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提供海量數據的存儲、挖掘和分析能力。 數據倉庫DWS助力終端消費云冷熱數據關聯(lián)分析案例 業(yè)務痛點： 探索查詢HDFS 10PB級歷史數據，耗時平均約1小時，全量掃描耗資源。 業(yè)務系統(tǒng)存儲3個月熱數據，3個月至2年歷史數據存儲于HDFS，現有系統(tǒng)對熱數據和歷史數據無法進行關聯(lián)分析。來自：百科![]()
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云知識 數據加密服務導入密鑰操作視頻教程 數據加密服務導入密鑰操作視頻教程 時間：2020-11-02 10:37:24 本視頻為您介紹華為云數據加密服務中導入密鑰操作教程： 場景描述： 當用戶希望使用自己的密鑰材料，而不是KMS生成的密鑰材料時，可將自己的密鑰材料導入到KMS，由KMS統(tǒng)一管理。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 導入函數ImportFunction 導入函數ImportFunction 時間：2023-08-09 11:35:04 API網關 云服務器 云主機 云計算 彈性伸縮 功能介紹 導入函數 調試 您可以在API Explorer中調試該接口，支持自動認證鑒權。API來自：百科![]()
【業(yè)務遷移難】：現有數據庫種類多，業(yè)務遷移工作量大。 解決方案： 以數據倉庫服務DWS為核心，構建統(tǒng)一免運維、高可靠的數據存儲和分析平臺； 利用DWS匯聚各業(yè)務數據庫數據，實現統(tǒng)一數據存儲和分析； 結合BI工具，實現數據可視化。 客戶價值： 數據統(tǒng)一存儲，統(tǒng)一分析，支持客戶實現綜合數據分析挖掘；來自：百科![]()
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隨著IT、信息技術的發(fā)展和進步，數據資源已經成為企業(yè)的核心資源。整合數據資源，構建大數據平臺，發(fā)現數據價值，成為企業(yè)經營的新趨勢和迫切訴求。而如何從海量數據中快速挖掘“價值”，成為助力客戶實現預測性分析的關鍵要素。 圖2大數據融合分析 優(yōu)勢 統(tǒng)一分析入口 以DWS的SQL作為上層應來自：百科![]()
請求的發(fā)生時間，格式為(YYYYMMDD'T'HHMMSS'Z')。 取值為當前系統(tǒng)的GMT時間。 Host： 請求的服務器信息，從GaussDB(DWS) API的URL中獲取。值為hostname[:port]。端口缺省時使用默認的端口，https的默認端口為443。 Content-Type（必選）： 發(fā)送來自：專題![]()
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HBase中抽取數據，然后將數據通過JDBC接口插入到臨時表（Staging Table）中。 在MapReduce作業(yè)的提交階段，將數據從臨時表遷移到正式表中。 數據導出到文件系統(tǒng) 在MapReduce作業(yè)的Map階段，從HDFS或者HBase中抽取數據，然后將數據寫入到文件服務器臨時目錄中。來自：專題![]()
系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數據倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個數據倉庫核心內容，適合數據倉庫架構師、工程師等大數據愛好者參與學習。 課程目標 1.了解數據倉庫系統(tǒng)和維度模型： 對數據倉庫和維度模型的基本知識和建設方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實表的概念和設計方法來自：百科![]()
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