、廣泛網(wǎng)絡(luò)接入（Broad來自：百科![]()
Edge），是邊緣計算在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用。IoT Edge作為物聯(lián)網(wǎng)邊緣“小腦”，在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力的開放平臺，就近提供計算和智能服務(wù)，滿足行業(yè)在實時業(yè)務(wù)、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的基本需求。 IoT邊緣（IoT Edge），是邊緣計算在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用。IoT來自：專題![]()
治、云邊協(xié)同、邊緣計算等能力，在園區(qū)、城市、工業(yè)等場景，作為數(shù)據(jù)源切入點，解決客戶對設(shè)備上云、本地計算、數(shù)據(jù)預(yù)處理等訴求。 IoT邊緣是一組軟件產(chǎn)品，包含云服務(wù)、邊緣運行時軟件、邊緣模塊應(yīng)用，將云端能力快速拓展至邊緣，提供數(shù)據(jù)采集、低時延自治、云邊協(xié)同、邊緣計算等能力，在園區(qū)、城來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 時間：2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Expr來自：百科![]()
優(yōu)勢 多種參數(shù)靈活接入 基于歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)、當(dāng)前狀態(tài)等特征構(gòu)建故障預(yù)測模型，并對預(yù)測出的問題給出初步的關(guān)鍵參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測性算法支持，預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法，如決策樹，分類，聚類，回歸，異常檢測等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出，可加載到規(guī)則引擎，實現(xiàn)實時告警 生產(chǎn)物料預(yù)估來自：百科![]()
華為云計算 云知識 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)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(yīng)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![]()
華為云計算 云知識 云上數(shù)據(jù)倉庫打造案例 實現(xiàn)工程智慧營銷 云上數(shù)據(jù)倉庫打造案例 實現(xiàn)工程智慧營銷 時間：2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉庫 客戶痛點： 數(shù)據(jù)增長迅速，已有存量數(shù)據(jù)5TB，計劃存儲3年約20TB數(shù)據(jù)； 查詢?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時長，部分跑不出結(jié)果，MongoDB數(shù)據(jù)無法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析；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(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 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(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實表的概念和設(shè)計方法來自：百科
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