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- 數(shù)據(jù)倉庫執(zhí)行表命名 內(nèi)容精選 換一換
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擴(kuò)展性 開放架構(gòu),按需水平擴(kuò)展,容量和性能線性增長; 表級別在線擴(kuò)容技術(shù),保障擴(kuò)容期間業(yè)務(wù)不中斷、無感知; 易用性 一站式可視化集群管理,運維便捷; SQL On OBS ,實現(xiàn)互聯(lián)互通,且兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL; 應(yīng)用開發(fā)和遷移工具列表; 易管理 全面集群監(jiān)控與告警、自動增量備份; 快速升級,降低版本升級對業(yè)務(wù)的影響度;來自:百科擴(kuò)展性,基于MPP的 數(shù)據(jù)倉庫 系統(tǒng)有時候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop平臺還是有很多顯著的不同。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(jù)下表簡單判斷什么場景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺特性比較來自:百科
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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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查看更多 如何查看表行數(shù)和庫大小 數(shù)據(jù)治理中心 在 數(shù)據(jù)治理 流程中,經(jīng)常需要統(tǒng)計數(shù)據(jù)表行數(shù)或數(shù)據(jù)庫的大小。其中,數(shù)據(jù)表的行數(shù)可以通過SQL命令或數(shù)據(jù)質(zhì)量作業(yè)獲??;數(shù)據(jù)庫大小可以直接在數(shù)據(jù)目錄組件中查看。 在數(shù)據(jù)治理流程中,經(jīng)常需要統(tǒng)計數(shù)據(jù)表行數(shù)或數(shù)據(jù)庫的大小。其中,數(shù)據(jù)表的行數(shù)可以通過來自:專題華為云計算 云知識 華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語句 華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語句 時間:2020-11-24 15:57:34 本視頻主要為您介紹華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語句的操作教程指導(dǎo)。 場景描述: MapReduce服務(wù) (MapReduce來自:百科GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)庫支持通過HDFS外表導(dǎo)出ORC格式數(shù)據(jù)至 MRS ,通過外表設(shè)置的導(dǎo)出模式、導(dǎo)出數(shù)據(jù)格式等信息來指定導(dǎo)出的數(shù)據(jù)文件,利用多DN并行的方式,將數(shù)據(jù)從GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出到外部,存放在HDFS文件系統(tǒng)上,從而提高整體導(dǎo)出性能。 【查看更多詳情】 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)精選推薦 帶您了解更多 華為云產(chǎn)品 ,助力企業(yè)上云來自:專題[ 免費體驗中心 ]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)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(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(guān)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:百科實施管理介紹:實施質(zhì)量檢查作業(yè) 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉一體分別是什么?:數(shù)據(jù)智能方案 實施質(zhì)量檢查作業(yè): DataArts Studio 命名規(guī)范檢測 什么是數(shù)據(jù)治理中心DataArts Studio:什么是DataArts Studio? 數(shù)據(jù)運營專家服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖與華為 智能數(shù)據(jù)湖 方案:華為智能數(shù)據(jù)湖方案來自:百科云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB的引擎版本為MySQL 8.0.22及以上。 應(yīng)用場景 并行查詢適用于大部分SELECT語句,例如大表查詢、多表連接查詢、計算量較大的查詢。對于非常短的查詢,效果不太顯著。 輕分析類業(yè)務(wù) 報表查詢通常SQL復(fù)雜而且比較耗費時間,通過并行查詢可以加速單次查詢效率。 系統(tǒng)資源相對空閑 并行來自:專題數(shù)據(jù)存儲在不同庫,不易進(jìn)行統(tǒng)一管理和維護(hù)。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS為核心,構(gòu)建統(tǒng)一免運維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲和分析平臺; 利用DWS匯聚各類數(shù)據(jù)(業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、招投標(biāo)數(shù)據(jù)等),實現(xiàn)一站式數(shù)據(jù)存儲、加工、分析,支撐業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢、BI報表、精準(zhǔn)推薦等場景。 客戶價值: 數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析來自:百科為什么要使用數(shù)據(jù)倉庫? 數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場景,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)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉庫,通過某個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過程,業(yè)務(wù)運營數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉庫中供分析計來自:專題
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