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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)增量hive 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)架構(gòu) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)架構(gòu) 時(shí)間：2020-09-24 10:49:56 DWS基于Shared-nothing分布式架構(gòu)，具備MPP大規(guī)模并行處理引擎，由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)價(jià)格 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)價(jià)格 時(shí)間：2020-12-22 15:33:17 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（ GaussDB (DWS) ）支持按需計(jì)費(fèi)，同時(shí)您也可以選擇更經(jīng)濟(jì)的包年包月套餐計(jì)費(fèi)模式。華為云GaussDB(DWS) 根據(jù)您選擇的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)節(jié)點(diǎn)規(guī)格及使用的相關(guān)資源來(lái)自：百科
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刪改的功能或者性能。因此，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的使用場(chǎng)景還是有所不同的。事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)注于事務(wù)處理（企業(yè)的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)），而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)更擅長(zhǎng)于復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析。各司其職，互不干擾。簡(jiǎn)單一句話(huà)可以把它理解為，數(shù)據(jù)庫(kù)主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)更新，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門(mén) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門(mén) 時(shí)間：2020-11-23 10:36:42 本視頻主要為您介紹華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門(mén)教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Date Warehouse Service，簡(jiǎn)稱(chēng)DWS）是基于華為融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 時(shí)間：2020-09-24 10:46:45 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱(chēng)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)。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快照功能 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快照功能 時(shí)間：2020-11-23 11:07:48 本視頻主要為您介紹華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快照功能的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 快照是DWS集群在某一時(shí)間點(diǎn)的完整備份，記錄了這一時(shí)刻指定集群的所有配置數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。 用戶(hù)可來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)源的方式，可訪問(wèn)的數(shù)據(jù)源包括Hive、 CS V、Parquet、ORC、JSON和JDBC數(shù)據(jù)源，這些不同的數(shù)據(jù)源之間也可以實(shí)現(xiàn)互相操作。SparkSQL復(fù)用了Hive的前端處理邏輯和元數(shù)據(jù)處理模塊，使用SparkSQL可以直接對(duì)已有的Hive數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)。 另外，SparkS來(lái)自：專(zhuān)題![]()
。 DWS與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比，主要有以下特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢(shì)，可解決多行業(yè)超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與通用平臺(tái)管理問(wèn)題： 易使用 一站式可視化便捷管理 DWS讓您能夠輕松完成從項(xiàng)目概念到生產(chǎn)部署的整個(gè)過(guò)程。通過(guò)使用DWS管理控制臺(tái)，您不需要安裝數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件，也不需要部署數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器，就可以在幾來(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)(Data Warehouse) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehouse) 時(shí)間：2021-03-03 11:16:30 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)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DWS來(lái)自：百科![]()
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(hù)隱私方面的技術(shù)和專(zhuān)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(mǎn)足各級(jí)政府，金融機(jī)構(gòu)，電來(lái)自：百科![]()
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)映射為外部表，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(xún)免搬遷。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)適合哪些場(chǎng)合使用 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)適合哪些場(chǎng)合使用 時(shí)間：2020-09-24 14:43:28 商業(yè)智能系統(tǒng)，數(shù)據(jù)儀表盤(pán)，探索式和交互式數(shù)據(jù)分析，批量數(shù)據(jù)處理等都是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的強(qiáng)項(xiàng)。 商業(yè)智能系統(tǒng) 商業(yè)智能系統(tǒng)也就是一般所指的BI系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)普遍的使用場(chǎng)景就是來(lái)自：百科![]()
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(chēng)DWS）的一致肯定和高度評(píng)價(jià)。來(lái)自：百科![]()
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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 時(shí)間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過(guò)程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2021-03-05 15:02:23 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)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DWS Expr來(lái)自：百科![]()
支持批量遷移表或者文件，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)埍怼?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/CloudTable增量遷移，以及使用Where條件配合時(shí)間變量函數(shù)實(shí)現(xiàn)增量數(shù)據(jù)遷移。 事務(wù)模式遷移 支持當(dāng) CDM 作業(yè)執(zhí)行失敗時(shí)，將數(shù)據(jù)回滾到作業(yè)來(lái)自：百科![]()
MRS 集群客戶(hù)端安裝與使用 MRS Hive服務(wù)介紹 如何選擇應(yīng)用管理與運(yùn)維平臺(tái) 虛擬私有云VPC 是什么 流水線部署 GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù) 入門(mén) 編譯構(gòu)建服務(wù)使用鯤鵬環(huán)境構(gòu)建 部署服務(wù)快速上手教程 華為云云硬盤(pán) EVS好用嗎 軟件測(cè)試流程 OBS常見(jiàn)問(wèn)題 MRS數(shù)據(jù)備份恢復(fù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 時(shí)間：2020-09-24 14:45:50 廣義上來(lái)說(shuō)，Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特征，也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-09-24 09:48:11 MRS基于開(kāi)源軟件Hadoop進(jìn)行功能增強(qiáng)、Spark內(nèi)存計(jì)算引擎、HBase分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)以及Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架，提供企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢(xún)和分析的統(tǒng)一平臺(tái)，幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)，可解決各大企業(yè)的以下需求： 海量數(shù)據(jù)的分析與計(jì)算來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 云硬盤(pán)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(pán) 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來(lái)自：百科
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