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    來自:百科
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    來自:專題
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  • 庫倉一體:邏輯集群,支持一套集群容納數(shù)據(jù)集市、 數(shù)據(jù)倉庫 。 一站式BI解決方案 企業(yè)積累海量數(shù)據(jù)及各種數(shù)據(jù)資產(chǎn),體量龐大,需高性能大數(shù)據(jù)平臺支撐進行全量數(shù)據(jù)分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局、直觀、關聯(lián)、可視化運營數(shù)字化分析平臺 ,以數(shù)據(jù)分析來驅(qū)動業(yè)務價值提升及管理提升。
    來自:專題
    適用于多套DWS集群之間數(shù)據(jù)同步。 基于GDS跨集群互聯(lián)互通 DWS 通過GDS進行數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn),實現(xiàn)多個集群之間數(shù)據(jù)同步。 適用于多套DWS集群之間數(shù)據(jù)同步。 使用gsql元命令\COPY導入數(shù)據(jù) 本地文件 與直接使用SQL語句COPY不同,該命令讀取/寫入文件只能是gsql客戶端所在機器上的本地文件。
    來自:專題
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  • 業(yè)數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫專用平臺。 Teradata數(shù)據(jù)倉庫配備性能最高、最可靠大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺,能夠高速處理海量數(shù)據(jù)。它使得企業(yè)可以專注于業(yè)務,無需花費大量精力管理技術,因而可以更加快速地做出明智決策,實現(xiàn) ROI 最大化。 Teradata數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu) Par
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    master是Greenplum數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)入口,接受客戶端連接及提交SQL語句,將工作負載分發(fā)給其它數(shù)據(jù)庫實例(segment實例),由它們存儲和處理數(shù)據(jù)。Greenplum interconnect負責不同PostgreSQL實例之間通信。Greenplum segment是獨立PostgreS
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    數(shù)據(jù)工坊DWR是開放近數(shù)據(jù)處理服務。支持易用工作流編排和開放生態(tài)數(shù)據(jù)處理算子市場,能夠?qū)崿F(xiàn)靈活數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放近數(shù)據(jù)處理服務。支持易用工作流編排和開放生態(tài)數(shù)據(jù)處理算子市場,能夠?qū)崿F(xiàn)靈活數(shù)據(jù)及時處理。 [喜報]DWR榮獲2021年數(shù)據(jù)管理解決方案金獎 [
    來自:專題
    供持久塊存儲服務,通過數(shù)據(jù)冗余和緩存加速等多項技術,提供高可用和持久,以及穩(wěn)定低時延性能。您可以對云硬盤做格式化、創(chuàng)建文件系統(tǒng)等操作,并對數(shù)據(jù)做持久化存儲。 云硬盤(Elastic Volume Service)是一種為E CS 、BMS等計算服務提供持久塊存儲服務,通
    來自:專題
    云硬盤EVS是什么 云硬盤類似PC中硬盤,需要掛載至云服務器使用,無法單獨使用。您可以對已掛載云硬盤執(zhí)行初始化、創(chuàng)建文件系統(tǒng)等操作,并且把數(shù)據(jù)持久化地存儲在云硬盤上。 云硬盤類似PC中硬盤,需要掛載至云服務器使用,無法單獨使用。您可以對已掛載云硬盤執(zhí)行初始化、創(chuàng)建文件系統(tǒng)等操作,并且把數(shù)據(jù)持久化地存儲在云硬盤上。
    來自:專題
    統(tǒng)一調(diào)度和運維 全面托管調(diào)度,支持按時間、事件觸發(fā)任務觸發(fā)機制,支持分鐘、小時、天、周和月等多種調(diào)度周期。 可視化任務運維中心,監(jiān)控所有任務運行,支持配置各類報警通知,便于責任人實時獲取任務情況,保證業(yè)務正常運行。 全方位安全保障 統(tǒng)一安全認證,租戶隔離,數(shù)據(jù)分級分類管理,
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    管理數(shù)據(jù)量急劇增大; 生態(tài)化; 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(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)立即注冊一元域名華為 云桌面
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    第4章 DAY04. 零售業(yè)務商用案例維度建模流程 第5章 DAY05. DWS維度建模實戰(zhàn) 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致
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    數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析、管理效果顯著,節(jié)約50%數(shù)據(jù)處理時間; 降低開發(fā)、運維投入,成本下降50%; 解決原有系統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢慢或沒結(jié)果問題。 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴
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    GaussDB (DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時間:2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移應用如下圖所示。遷移過程有如下特點: 1. 平滑遷移 GaussDB(DWS)提供配套遷移工具,可支持T
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    Studio界面的“SQL終端”窗口中執(zhí)行SQL語句。 好啦!通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫步驟就講到這里,如果想要了解更多有關數(shù)據(jù)倉庫服務內(nèi)容,戳這里!!! 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務。
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    隱私保護通話 平臺推送的X號碼狀態(tài)有哪些? AXE模式分機號是給誰設置,怎么設置? 新購買隱私號碼被標記為別的公司怎么辦? 一個帳號可以申請多少個隱私號碼? 隱私保護通話如何獲取訂購號碼列表? 隱私號碼可以跨區(qū)域(城市)使用嗎? 已提交隱私號碼訂單可以修改嗎? 隱私號碼可以用來注冊微信或其他社交平臺嗎? 一個X號碼可以綁定多少應用(模式)?
    來自:專題
    業(yè)業(yè)務穩(wěn)定持續(xù)。 主備模式是現(xiàn)今RDS for MySQL最為流行部署形態(tài),通常采用半同步復制。華為 云數(shù)據(jù)庫MySQL 半同步復制憑借高可靠特性能夠精準判斷主庫崩潰時復制狀態(tài),并根據(jù)主庫崩潰時復制狀態(tài)自行準確恢復服務,很好地保障了數(shù)據(jù)高可靠。 精準判斷主庫崩潰時復制狀態(tài)
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    好用數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 好用數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放近數(shù)據(jù)處理服務。支持易用工作流編排和開放生態(tài)數(shù)據(jù)處理算子市場,能夠?qū)崿F(xiàn)靈活數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放近數(shù)據(jù)處理服務。支持易用工作流編排和開放生態(tài)數(shù)據(jù)處理算子市場,能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。
    來自:專題
    運營系統(tǒng)數(shù)據(jù)匯集到一個數(shù)據(jù)倉庫中。這樣數(shù)據(jù)可以被更好地關聯(lián)和分析,從而產(chǎn)生更大價值。 數(shù)據(jù)倉庫一般來說采用了一些和標準面向事務數(shù)據(jù)庫不一樣設計,特別是針對數(shù)據(jù)聚合和關聯(lián)做了特別的優(yōu)化,有些時候為了這些優(yōu)化甚至可能會犧牲掉一些標準數(shù)據(jù)庫事務或者數(shù)據(jù)增刪改功能或者
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    云知識 CDN 怎么才能同步源站內(nèi)容? CDN怎么才能同步源站內(nèi)容? 時間:2022-03-31 11:04:39 【最新活動】 源站內(nèi)容有更新cdn如何同步?首先設置緩存規(guī)則,針對不同內(nèi)容設置不同緩存刷新規(guī)則,頻繁更新內(nèi)容,可以設置較短緩存時間; 對不經(jīng)常更新內(nèi)容,可以設置較長的緩存時間,從而減小源站壓力。
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    與Tableau無縫對接。 DWS隔離批量分析任務和即時查詢?nèi)蝿?,確保即時查詢?nèi)蝿湛焖俚玫巾憫?客戶價值: 在數(shù)據(jù)分散情況下,通過跨集群協(xié)同分析,支撐周期業(yè)務分析,無需做全量數(shù)據(jù)搬移和轉(zhuǎn)化, 提升分析效率。 海量歷史數(shù)據(jù)分析查詢響應時間:小時級? 分鐘級,性能較HiveQL性能提升10倍。
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