- 數(shù)據(jù)etl 內(nèi)容精選 換一換
-
育等各行業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用“全行業(yè)覆蓋,多場景提升”。 永洪科技一站式大數(shù)據(jù)BI平臺 華為云數(shù)據(jù)技術(shù)平臺-智能數(shù)據(jù)湖 FusionInsight ,覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的管理。包含 MRS 云原生數(shù)據(jù)湖、 GaussDB 數(shù)據(jù)庫、數(shù)倉、數(shù)據(jù)治理中心DGC等組件。全面升級的云原生數(shù)據(jù)湖,一個架構(gòu)可來自:云商店14:37:02 大數(shù)據(jù)在人們的生活中無處不在,在IoT、電子商務(wù)、金融、制造、醫(yī)療、能源和政府部門等行業(yè)均可以使用華為云MRS服務(wù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理。 海量數(shù)據(jù)分析場景 海量數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的主要場景。通常企業(yè)會包含多種數(shù)據(jù)源,接入后需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL處理形成模型化數(shù)據(jù),以便提供來自:百科
- 數(shù)據(jù)etl 相關(guān)內(nèi)容
-
支持數(shù)據(jù)表、列級別的加密存儲,保證敏感數(shù)據(jù)安全。 應(yīng)用場景 大數(shù)據(jù)在人們的生活中無處不在,在IoT、電子商務(wù)、金融、制造、醫(yī)療、能源和政府部門等行業(yè)均可以使用華為云MRS服務(wù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理。 海量數(shù)據(jù)分析場景 海量數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的主要場景。通常企業(yè)會包含多種數(shù)據(jù)源,接來自:百科
- 數(shù)據(jù)etl 更多內(nèi)容
-
加密云硬盤的備份數(shù)據(jù)會以加密方式存放。 云存儲 彈性文件服務(wù)SFS SFS服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫MySQL、云數(shù)據(jù)庫Postgre SQL、云數(shù)據(jù)庫SQL Server RDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS DDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 EI企業(yè)智能來自:專題Studio配套人工服務(wù)(H CS 版)的功能非常豐富。它包括數(shù)據(jù)管理平臺、人工智能平臺、數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺、模型工廠、推理中心、鏡像中心、運(yùn)維中心和統(tǒng)一認(rèn)證服務(wù) IAM 。數(shù)據(jù)管理平臺支持非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理,提供數(shù)據(jù)通道、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)展示等功能。人工智能平臺提供基于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練來自:專題為云上企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫,具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性,滿足大數(shù)據(jù)時代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 大數(shù)據(jù)融合分析 隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步,數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源,構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值,成為企業(yè)經(jīng)營的新趨勢和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價(jià)來自:百科華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺) 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺) 時間:2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接(數(shù)據(jù)中臺)對數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對象/主體進(jìn)行聯(lián)接和規(guī)則計(jì)算等處理,形成面向數(shù)據(jù)消費(fèi)的主題數(shù)據(jù),具有多角度、多層次、多粒度等特征,支撐業(yè)務(wù)分析、決策與執(zhí)行。來自:百科云知識 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 時間:2020-12-04 11:23:11 數(shù)據(jù)湖探索( DLI )中數(shù)據(jù)庫的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫基本相同,它還是DLI管理權(quán)限的基礎(chǔ)單元,賦權(quán)以數(shù)據(jù)庫為單位。 在DLI中,表和數(shù)據(jù)庫是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI來自:百科華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時間:2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉庫 DWS將 OBS 上存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表,從而利用數(shù)據(jù)庫SQL引擎的能力對OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉庫 SQL On OBS,冷熱數(shù)據(jù)分離,歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。來自:百科別是復(fù)雜的場景更是如此。 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是對時序數(shù)據(jù)的處理 按數(shù)據(jù)時效性分層處理,獲得綜合處理效率最大化 針對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)要有數(shù)據(jù)清洗的必要手段。傳統(tǒng)的ETL工具主要是針對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理,而物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)主要是非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),并且對清洗的實(shí)時性要求一般較高。 因此需要來自:百科相同引擎數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出,稱之為同構(gòu)型數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出。不同引擎數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出,稱之為異構(gòu)型數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出。 mysql云數(shù)據(jù)庫必讀文檔 什么是云數(shù)據(jù)庫RDS 云數(shù)據(jù)庫RDS是一種基于 云計(jì)算平臺 的穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線云數(shù)據(jù)庫服務(wù)。云數(shù)據(jù)庫RDS支持以下引擎:MySQL,PostgreSQL,SQL來自:專題Redis接口、文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)DDS和云數(shù)據(jù)庫RDS資源供用戶選擇。 提供多種規(guī)格的 彈性云服務(wù)器 ECS、云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Redis接口、文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)DDS和云數(shù)據(jù)庫RDS資源供用戶選擇。 高可用 云數(shù)據(jù)庫GeminiDB Redis接口、云數(shù)據(jù)庫RDS部署在多個可用區(qū),具備跨可用區(qū)故障容災(zāi)的能力。來自:專題云知識 數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 時間:2021-05-20 15:35:05 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)是描述事務(wù)的符號記錄,可以是數(shù)字,也可以是文字、圖形、圖像、音頻、視頻等,有多種表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)庫是存放數(shù)據(jù)的倉庫,是大量數(shù)據(jù)的集合。 存放在數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的特點(diǎn)來自:百科密。 在數(shù)據(jù)管理平臺創(chuàng)建數(shù)據(jù)集 1.登錄ModelArts管理控制臺,選擇數(shù)據(jù)管理>數(shù)據(jù)集。 2.單擊創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。 3.選擇數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)來源以及導(dǎo)入路徑。 4.單擊提交,完成數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建。 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時的數(shù)據(jù)接入: 1.從OBS導(dǎo)入數(shù)據(jù),創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。 2.從本地上傳數(shù)據(jù),創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。來自:專題數(shù)據(jù)庫安全審計(jì)采用旁路部署,獲取訪問數(shù)據(jù)庫流量、將流量數(shù)據(jù)上傳到審計(jì)系統(tǒng)、接收審計(jì)系統(tǒng)配置命令和上報(bào)數(shù)據(jù)庫狀態(tài)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對RDS關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的安全審計(jì) 審計(jì)ECS自建數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫端部署數(shù)據(jù)庫安全審計(jì)Agent,獲取訪問數(shù)據(jù)庫流量、將流量數(shù)據(jù)上傳到審計(jì)系統(tǒng)、接收審計(jì)系統(tǒng)配置命令和上報(bào)數(shù)據(jù)庫狀態(tài)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對自建數(shù)據(jù)庫的安全審計(jì)來自:專題數(shù)據(jù)架構(gòu)產(chǎn)品功能 數(shù)據(jù)架構(gòu):數(shù)據(jù)建??梢暬⒆詣踊?、智能化 數(shù)據(jù)架構(gòu):數(shù)據(jù)建??梢暬?、自動化、智能化 DataArts Studio 數(shù)據(jù)架構(gòu)踐行數(shù)據(jù)治理方法論,將數(shù)據(jù)治理行為可視化,打通數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層到匯總層、集市層的數(shù)據(jù)處理鏈路,落地數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)資產(chǎn),通過關(guān)系建模、維度建模實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,通過來自:專題
- 大數(shù)據(jù)ETL詳解
- 數(shù)據(jù)ETL是指什么
- 什么是ETL--ETL定義、過程和工具選型思路
- 談?wù)凟TL中的數(shù)據(jù)質(zhì)量
- 實(shí)時即未來,大數(shù)據(jù)項(xiàng)目車聯(lián)網(wǎng)之車輛常用部分字段明細(xì)數(shù)據(jù)ETL(11)
- 數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)模型以及ETL算法
- DWS配合CDM做ETL,導(dǎo)出導(dǎo)入數(shù)據(jù)
- 實(shí)時即未來,大數(shù)據(jù)項(xiàng)目車聯(lián)網(wǎng)之實(shí)時ETL任務(wù)消費(fèi)數(shù)據(jù)
- 大數(shù)據(jù)物流項(xiàng)目:實(shí)時增量ETL存儲Kudu(七)
- 大數(shù)據(jù)物流項(xiàng)目:實(shí)時增量ETL存儲Kudu(八)
- 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出_數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出工具
- 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)應(yīng)用場景_數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)客戶案例_GaussDB(DWS)
- Flexus企業(yè)搜索服務(wù)
- 云搜索服務(wù)
- 交換數(shù)據(jù)空間
- 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)備份恢復(fù)
- WeLink數(shù)據(jù)密盾
- 數(shù)據(jù)快遞服務(wù)
- 數(shù)據(jù)加密服務(wù)
- 云數(shù)據(jù)遷移 CDM