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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)元數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 內(nèi)容精選 換一換
  • 伙伴商業(yè)成功的保障和基石。 我們的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)工程師對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)進(jìn)行了電信系統(tǒng)級(jí)別的安全增強(qiáng),大量地采用了多年來(lái)在電信行業(yè)里積累的各種經(jīng)驗(yàn)和知識(shí),特別是針對(duì)數(shù)據(jù)安全,用戶隱私方面的技術(shù)和專利。因此,公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)是一款符合電信級(jí)質(zhì)量要求的產(chǎn)品,滿足各級(jí)政府,金融機(jī)構(gòu),電
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間:2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS將 OBS 上存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部,從而利用數(shù)據(jù)庫(kù)SQL引擎的能力對(duì)OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) SQL On OBS,冷熱數(shù)據(jù)分離,歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)元數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 相關(guān)內(nèi)容
  • ,通過(guò)包括報(bào)展示,數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)發(fā)掘,預(yù)測(cè)分析,績(jī)效指標(biāo),基線考核等核心技術(shù)和手段,通過(guò)挖掘數(shù)據(jù)的內(nèi)在價(jià)值,幫助用戶實(shí)現(xiàn)既定的商業(yè)目標(biāo)。 數(shù)據(jù)儀盤 數(shù)據(jù)儀盤是一種用來(lái)顯示企業(yè)的當(dāng)前關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(KPI)的 數(shù)據(jù)可視化 工具。儀盤通常會(huì)把多個(gè)關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)和相關(guān)圖匯總到一塊展示
    來(lái)自:百科
    布爾類型 常量路徑為常量的JsonPath路徑,但是根節(jié)點(diǎn)需要用$CONST示,示例:$CONST.a.b 9 OnError 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型 描述 error 否 String 錯(cuò)誤匹配達(dá)式,用來(lái)過(guò)濾需要處理的異常 最小長(zhǎng)度:0 最大長(zhǎng)度:256 transition
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)元數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DWS) 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DWS) 時(shí)間:2020-12-16 09:08:10 華為企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)連續(xù)兩年入選Forrester,并在國(guó)產(chǎn)品牌中排名第一。獲得業(yè)界權(quán)威機(jī)構(gòu)對(duì)華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)的一致肯定和高度評(píng)價(jià)。
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    為什么要使用華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS) ? 免費(fèi)體驗(yàn) 應(yīng)用場(chǎng)景:云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ? 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) DWS輸出流(通過(guò)OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式):功能描述 DWS輸出流(通過(guò)OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式):功能描述 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
    來(lái)自:百科
    力越好。 OBS、 DLI 、CloudTable 不同類型示不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置。 OBS示數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在OBS服務(wù)的桶中。 DLI示數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本服務(wù)內(nèi)部的中。 CloudTable示數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在CloudTable服務(wù)的中。 可通過(guò)DLI創(chuàng)建,與其他服務(wù)的數(shù)據(jù)
    來(lái)自:百科
    請(qǐng)參考從零開(kāi)始使用Hive,應(yīng)用開(kāi)發(fā)請(qǐng)參考Hive應(yīng)用開(kāi)發(fā)。 元數(shù)據(jù)存儲(chǔ):Hive將元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中,如mysql、derby。Hive中的元數(shù)據(jù)包括的名字,的列和分區(qū)及其屬性,的屬性(是否為外部等),的數(shù)據(jù)所在目錄等。 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展
    來(lái)自:百科
    優(yōu)化和物理優(yōu)化過(guò)程。 Calcite調(diào)整Join順序的具體過(guò)程如下: 1、針對(duì)所有參與Join的,依次選取一個(gè)作為第一張。 2、依據(jù)選取的第一張,根據(jù)代價(jià)選擇第二張,第三張。由此可以得到多個(gè)不同的執(zhí)行計(jì)劃。 3、計(jì)算出代價(jià)最小的一個(gè)計(jì)劃,作為最終的順序優(yōu)化結(jié)果。 Hive與其他組件的關(guān)系
    來(lái)自:專題
    dservers/{server_id}/metadata 1 參數(shù)說(shuō)明 參數(shù) 是否必選 描述 project_id 是 項(xiàng)目ID。 獲取方法請(qǐng)參見(jiàn)獲取項(xiàng)目ID。 server_id 是 云服務(wù)器ID。 請(qǐng)求消息 2 請(qǐng)求參數(shù)說(shuō)明 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型 說(shuō)明 metadata
    來(lái)自:百科
    er_id}/metadata 參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn)1。 1 參數(shù)說(shuō)明 參數(shù) 是否必選 描述 project_id 是 項(xiàng)目ID。 獲取方法請(qǐng)參見(jiàn)獲取項(xiàng)目ID。 server_id 是 云服務(wù)器ID。 請(qǐng)求消息 請(qǐng)求參數(shù)如2所示。 2 請(qǐng)求參數(shù) 參數(shù) 參數(shù)類型 是否必選 描述 metadata
    來(lái)自:百科
    er_id}/metadata 參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn)1。 1 參數(shù)說(shuō)明 參數(shù) 是否必選 描述 project_id 是 項(xiàng)目ID。 獲取方法請(qǐng)參見(jiàn)獲取項(xiàng)目ID。 server_id 是 云服務(wù)器ID。 請(qǐng)求消息 請(qǐng)求參數(shù)如2所示。 2 請(qǐng)求參數(shù) 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型 描述 metadata
    來(lái)自:百科
    參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn)1。 1 參數(shù)說(shuō)明 參數(shù) 是否必選 描述 project_id 是 項(xiàng)目ID。 獲取方法請(qǐng)參見(jiàn)獲取項(xiàng)目ID。 server_id 是 云服務(wù)器ID。 key 是 待刪除的云服務(wù)器metadata鍵值 請(qǐng)求消息 無(wú) 響應(yīng)消息 無(wú) 請(qǐng)求示例 刪除云服務(wù)器指定的元數(shù)據(jù)。 DELETE
    來(lái)自:百科
    擴(kuò)展性 開(kāi)放架構(gòu),按需水平擴(kuò)展,容量和性能線性增長(zhǎng); 級(jí)別在線擴(kuò)容技術(shù),保障擴(kuò)容期間業(yè)務(wù)不中斷、無(wú)感知; 易用性 一站式可視化集群管理,運(yùn)維便捷; SQL On OBS,實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通,且兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL; 應(yīng)用開(kāi)發(fā)和遷移工具列; 易管理 全面集群監(jiān)控與告警、自動(dòng)增量備份; 快速升級(jí),降低版本升級(jí)對(duì)業(yè)務(wù)的影響度;
    來(lái)自:百科
    擴(kuò)展性,基于MPP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺(tái)類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對(duì)不同的使用場(chǎng)景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來(lái)的體驗(yàn)也不盡相同。用戶可以根據(jù)下簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較
    來(lái)自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)? 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)? 時(shí)間:2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例
    來(lái)自:百科
    在幾分鐘內(nèi)完成數(shù)據(jù)遷移任務(wù)的創(chuàng)建,輕松應(yīng)對(duì)復(fù)雜遷移場(chǎng)景。批量數(shù)據(jù)遷移支持的功能主要有: /文件/整庫(kù)遷移 支持批量遷移或者文件,還支持同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)之間整庫(kù)遷移,一個(gè)作業(yè)即可遷移幾百?gòu)?span style='color:#C7000B'>表。 增量數(shù)據(jù)遷移 支持文件增量遷移、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)增量遷移、HBase增量遷移,以及使用W
    來(lái)自:百科
    Clients:包含WebUI和JDBC接口,為用戶訪問(wèn)提供接口。 Hive操作示例 在華為云 MRS 集群中,您可以通過(guò)連接HBase客戶端實(shí)現(xiàn)創(chuàng)建,往中插入數(shù)據(jù),修改,讀取數(shù)據(jù),刪除中數(shù)據(jù)以及刪除的功能。 MRS集群的創(chuàng)建可參考創(chuàng)建集群。 1. 安裝集群客戶端后,登錄客戶端。 cd /opt/client/
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間:2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場(chǎng)景,典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫(kù)上云往往會(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問(wèn)題。例如oracle
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    DELETE /v2.1/{project_id}/servers/{server_id}/metadata/{key} 參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn)1。 1 參數(shù)說(shuō)明 參數(shù) 是否必選 描述 project_id 是 項(xiàng)目ID。 獲取方法請(qǐng)參見(jiàn)獲取項(xiàng)目ID。 server_id 是 云服務(wù)器ID。
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    為什么要使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),通過(guò)某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過(guò)程,業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中供分析計(jì)
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