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數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(lái)自:百科數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS 數(shù)據(jù)庫(kù)智能運(yùn)維(DMS)是一個(gè)為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)提供多維度監(jiān)控服務(wù)的系統(tǒng),為客戶(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)的快速、穩(wěn)定運(yùn)行提供保駕護(hù)航的能力。該功能對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)所使用磁盤(pán)、網(wǎng)絡(luò)、OS指標(biāo)數(shù)據(jù),集群運(yùn)行關(guān)鍵性能指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、監(jiān)控、分析。通過(guò)綜合收集到的多種類(lèi)型來(lái)自:專(zhuān)題
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 時(shí)間:2020-09-24 14:45:50 廣義上來(lái)說(shuō),Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng),它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特征,也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可來(lái)自:百科權(quán)威指南》,特邀華為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)資深專(zhuān)家張劍博士現(xiàn)身領(lǐng)讀,帶你了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、維度建模、維度模型設(shè)計(jì)等大數(shù)據(jù)領(lǐng)域前沿知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 RalphKimball為商業(yè)智能領(lǐng)域引入了維度建模技術(shù),維度建模成為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能系統(tǒng)建設(shè)中被廣泛使用的建模方法。雖然數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/BI系統(tǒng)的的規(guī)模從來(lái)自:百科GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 時(shí)間:2021-06-17 12:54:27 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過(guò)程有如下的特點(diǎn): 數(shù)據(jù)遷移:多數(shù)據(jù)源,高效批量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入。來(lái)自:百科Lanuage),即結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言,是關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)言,SQL是一種通用的、功能極強(qiáng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言。廣泛應(yīng)用于存取,查詢(xún),升級(jí),和管理相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。它可以分為數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言(DDL),數(shù)據(jù)操縱語(yǔ)言(DML)和數(shù)據(jù)控制語(yǔ)言(DCL)。數(shù)據(jù)湖探索( DLI )支持SQL2003,兼容來(lái)自:百科SQL作業(yè)的開(kāi)發(fā)指南 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫(xiě)入到DWS 汽車(chē)駕駛的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息為數(shù)據(jù)源發(fā)送到Kafka中,再將Kafka數(shù)據(jù)的分析結(jié)果輸出到DWS中。 汽車(chē)駕駛的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息為數(shù)據(jù)源發(fā)送到Kafka中,再將Kafka數(shù)據(jù)的分析結(jié)果輸出到DWS中 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫(xiě)入到DWS PostgreSQL來(lái)自:專(zhuān)題。 使用DLI進(jìn)行電商實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)湖探索優(yōu)勢(shì) 支持SQL操作: DLI提供標(biāo)準(zhǔn)SQL接口,用戶(hù)僅需使用SQL便可實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)查詢(xún)分析。SQL語(yǔ)法全兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 2003。 跨源分析: 支持多種數(shù)據(jù)格式,云上多種數(shù)據(jù)源、E CS 自建數(shù)據(jù)庫(kù)以及線下數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)無(wú)需來(lái)自:專(zhuān)題防止黑客進(jìn)行破解。 數(shù)據(jù)脫敏分為靜態(tài)數(shù)據(jù)脫敏和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)脫敏。靜態(tài)數(shù)據(jù)脫敏,是數(shù)據(jù)的“搬移并仿真替換”,是將數(shù)據(jù)抽取進(jìn)行脫敏處理后,下發(fā)給下游環(huán)節(jié),隨意取用和讀寫(xiě)的,脫敏后數(shù)據(jù)與生產(chǎn)環(huán)境相隔離,滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求的同時(shí)保障生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)的安全。動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)脫敏,在訪問(wèn)敏感數(shù)據(jù)的同時(shí)實(shí)時(shí)進(jìn)行脫敏處來(lái)自:百科捕。時(shí)序數(shù)據(jù)的分析一般依賴(lài)于時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)保存至?xí)r序數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分類(lèi)與排序,再由其他應(yīng)用或服務(wù)從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取進(jìn)行進(jìn)一步處理。 離線數(shù)據(jù) 還有一些數(shù)據(jù),對(duì)于實(shí)時(shí)性和有序性的要求都沒(méi)那么強(qiáng),分析時(shí)數(shù)據(jù)已經(jīng)固化,我們稱(chēng)之為離線數(shù)據(jù)。典型的離線數(shù)據(jù)包括產(chǎn)品銷(xiāo)量數(shù)據(jù)、景點(diǎn)游客數(shù)據(jù)等,應(yīng)用于來(lái)自:百科Electron如何使用 Electron如何使用 時(shí)間:2020-10-26 14:20:11 簡(jiǎn)介 Electron是GitHub發(fā)布的跨平臺(tái)桌面 應(yīng)用開(kāi)發(fā)工具 ,支持Web技術(shù)開(kāi)發(fā)桌面應(yīng)用,其本身是基于C++開(kāi)發(fā)的,GUI核心來(lái)自于Chrome,而JavaScript引擎使用v8。 使用說(shuō)明來(lái)自:百科
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