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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)執(zhí)行表命名 內(nèi)容精選 換一換
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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)； 表級(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)和遷移工具列表； 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)下表簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表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
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云容器實(shí)例提供了查看CPU/內(nèi)存、GPU/顯存的界面，您只需要在無(wú)狀態(tài)負(fù)載、任務(wù)、定時(shí)任務(wù)中Pod列表的“監(jiān)控”Tab下即可查看資源使用率。 云容器實(shí)例提供了查看CPU/內(nèi)存、GPU/顯存的界面，您只需要在無(wú)狀態(tài)負(fù)載、任務(wù)、定時(shí)任務(wù)中Pod列表的“監(jiān)控”Tab下即可查看資源使用率。 了解詳情 什么是CCI-健康檢查來(lái)自：專題![]()
更多編程語(yǔ)言的SDK代碼示例，請(qǐng)參見(jiàn)API Explorer的代碼示例頁(yè)簽，可生成自動(dòng)對(duì)應(yīng)的SDK代碼示例。 狀態(tài)碼 狀態(tài)碼 描述 200 表示繼續(xù)執(zhí)行集群升級(jí)任務(wù)操作下發(fā)成功。 錯(cuò)誤碼 請(qǐng)參見(jiàn)錯(cuò)誤碼。 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob來(lái)自：百科![]()
查看更多 如何查看表行數(shù)和庫(kù)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(jì)數(shù)據(jù)表行數(shù)或數(shù)據(jù)庫(kù)的大小。其中，數(shù)據(jù)表的行數(shù)可以通過(guò)SQL命令或數(shù)據(jù)質(zhì)量作業(yè)獲??；數(shù)據(jù)庫(kù)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(jì)數(shù)據(jù)表行數(shù)或數(shù)據(jù)庫(kù)的大小。其中，數(shù)據(jù)表的行數(shù)可以通過(guò)來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語(yǔ)句 華為云MapReduce執(zhí)行Spark SQL語(yǔ)句 時(shí)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(yǔ)句的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： MapReduce服務(wù) （MapReduce來(lái)自：百科![]()
GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)庫(kù)支持通過(guò)HDFS外表導(dǎo)出ORC格式數(shù)據(jù)至 MRS ，通過(guò)外表設(shè)置的導(dǎo)出模式、導(dǎo)出數(shù)據(jù)格式等信息來(lái)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(kù)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(cāng)庫(kù)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(lái)自：專題![]()
TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間：2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kù)、Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專用平臺(tái)。來(lái)自：百科![]()
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分析場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(zhǎng)，自建數(shù)倉(cāng)性能逐漸不能滿足實(shí)際要求，同時(shí)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(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性，滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 優(yōu)勢(shì) 平滑遷移來(lái)自：百科![]()
實(shí)施管理介紹:實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè) 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 實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè): DataArts Studio 命名規(guī)范檢測(cè) 什么是數(shù)據(jù)治理中心DataArts Studio:什么是DataArts Studio？ 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)專家服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、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(lái)自：百科![]()
云數(shù)據(jù)庫(kù) TaurusDB的引擎版本為MySQL 8.0.22及以上。 應(yīng)用場(chǎng)景 并行查詢適用于大部分SELECT語(yǔ)句，例如大表查詢、多表連接查詢、計(jì)算量較大的查詢。對(duì)于非常短的查詢，效果不太顯著。 輕分析類業(yè)務(wù) 報(bào)表查詢通常SQL復(fù)雜而且比較耗費(fèi)時(shí)間，通過(guò)并行查詢可以加速單次查詢效率。 系統(tǒng)資源相對(duì)空閑 并行來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2021-03-03 14:09:48 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![]()
。本課程包含數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型： 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同庫(kù)，不易進(jìn)行統(tǒng)一管理和維護(hù)。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)DWS為核心，構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái)； 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(shí)現(xiàn)一站式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、加工、分析，支撐業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢、BI報(bào)表、精準(zhǔn)推薦等場(chǎng)景。 客戶價(jià)值： 數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析來(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![]()
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(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)來(lái)自：專題![]()
Pro涵蓋了整個(gè)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)周期，包括事務(wù)進(jìn)程、分析、動(dòng)態(tài)模型、組件和布局等非功能操作。 5. 高精度圖表：這款軟件還增加了大量的新元素，如新元素瀏覽器，可以快速查找和使用，并驅(qū)動(dòng)模型的其他方面。它還擁有精簡(jiǎn)的圖表樣式，讓利益相關(guān)者都能輕松理解。 6. 強(qiáng)大的圖標(biāo)渲染引擎：SparxSystems Enterprise來(lái)自：專題![]()
請(qǐng)參見(jiàn)如何調(diào)用API。 URI POST /api/v1/namespaces/{namespace}/pods/{name}/exec 表1 路徑參數(shù) 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型 描述 name 是 String name of the PodExecOptions namespace來(lái)自：百科
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