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Teradata成本高,一體機封閉架構,技術無法自主可控; 數(shù)據(jù)交換平臺歷史數(shù)據(jù)保留時間短,重算過程非常復雜; 數(shù)據(jù)集市中批量和聯(lián)機業(yè)務分離,靈活性差. 解決方案: 用DWS替換Teradata,分布式架構實現(xiàn)線性擴展(已上線10000+作業(yè)); 用DWS建立數(shù)據(jù)集市,企業(yè)級多租戶和資源隔離來自:百科放、處理以及分析。利用 數(shù)據(jù)倉庫 服務,帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 了解詳情 【初級】球星薪酬決定性因素分析 隨著大數(shù)據(jù)、云計算的發(fā)展,數(shù)據(jù)規(guī)模也隨之擴大,也更加關注數(shù)據(jù)的存放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務,帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務結合Python對來自:專題
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