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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中etl技術(shù)的研究 內(nèi)容精選 換一換
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 容器技術(shù)Cgroup概念 容器技術(shù)Cgroup概念 時(shí)間:2021-06-30 18:27:48 Cgroup是Linux內(nèi)核一個(gè)功能,用來(lái)限制、控制與分離一個(gè)進(jìn)程組群資源,它提供了一套機(jī)制用于控制一組特定進(jìn)程對(duì)資源使用。Cgroup綁定一個(gè)進(jìn)程
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云遷移遷移技術(shù)總覽 云遷移遷移技術(shù)總覽 時(shí)間:2021-02-19 11:44:46 本文介紹華為云云遷移涉及系統(tǒng)遷移、 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 、存儲(chǔ)遷移;系統(tǒng)遷移場(chǎng)景Windows系統(tǒng)遷移、Linux系統(tǒng)遷移、重新安裝;數(shù)據(jù)庫(kù)遷移場(chǎng)景Oracle遷移、SQL
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  • 為了更好保護(hù)二進(jìn)制代碼知識(shí)產(chǎn)權(quán)或最大程度提升對(duì)二進(jìn)制代碼理解難度,還會(huì)對(duì)二進(jìn)制代碼進(jìn)行混淆處理,使得混淆后二進(jìn)制代碼與編譯器編譯出來(lái)二進(jìn)制之間又存在很大不同。 從歷史發(fā)表二進(jìn)制代碼相似度比較技術(shù)論文統(tǒng)計(jì)來(lái)看,有61種二進(jìn)制代碼相似性比較方法,這些在不同研究場(chǎng)所發(fā)表
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    ussDB產(chǎn)品云原生服務(wù),兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL和PostgreSQL/Oracle生態(tài)。 DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 性能 全并行極致性能MPP DB; 行列混存及向量化計(jì)算; 極速并行Bulk Load工具-GDS; 可靠性 多層級(jí)冗余實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)無(wú)單點(diǎn)故障; CN多活,更高并發(fā)度、可靠性、擴(kuò)展性;
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    以DWS的SQL作為上層應(yīng)用統(tǒng)一入口,應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員使用熟悉SQL語(yǔ)言即可訪問(wèn)所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互分析 針對(duì)即時(shí)分析需求,分析人員可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點(diǎn),即可擴(kuò)展系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和查詢分析性能,可支持PB級(jí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 在整個(gè)
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    按需付費(fèi):DWS按實(shí)際使用量和使用時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi)。您需要支付費(fèi)率很低,只需為實(shí)際消耗資源付費(fèi)。 門檻低:您無(wú)需前期投入較多固定成本,可以從低規(guī)格數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)例起步,以后隨時(shí)根據(jù)業(yè)務(wù)情況彈性伸縮所需資源,按需開(kāi)支。 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。
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    隨著IT、信息技術(shù)發(fā)展和進(jìn)步,數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)核心資源。整合數(shù)據(jù)資源,構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值,成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)新趨勢(shì)和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)快速挖掘“價(jià)值”,成為助力客戶實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性分析關(guān)鍵要素。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在整個(gè)BI系統(tǒng)起到了支柱角色,更
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    另一方面如果鎖住了多張表,又會(huì)阻擋數(shù)據(jù)庫(kù)表單更新事務(wù),造成業(yè)務(wù)延時(shí)甚至中斷。 解決方案 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后商業(yè)情報(bào)供決策者參考。這里數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表大范圍數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)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過(guò)程,業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)
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    隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和分布式技術(shù)長(zhǎng)足發(fā)展,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)也朝著分布式數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)演進(jìn)。目前比較流行分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)是MPP(Massive-Parallel Processing)架構(gòu)。MPP架構(gòu)特性如下: MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一般由多個(gè)對(duì)等數(shù)據(jù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。 MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)
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    面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者,致力于讓云無(wú)處不在,讓智能無(wú)所不及,共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi)
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    云知識(shí) 容器技術(shù)出現(xiàn) 容器技術(shù)出現(xiàn) 時(shí)間:2021-06-30 18:26:24 容器技術(shù)概念最初出現(xiàn)在 2000 年,2008年 LXC, 提供了一整套完整Linux容器管理實(shí)現(xiàn)方案。 在Linux,容器技術(shù)是一種進(jìn)程隔離技術(shù),應(yīng)用可以運(yùn)行在一個(gè)個(gè)相互隔離容器,與虛擬
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    戶提供更精細(xì)化緩存管理。CDN緩存時(shí)間會(huì)對(duì)“回源率”產(chǎn)生直接影響。若CDN緩存時(shí)間較短,CDN邊緣節(jié)點(diǎn)上數(shù)據(jù)會(huì)經(jīng)常失效,導(dǎo)致頻繁回源,增加了源站負(fù)載,同時(shí)也增大訪問(wèn)延時(shí);若CDN緩存時(shí)間太長(zhǎng),會(huì)帶來(lái)數(shù)據(jù)更新時(shí)間慢問(wèn)題。開(kāi)發(fā)者需要增對(duì)特定業(yè)務(wù),來(lái)做特定數(shù)據(jù)緩存時(shí)間管理。
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    Docker技術(shù)和VM技術(shù)相比優(yōu)勢(shì) Docker技術(shù)和VM技術(shù)相比優(yōu)勢(shì) 時(shí)間:2021-06-30 18:31:48 Docker技術(shù)和VM技術(shù)相比,具有以下這些顯著優(yōu)勢(shì): 1. Docker啟動(dòng)快速屬于秒級(jí)別。虛擬機(jī)通常需要幾分鐘去啟動(dòng)。 2. Docker需要資源更少,
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    Docker技術(shù)優(yōu)勢(shì): 統(tǒng)一交付標(biāo)準(zhǔn)可以屏蔽環(huán)境差異,使能DevOps 更小資源消耗,提高資源利用率,匹配微服務(wù)架構(gòu) 極速彈性伸縮,故障恢復(fù),解放運(yùn)維生產(chǎn)力 Kubernetes技術(shù)特點(diǎn): 通過(guò)聲明性語(yǔ)法直接定義應(yīng)用最終狀態(tài) 提供開(kāi)放插件機(jī)制 靈活資源權(quán)限隔離機(jī)制
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    地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)相關(guān)特征,數(shù)據(jù)體量巨大,例如,全球衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)量達(dá)到PB級(jí)。數(shù)據(jù)種類多,有結(jié)構(gòu)化遙感影像柵格數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化空間位置數(shù)據(jù)、三維建模數(shù)據(jù);在大體量地理大數(shù)據(jù),通過(guò)高效挖掘工具或者挖掘方法實(shí)現(xiàn)價(jià)值提煉,是用戶非常關(guān)注的話題。
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    GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 時(shí)間:2021-06-17 12:54:27 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析應(yīng)用如下圖所示。分析過(guò)程有如下特點(diǎn): 數(shù)據(jù)遷移:多數(shù)據(jù)源,高效批量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入。
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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)關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后商業(yè)信息供決策者參考。這里數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表大范圍數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)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過(guò)程,業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)供分析計(jì)
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    3、物料流動(dòng)圖 借助物料流動(dòng)圖,可以直觀地展示出物料從采購(gòu)入庫(kù)到研發(fā)成產(chǎn)成品全過(guò)程。泛微以供應(yīng)鏈核心邏輯為原則,為南京研究院搭建了合理化、規(guī)范化流程。 (物料流動(dòng)圖) 二、數(shù)字化銷售管理 泛微協(xié)助南京研究院以銷售訂單為核心,同時(shí)實(shí)現(xiàn)圍繞單據(jù)進(jìn)行變更、終止,相關(guān)協(xié)議嵌入,以及實(shí)際產(chǎn)生銷售合同后進(jìn)行的發(fā)票管控。
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    le和Teradata處理。應(yīng)用只需做少量改動(dòng)即可向DWS平滑遷移。 接口 支持應(yīng)用程序通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)JDBC 4.0和ODBC 3.5連接DWS。 DWS(MPP大規(guī)模并行處理集群) 一個(gè)DWS集群由多個(gè)在相同子網(wǎng)相同規(guī)格節(jié)點(diǎn)組成,共同提供服務(wù)。集群每個(gè)DN負(fù)責(zé)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),其
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