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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的bi工具 內(nèi)容精選 換一換
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路由是字符串(info)當(dāng)前產(chǎn)生的消息攜帶路由字符(對(duì)象的方法),交換機(jī)根據(jù)路由的key,只能匹配上路由key對(duì)應(yīng)的消息隊(duì)列,對(duì)應(yīng)的消費(fèi)者才能消費(fèi)消息; 根據(jù)業(yè)務(wù)功能定義路由字符串 從系統(tǒng)的代碼邏輯中獲取對(duì)應(yīng)的功能字符串,將消息任務(wù)扔到對(duì)應(yīng)的隊(duì)列中業(yè)務(wù)場(chǎng)景:error通知;EXC來(lái)自：百科以下從性能、數(shù)據(jù)可靠性、服務(wù)可用性、功能等方面給出具體的對(duì)比分析，供用戶選型參考。 性能 消息中間件的性能主要衡量吞吐量，Kafka的吞吐量比RabbitMQ要高出1~2個(gè)數(shù)量級(jí)，RabbitMQ的單機(jī)QPS在萬(wàn)級(jí)別，Kafka的單機(jī)QPS能夠達(dá)到百萬(wàn)級(jí)別。 Kafka如果開(kāi)啟冪等、事務(wù)等功能，性能也會(huì)有所降低。來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的bi工具 相關(guān)內(nèi)容
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隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步，數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。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)的新趨勢(shì)和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價(jià)值”，成為助力客戶實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性分析的關(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)中起到了支柱的角色，更是來(lái)自：百科Insight BI數(shù)據(jù)分析 盈利分析 我們對(duì)這款商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過(guò)精確的市場(chǎng)定位和合理的 定價(jià) 策略，我們確信這款商品將為客戶帶來(lái)良好的投資回報(bào)。 我們對(duì)這款商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過(guò)精確的市場(chǎng)定位和合理的定價(jià)策略，我們確信這款商品將為客戶帶來(lái)良好的投資回報(bào)。來(lái)自：專(zhuān)題
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都能提供專(zhuān)業(yè)的解決方案，幫助客戶解決行業(yè)內(nèi)的難題。 我們提供行業(yè)垂直應(yīng)用，針對(duì)復(fù)雜的專(zhuān)題，如財(cái)務(wù)分析、人事分析、供應(yīng)鏈分析等，我們都能提供專(zhuān)業(yè)的解決方案，幫助客戶解決行業(yè)內(nèi)的難題。 在線BI軟件 永洪BI-中型企業(yè)版 產(chǎn)品介紹 在當(dāng)今的商業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)的生命線。無(wú)論是來(lái)自：專(zhuān)題![]()
夠以更低的價(jià)格提供商品，也使得客戶在購(gòu)買(mǎi)時(shí)能夠節(jié)省更多的費(fèi)用。 深拓BI系統(tǒng) 盈利分析 我們對(duì)商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過(guò)精確的市場(chǎng)定位和合理的定價(jià)策略，我們相信這款商品將為客戶帶來(lái)良好的投資回報(bào)。 我們對(duì)商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過(guò)精確的市場(chǎng)定位和合理的定價(jià)策略來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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(zhuān)題![]()
隊(duì)列能自動(dòng)切換到鏡像中的其他節(jié)點(diǎn)，保證服務(wù)的可用性。 普通隊(duì)列，由于隊(duì)列以及隊(duì)列內(nèi)容僅存儲(chǔ)在單節(jié)點(diǎn)上，當(dāng)該節(jié)點(diǎn)故障后，對(duì)應(yīng)的隊(duì)列不可用。 RabbitMQ引入鏡像隊(duì)列機(jī)制，將隊(duì)列鏡像到集群中的其他節(jié)點(diǎn)上，每一個(gè)鏡像隊(duì)列包含一個(gè)主隊(duì)列和多個(gè)從隊(duì)列，并分布在集群的不同節(jié)點(diǎn)上。 分布式消息服務(wù)RabbitMQ版來(lái)自：百科![]()
億級(jí)計(jì)算的需求。 增強(qiáng)分析型敏捷BI平臺(tái) 無(wú)代碼數(shù)據(jù)集成 商品實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)集成的無(wú)代碼化，使得數(shù)據(jù)資產(chǎn)的加工可視化，大大降低了用戶的使用門(mén)檻，提高了數(shù)據(jù)處理的便捷性和效率。 商品實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)集成的無(wú)代碼化，使得數(shù)據(jù)資產(chǎn)的加工可視化，大大降低了用戶的使用門(mén)檻，提高了數(shù)據(jù)處理的便捷性和效率。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
實(shí)時(shí)交互分析 針對(duì)即時(shí)的分析需求，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)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和查詢分析的性能，可支持PB級(jí)數(shù)據(jù)的存儲(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)BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更是海量數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、分析的核心。為IoT（Internet來(lái)自：百科![]()
儲(chǔ)桶。 3、掛載至本地系統(tǒng)的并行文件系統(tǒng)不能提供與本地文件系統(tǒng)完全相同的性能或功能，使用時(shí)需要注意以下細(xì)節(jié)： - 掛載目錄中的文件或文件夾不支持硬鏈接命令。 - 創(chuàng)建的目錄深度不超過(guò)45層。 4、桶級(jí)的桶策略和 IAM 策略對(duì)obsfs掛載方式生效，目錄級(jí)的桶策略和IAM策略對(duì)obsfs掛載方式訪問(wèn)不生效。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，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)來(lái)自：百科![]()
隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和分布式技術(shù)的長(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)的架構(gòu)演進(jìn)。目前比較流行的分布式數(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)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一般由多個(gè)對(duì)等的數(shù)據(jù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。 MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)被按照某來(lái)自：百科![]()
請(qǐng)求示例 創(chuàng)建RoleBinding，將"rbac-test"命名空間中的用戶組綁定到名稱(chēng)為"view"的ClusterRole下。 { "apiVersion" : "rbac.authorization.k8s.io/v1", "kind" : "RoleBinding", "metadata"來(lái)自：百科![]()
消費(fèi)者（Consumer） 接收消息的一方。消費(fèi)者訂閱RabbitMQ的隊(duì)列，當(dāng)消費(fèi)者消費(fèi)一條消息時(shí)，只是消費(fèi)消息的消息體。在消息路由的過(guò)程中，會(huì)丟棄標(biāo)簽，存入到隊(duì)列中的只有消息體。 隊(duì)列（Queue） 隊(duì)列是用于存儲(chǔ)消息的，生產(chǎn)者將消息送到隊(duì)列，消費(fèi)者從隊(duì)列中獲取和消費(fèi)消息。多個(gè)消費(fèi)者可來(lái)自：百科![]()
Central，Grails，Jcenter的Java開(kāi)源組件 Maven Central，Grails，Jcenter的Java開(kāi)源組件 查看更多 NuGet鏡像 .NET平臺(tái)的開(kāi)源依賴(lài)包鏡像庫(kù) .NET平臺(tái)的開(kāi)源依賴(lài)包鏡像庫(kù) 查看更多 RubyGems鏡像 Ruby語(yǔ)言的開(kāi)源依賴(lài)包鏡像庫(kù) Ruby語(yǔ)言的開(kāi)源依賴(lài)包鏡像庫(kù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS動(dòng)手實(shí)踐 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS動(dòng)手實(shí)踐 時(shí)間：2021-03-05 15:22:50 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱(chēng)DWS）是一種即開(kāi)即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來(lái)自：百科![]()
使用GDS（General Data Service）工具將遠(yuǎn)端服務(wù)器上的數(shù)據(jù)導(dǎo)入DWS中的辦法，幫助您學(xué)習(xí)如何通過(guò)GDS進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入的方法。 查看詳情 冷熱 數(shù)據(jù)管理 優(yōu)秀實(shí)踐 根據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中用戶對(duì)不同時(shí)期數(shù)據(jù)的不同使用需求，對(duì)膨脹的數(shù)據(jù)進(jìn)行“冷熱”分級(jí)管理，不僅可以提高數(shù)據(jù)分析性能還能降低業(yè)務(wù)成本。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DAS 中SQL的操作 DAS中SQL的操作 時(shí)間：2021-05-31 17:59:34 數(shù)據(jù)庫(kù) 打開(kāi)SQL操作，會(huì)有自動(dòng)化SQL輸入提示，協(xié)助完成SQL的編寫(xiě)。 步驟1 點(diǎn)擊上方的SQL窗口，或下方的SQL查詢，打開(kāi)SQL操作界面； 步驟2 在SQL界面上，我們可以進(jìn)行SQL的操作，例如查詢等；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DRS中的遷移監(jiān)控 DRS中的遷移監(jiān)控 時(shí)間：2021-05-31 17:05:25 數(shù)據(jù)庫(kù) DRS中提供遷移監(jiān)控功能。 1. 看宏觀展示，實(shí)時(shí)了解遷移進(jìn)展 宏觀查看全量遷移對(duì)象的百分比進(jìn)度，如遷移時(shí)長(zhǎng)較多的表數(shù)據(jù)、表結(jié)構(gòu)、表索引等。 2. 看表格信息，一目了然各項(xiàng)遷移指標(biāo)進(jìn)度來(lái)自：百科
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