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- 在數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目中數(shù)據(jù)分析手段 內(nèi)容精選 換一換
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了同樣的配置項(xiàng)，會(huì)覆蓋這里的配置。 說明：“microservice.yaml”文件在后續(xù)新版本可能會(huì)發(fā)生變化，以適配 CS E的ServiceComb引擎最新的功能要求。如果期望后續(xù)升級新版本保持穩(wěn)定而不是跟隨CSE的ServiceComb引擎演進(jìn)，您可以考慮將配置項(xiàng)寫到您自己的“microservice來自：專題ParsingEngine:接收SQL請求，分發(fā)任務(wù)； BYNET：在PE和AMP之間傳送消息； AMP：管理數(shù)據(jù)庫，與磁盤進(jìn)行交互； Teradata 數(shù)據(jù)倉庫 特點(diǎn) Shared-nothing MPP架構(gòu)； 線性擴(kuò)展； 靈活的配置； 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS) GaussDB(DW來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 傳統(tǒng)數(shù)倉在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢 傳統(tǒng)數(shù)倉在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢 時(shí)間：2021-03-03 16:46:24 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實(shí)時(shí)、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Expre來自：百科之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級縮短至小時(shí)級 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫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)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科
- 在數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目中數(shù)據(jù)分析手段 更多內(nèi)容
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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)倉庫在整個(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 of things）、金融、教育、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、O2O（Online來自：百科![]()
通方法請參見：如何開通企業(yè)管理。 資源隔離 IAM 通過在區(qū)域中創(chuàng)建子項(xiàng)目，隔離同一個(gè)區(qū)域中的資源。以子項(xiàng)目為單位進(jìn)行授權(quán)，用戶可以訪問指定子項(xiàng)目中的所有資源。 企業(yè)管理通過創(chuàng)建企業(yè)項(xiàng)目，隔離企業(yè)不同項(xiàng)目之間的資源，企業(yè)項(xiàng)目中可以包含多個(gè)區(qū)域的資源。企業(yè)項(xiàng)目還可以實(shí)現(xiàn)對特定云資源的來自：百科![]()
安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 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，性能提升10倍 客戶痛點(diǎn)： 【數(shù)據(jù)分散】：現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在不同環(huán)境，包括華為云和用戶本地IDC，不能統(tǒng)一分析； 【數(shù)據(jù)量大】：數(shù)據(jù)量不斷增大，查詢性能下降； 【業(yè)務(wù)來自：百科![]()
ES+DWS大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)； 利用DWS進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工，支持?jǐn)?shù)據(jù)更新； 利用DWS的標(biāo)準(zhǔn)SQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢。 客戶價(jià)值： 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從1天降至3個(gè)小時(shí)； 開發(fā)人員基于SQL語言可快速開發(fā)分析應(yīng)用，同時(shí)將可分析維度從2-3個(gè)擴(kuò)展為5-10個(gè)，擴(kuò)充業(yè)務(wù)范圍； 在DWS中維護(hù)來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用入門 大數(shù)據(jù)入門培訓(xùn)，在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書。 基礎(chǔ)課程 通過體系化的 大數(shù)據(jù)培訓(xùn) 課程，可以幫助您快速完成學(xué)習(xí)覆蓋，讓您輕松了解大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)用、什么是大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)入門與應(yīng)用 本次大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程學(xué)習(xí)，我們首先從“什么是大數(shù)據(jù)”開始，來自：專題![]()
B產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL和PostgreSQL/Oracle生態(tài)。 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀： 在金融，電信，零售等多個(gè)行業(yè)發(fā)展迅速； 體系架構(gòu)，技術(shù)發(fā)展成熟； 不斷完善面向業(yè)務(wù)的場景分析； 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展趨勢： 需求多樣化； 管理數(shù)據(jù)量急劇增大； 生態(tài)化； 華為云 面向未來的智來自：百科![]()
配置檢查”頁簽，單擊風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)前的展開按鈕，查看所有檢查項(xiàng)。 4、處理風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)。 （1）忽略風(fēng)險(xiǎn) 在目標(biāo)檢查項(xiàng)“操作”列單擊“忽略”，忽略單條風(fēng)險(xiǎn)檢查項(xiàng)。 勾選多個(gè)目標(biāo)檢查項(xiàng)前的選框，單擊上方出現(xiàn)的“忽略”按鈕，進(jìn)行批量忽略處理。 （2）修復(fù)風(fēng)險(xiǎn) a.單擊目標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)“操作”列的“檢查詳情”，查看檢查項(xiàng)詳情。來自：專題![]()
源數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫，完成數(shù)據(jù)的簡易查詢。 GaussDB(DWS)熱門視頻 看視頻輕松了解和使用DWS 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)快速入門 03:29 DWS助力消費(fèi)者BG大數(shù)據(jù)平臺(tái)云化 05:30 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)集群管理 05:30 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間：2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時(shí)間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云上數(shù)據(jù)倉庫打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營銷 云上數(shù)據(jù)倉庫打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營銷 時(shí)間：2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉庫 客戶痛點(diǎn)： 數(shù)據(jù)增長迅速，已有存量數(shù)據(jù)5TB，計(jì)劃存儲(chǔ)3年約20TB數(shù)據(jù)； 查詢?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時(shí)長，部分跑不出結(jié)果，MongoDB數(shù)據(jù)無法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析；來自：百科![]()
掌握建設(shè)技巧：結(jié)合商業(yè)應(yīng)用，了解并初步掌握維度模型的建設(shè)過程和步驟 4.了解DWS服務(wù)在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫和維度模型方面的優(yōu)勢：掌握物理模型實(shí)現(xiàn)技巧以及數(shù)據(jù)加載和數(shù)據(jù)查詢方面的開發(fā)技能 課程大綱 第1章 DAY01. 數(shù)據(jù)倉庫、商業(yè)智能及維度建模 第2章 DAY02. Kimball維度建模技術(shù)概述（上）來自：百科![]()
智能邊緣平臺(tái) IEF 智能邊緣平臺(tái)（Intelligent EdgeFabric）是基于云原生技術(shù)構(gòu)建的邊云協(xié)同操作系統(tǒng)，可運(yùn)行在多種邊緣設(shè)備上，將豐富的AI、IoT及數(shù)據(jù)分析等智能應(yīng)用以輕量化的方式從云端部署到邊緣，滿足用戶對智能應(yīng)用邊云協(xié)同的業(yè)務(wù)訴求 立即使用智能邊緣市場1對1咨詢 [免來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析？ 如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析？ 時(shí)間：2021-03-12 14:59:24 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 1. 構(gòu)建資產(chǎn)模型是充分“理解”物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)； 2. 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是對時(shí)序數(shù)據(jù)的處理； 3. 按數(shù)據(jù)時(shí)效性分層處理，獲得綜合處理效率最大化；來自：百科![]()
析完成對駕駛行為的大數(shù)據(jù)分析實(shí)踐 技術(shù)能力： 通過車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)學(xué)習(xí)與實(shí)踐操作提升數(shù)據(jù)分析挖掘、大數(shù)據(jù)開發(fā)能力 認(rèn)證價(jià)值：了解車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展理念，通過大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效的車隊(duì)管理 認(rèn)證課程詳情 【中級】逃殺游戲數(shù)據(jù)分析 隨著電競行業(yè)的火熱發(fā)展，用戶數(shù)據(jù)分析成為急需解決的問題。借來自：專題![]()
類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力 時(shí)間：2021-03-12 15:15:13 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析資產(chǎn)模型基本概念包含： 資產(chǎn)——被管理的任何物理或邏輯的對象，比如產(chǎn)線，樓層，設(shè)備，人等；來自：百科
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