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  • 數(shù)據(jù)倉庫追歷史數(shù)據(jù) 內容精選 換一換
  • 包括 函數(shù)工作流 FunctionGraph、Serverless容器引擎CCE Autopilot、Serverless應用托管CAE、云 數(shù)據(jù)倉庫 DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等。華為云函數(shù)工作流FunctionGraph一項基于事件驅動的函數(shù)托管計算服務，只需編寫業(yè)務函數(shù)代碼并設置運行
    來自：百科
    ，保證數(shù)據(jù)一致性，主備實例數(shù)據(jù)同步復制實現(xiàn)數(shù)據(jù)雙保險，確保數(shù)據(jù)不丟失，并且配合 OBS 實現(xiàn)存儲空間擴展，將冷數(shù)據(jù)轉存到OBS中，進一步節(jié)省歷史數(shù)據(jù)存儲成本 互聯(lián)網(wǎng)電商：PostgreSQL在互聯(lián)網(wǎng)應用高并發(fā)場景下具有較高穩(wěn)定性，并且所有操作都可以在SQL中完成，無需來回進行數(shù)據(jù)導入，提高開發(fā)效率
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  • 數(shù)據(jù)倉庫追歷史數(shù)據(jù) 相關內容
  • 調用跟蹤數(shù)據(jù)等豐富但無關聯(lián)的運維數(shù)據(jù)，如何通過應用、服務、實例、主機和事務等多視角分析關聯(lián)指標和告警數(shù)據(jù)，自動完成故障根因分析；如何基于歷史數(shù)據(jù)學習與運維經(jīng)驗庫，對異常進行智能分析并給出可能原因。 AOM 通過AI智能算法分析各類運維指標趨勢變化，提前預測潛在異常，包括指標的增幅過高、規(guī)律變化等。
    來自：百科
    放次數(shù)的情況，因此 CDN 熱點統(tǒng)計可能與播放器端統(tǒng)計的播放數(shù)據(jù)存在差異。 查詢說明 查詢時間必須為昨天或之前的日期，支持查詢最近1個月內的歷史數(shù)據(jù)。 支持查看全部域名或單域名下的TOP100播放次數(shù)。 查詢步驟 登錄 視頻點播 控制臺。 在左側導航欄選擇“統(tǒng)計分析 > CDN熱點統(tǒng)計”，進入CDN熱點統(tǒng)計頁面。
    來自：百科
  • 數(shù)據(jù)倉庫追歷史數(shù)據(jù) 更多內容
  • Service）為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件，支持 數(shù)據(jù)湖 、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。 MRS 同時支持混合云和公有云兩種形態(tài)：混合云版本，一個架構實現(xiàn)離線、實時、邏輯三種數(shù)據(jù)湖，以云原生架構助力客戶智
    來自：專題
    同步復制實現(xiàn)數(shù)據(jù)雙保險，確保數(shù)據(jù)不丟失，并且配合OBS實現(xiàn)存儲空間擴展，將冷數(shù)據(jù)（對于離線類不經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)）轉存到OBS中，進一步節(jié)省歷史數(shù)據(jù)存儲成本。 互聯(lián)網(wǎng)電商 華為云RDS for PostgreSQL 12 在互聯(lián)網(wǎng)應用高并發(fā)場景下具有較高穩(wěn)定性，并且所有操作都可以在S
    來自：百科
    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對球星薪酬進行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對大數(shù)據(jù)技術感興趣的人員，社會大眾和高校師生 培訓方案：數(shù)據(jù)倉庫服務結合球星薪酬決定性因素分析的實踐 技術能力：掌握數(shù)據(jù)倉庫服務等云服務的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力
    來自：專題
    DDL十分靈活、易于使用，并且足夠強大，可以定義復雜類型的Table。 便捷的 數(shù)據(jù)管理 ：CarbonData為數(shù)據(jù)加載和維護提供多種數(shù)據(jù)管理功能。CarbonData支持加載歷史數(shù)據(jù)以及增量加載新數(shù)據(jù)。加載的數(shù)據(jù)可以基于加載時間進行刪除，也可以撤銷特定的數(shù)據(jù)加載操作。 CarbonData文件格式是HDFS中的列式存
    來自：專題
    何選 什么是 云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB:如何選擇接口 創(chuàng)建核心網(wǎng)KPI時序數(shù)據(jù)生成任務 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB (DWS) ？ 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務GaussDB(DWS) ？ 產(chǎn)品優(yōu)勢:Serverless DLI 文件系統(tǒng)類型:SFS Turbo
    來自：云商店
    運營能力。 優(yōu)勢 多種云服務作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對接所有華為云的數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)庫云服務，也支持對接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫，比如Oracle、Greenplum等。 簡單易用 圖形化編排，即開即用，輕松上手。 圖1一站式數(shù)據(jù)運營治理平臺 云上數(shù)據(jù)平臺快速搭建
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    OBS提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲分析、歷史數(shù)據(jù)明細查詢、海量行為 日志分析 和公共事務分析統(tǒng)計等場景，向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務、無需擴容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲分析的典型場景：PB級的數(shù)據(jù)存儲，批量數(shù)據(jù)分析，毫秒級的數(shù)據(jù)詳單查詢等 歷史數(shù)據(jù)明細查詢的典型場景：流水審計，設備歷
    來自：百科
    Gauss(DWS)數(shù)據(jù)加解密 GaussDB(DWS)常用SQL GaussDB(DWS)工具 DataStudio工具 數(shù)據(jù)倉庫服務安全 調用GaussDB(DWS) API接口 數(shù)據(jù)倉庫服務GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere DWS產(chǎn)品介紹 DWS使用場景 DWS常用SQL命令
    來自：專題
    ，保證數(shù)據(jù)一致性，主備實例數(shù)據(jù)同步復制實現(xiàn)數(shù)據(jù)雙保險，確保數(shù)據(jù)不丟失，并且配合OBS實現(xiàn)存儲空間擴展，將冷數(shù)據(jù)轉存到OBS中，進一步節(jié)省歷史數(shù)據(jù)存儲成本。 優(yōu)勢 多版本并發(fā) 用戶間事務隔離，保證了數(shù)據(jù)庫的ACID特性。 毫秒級延遲 主備操作同步，延時時間達到毫秒級，提供數(shù)據(jù)一致性保障。
    來自：百科
    類型為全站加速的域名（如果您開通了企業(yè)項目，則已刪除域名不支持此功能）的使用量統(tǒng)計。 可查詢的時間跨度最長為31天，支持查看最近90天的歷史數(shù)據(jù)。 最小統(tǒng)計粒度為5分鐘，當查詢跨度為8天及以上時，最小統(tǒng)計粒度為4小時。 操作步驟 登錄華為云控制臺，在控制臺首頁中選擇“CDN與智能邊緣
    來自：百科
    一條數(shù)據(jù)流統(tǒng)一處理： 1.改進流計算來解決批量數(shù)據(jù)處理的問題，統(tǒng)一業(yè)務處理邏輯 2.如需重新計算，需重啟一個流計算實例 關鍵問題： 1.流式處理對于高吞吐的歷史數(shù)據(jù)處理存在瓶頸，很難適合IoT數(shù)據(jù)量 2.開發(fā)周期長，不同數(shù)據(jù)格式都要開發(fā)不同的streaming程序 3.成本高，很依賴高性能存儲如redis，hbase等。
    來自：百科
    彈性云服務器 E CS 虛擬私有云 VPC 1對1免費專家咨詢 NoSQL/關系型數(shù)據(jù)庫 NoSQL/關系型數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫 適用于讀寫密集型應用場景，部署各類數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫，如SQL Server、MySQL、RAC 、SAP HANA等，建議選用極速型SSD、超高IO云硬盤 優(yōu)勢
    來自：專題
    華為云計算 云知識 OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時間：2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫 OLTP與OLAP主要從分析粒度、時效性、數(shù)據(jù)更新需求，驅動方式等幾個內容進行對比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗，盡在華為云學院
    來自：百科
    OBS提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲分析、歷史數(shù)據(jù)明細查詢、海量行為日志分析和公共事務分析統(tǒng)計等場景，向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務、無需擴容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲分析的典型場景：PB級的數(shù)據(jù)存儲，批量數(shù)據(jù)分析，毫秒級的數(shù)據(jù)詳單查詢等 歷史數(shù)據(jù)明細查詢的典型場景：流水審計，設備歷
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    ，通過華為云 設備接入服務 可以快速獲取到影子數(shù)據(jù)，但要如何才能獲取全部的歷史數(shù)據(jù)呢？ 張俤仔細研究了華為云 物聯(lián)網(wǎng)平臺 ，發(fā)現(xiàn)除了平臺提供的設備接入服務之外，還提供物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務，設備接入服務雖然不存儲歷史數(shù)據(jù)，但可以通過數(shù)據(jù)分析服務（IoTA）實現(xiàn)設備數(shù)據(jù)的溫冷存儲、數(shù)據(jù)清洗及分析處理！
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    釋放空間（DROP或TRUNCATE操作，如果是執(zhí)行DELETE操作，需要使用OPTIMIZE TABLE來釋放空間）；如果沒有可刪除的歷史數(shù)據(jù)，需要進行磁盤擴容。 2.如果是binlog日志文件占用過多，可以聯(lián)系技術人員清除本地的binlog日志，來釋放磁盤空間。 3.針對大量
    來自：百科
    吐量大，只支持查詢。 2.實時數(shù)據(jù)注入：druid支持流數(shù)據(jù)的注入，并提供了數(shù)據(jù)的事件驅動，保證在實時和離線環(huán)境下事件的實效性和統(tǒng)一性。歷史數(shù)據(jù)不改變，實時數(shù)據(jù)實時接入。 3.可擴展的PB級存儲：druid集群可以很方便的擴容到PB的數(shù)據(jù)量，每秒百萬級別的數(shù)據(jù)注入。即便在加大數(shù)據(jù)
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