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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主題和分層 內(nèi)容精選 換一換
  • 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)維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維度模型的基本知識(shí)建設(shè)方法論 2.了解維度模型:掌握維度表事實(shí)表的概念設(shè)計(jì)方法
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    華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴開發(fā)者,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,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,快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTPOLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主題和分層 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品 GaussDB 介紹 HCIA-GaussDB系列課程。本課程重點(diǎn)介紹華為GaussDB(for MySQL) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 的特性應(yīng)用場(chǎng)景,并介紹部分應(yīng)用案例。????????????????????????????????? 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJo
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主題和分層 更多內(nèi)容
  • 據(jù)查詢分析的性能,為用戶帶來了更好的體驗(yàn),解決了特定場(chǎng)景當(dāng)中的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。 GaussDB(DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動(dòng)輒長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)選型采購(gòu)過程,在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡(jiǎn)化了企業(yè)用戶的購(gòu)買過程,使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方式,降低使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的代價(jià)門檻,
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    提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘分析能力。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析案例 業(yè)務(wù)痛點(diǎn): 探索查詢HDFS 10PB級(jí)歷史數(shù)據(jù),耗時(shí)平均約1小時(shí),全量掃描耗資源。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)存儲(chǔ)3個(gè)月熱數(shù)據(jù),3個(gè)月至2年歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于HDFS,現(xiàn)有系統(tǒng)對(duì)熱數(shù)據(jù)歷史數(shù)據(jù)無法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。
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    DataArts Studio 數(shù)據(jù)治理中心 一站式:全鏈路 數(shù)據(jù)治理 工具,提效7倍+ 建??欤阂绘I導(dǎo)入復(fù)用資產(chǎn),建模從月->天 兼容開放:兼容40+數(shù)據(jù)源華為云各類數(shù)據(jù)服務(wù) 華為云Stack 華為云Stack是部署在政企客戶本地?cái)?shù)據(jù)中心的云基礎(chǔ)設(shè)施,通過持續(xù)創(chuàng)新,打造安全、可靠、高效的混合云,
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    indows x86”“Windows x64”兩種版本,分別支持32位64位Windows操作系統(tǒng)。 連接集群前的準(zhǔn)備 · DWS集群已綁定彈性IP。 · 已獲取DWS集群的數(shù)據(jù)庫(kù)管理員用戶名密碼。 · 已獲取DWS集群的公網(wǎng)訪問地址,含IP地址端口。 · 已配置DWS
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    ,支持鴻蒙應(yīng)用ArkTS代碼智能轉(zhuǎn)寫生成。同時(shí),也在聯(lián)合終端共同打造CodeGenie智能開發(fā)助手。 為了讓開源軟件來源可信、供應(yīng)安全、合法合規(guī)高效運(yùn)維運(yùn)營(yíng),華為云金融PaaS將華為集團(tuán)對(duì)于開源軟件的治理方案外溢孵化,5000+的開源軟件組件,覆蓋5大類準(zhǔn)入要求,重點(diǎn)通過開
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    第一:算法工程師作為AI應(yīng)用的核心開發(fā)者通常只會(huì)模型、數(shù)據(jù)以及代碼打交道,主要工作圍繞數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)工程、特征工程還有模型設(shè)計(jì)、開發(fā)、訓(xùn)練等,偏研究理論方向。但是一旦涉及到算法模型AI應(yīng)用的最終落地,推廣給大量用戶使用就會(huì)涉及到模型發(fā)布、上線等動(dòng)作,為了完成這些流程,開發(fā)者通常需要去花時(shí)間經(jīng)歷學(xué)習(xí)托管類知識(shí),尤其是云原生時(shí)代下的docker
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    MRS ”),采用“一湖+多樣集群+數(shù)據(jù)智能”分層建設(shè),幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧構(gòu)建。 湖倉(cāng)一體是構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧的關(guān)鍵 IDC調(diào)研顯示,大數(shù)據(jù)分析已在數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略中成為第一要?jiǎng)?wù)。今年1月發(fā)布的《大數(shù)據(jù)技術(shù)前瞻》中更指出:超大規(guī)模數(shù)據(jù)如何組織管理、數(shù)據(jù)量指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)時(shí)效性差、數(shù)據(jù)如何打
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    【業(yè)務(wù)遷移難】:現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)種類多,業(yè)務(wù)遷移工作量大。 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)分析平臺(tái); 利用DWS匯聚各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析; 結(jié)合BI工具,實(shí)現(xiàn) 數(shù)據(jù)可視化 。 客戶價(jià)值: 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ),統(tǒng)一分析,支持客戶實(shí)現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘;
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    ,能復(fù)用并符合企業(yè)工業(yè)標(biāo)準(zhǔn),兼顧數(shù)據(jù)共享安全。 數(shù)據(jù)調(diào)研 基于現(xiàn)有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、行業(yè)現(xiàn)狀進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)查、需求梳理、業(yè)務(wù)調(diào)研,輸出企業(yè)業(yè)務(wù)流程以及數(shù)據(jù)主題劃分。 主題設(shè)計(jì) 通過分層架構(gòu)表達(dá)對(duì)數(shù)據(jù)的分類定義,幫助厘清數(shù)據(jù)資產(chǎn),明確業(yè)務(wù)領(lǐng)域業(yè)務(wù)對(duì)象的關(guān)聯(lián)關(guān)系。 主題域分組 基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)主題域分組。
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    提供企業(yè)級(jí)的元 數(shù)據(jù)管理 ,厘清信息資產(chǎn)。通過數(shù)據(jù)地圖,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的數(shù)據(jù)血緣和數(shù)據(jù)全景可視,提供數(shù)據(jù)智能搜索運(yùn)營(yíng)監(jiān)控。 數(shù)據(jù)服務(wù) 標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái),提供一站式數(shù)據(jù)服務(wù)開發(fā)、測(cè)試部署能力,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)敏捷響應(yīng),降低數(shù)據(jù)獲取難度,提升數(shù)據(jù)消費(fèi)體驗(yàn)效率,最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的變現(xiàn)。 智能數(shù)據(jù)湖 DAYU集成了豐富的數(shù)據(jù)引
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    讓數(shù)據(jù)“算以致用”,推動(dòng)行業(yè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。 大數(shù)據(jù)專題日將從金融、運(yùn)營(yíng)商等各行業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新實(shí)踐、頂級(jí)高校的大數(shù)據(jù)頂尖人才培養(yǎng)科學(xué)研究、以及華為云 FusionInsight 智能 數(shù)據(jù)湖 引領(lǐng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展等方面,以產(chǎn)學(xué)研深度融合的方式展開分享探討。屆時(shí),還將發(fā)布實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)新品。
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    最新文章 OLTPOLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS動(dòng)手實(shí)踐
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    數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 [喜報(bào)]DWR榮獲2021年數(shù)據(jù)管理解決方案金獎(jiǎng)
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    al Purpose) Serverless為演進(jìn)目標(biāo),在Serverless基礎(chǔ)設(shè)施基于元戎架構(gòu)構(gòu)建的分布式內(nèi)核兩方面做持續(xù)投入。 應(yīng)用托管運(yùn)維提供了 函數(shù)工作流 FunctionGraph云應(yīng)用引擎托管CAE兩種方式,支持Web應(yīng)用、分布式Job應(yīng)用、微服務(wù)應(yīng)用等主流應(yīng)用的全托管。
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    持續(xù)自動(dòng)化測(cè)試 優(yōu)勢(shì) 提高反饋發(fā)布效率 代碼提交自動(dòng)觸發(fā)流水線執(zhí)行自動(dòng)化測(cè)試,及時(shí)反饋質(zhì)量問題,提升版本發(fā)布效率,支持DevOps開發(fā)模式。 分層自動(dòng)化測(cè)試 原生支持Swagger接口描述、HTTP/HTTPS、REST風(fēng)格接口,支持前后端分離微服務(wù)架構(gòu)的分層自動(dòng)化測(cè)試。 自動(dòng)生成測(cè)試報(bào)告
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) OLTPOLAP的比較 OLTPOLAP的比較 時(shí)間:2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) OLTP與OLAP主要從分析粒度、時(shí)效性、數(shù)據(jù)更新需求,驅(qū)動(dòng)方式等幾個(gè)內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院
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    持續(xù)自動(dòng)化測(cè)試 優(yōu)勢(shì) 提高反饋發(fā)布效率 代碼提交自動(dòng)觸發(fā)流水線執(zhí)行自動(dòng)化測(cè)試,及時(shí)反饋質(zhì)量問題,提升版本發(fā)布效率,支持DevOps開發(fā)模式 分層自動(dòng)化測(cè)試 原生支持Swagger接口描述、HTTP/HTTPS、REST風(fēng)格接口,支持前后端分離微服務(wù)架構(gòu)的分層自動(dòng)化測(cè)試 自動(dòng)生成測(cè)試報(bào)告
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