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云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分布式存儲(chǔ)

2023-05-27 18:21:53

GaussDB(DWS)采用水平分表的方式，將數(shù)據(jù)表格的元組按照一定的分布策略分散存儲(chǔ)到多個(gè)節(jié)點(diǎn)。查詢(xún)的時(shí)候可以通過(guò)查詢(xún)條件過(guò)濾不必要的數(shù)據(jù)，快速定位到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置，從而極大提升 數(shù)據(jù)庫(kù) 性能。 在水平分表的基礎(chǔ)上，GaussDB(DWS)支持?jǐn)?shù)據(jù)分區(qū)（Partition），即根據(jù)表的一列或者多列，將要插入表的記錄分為不重疊的若干個(gè)范圍，為每個(gè)范圍創(chuàng)建一個(gè)分區(qū)，用來(lái)存儲(chǔ)相應(yīng)的數(shù)據(jù)。 在不同場(chǎng)景下，基于時(shí)間分片的方式分區(qū)后帶來(lái)的收益。 當(dāng)表中訪問(wèn)率較高的行位于一個(gè)單獨(dú)分區(qū)或少數(shù)幾個(gè)分區(qū)時(shí)：大幅減少搜索空間，從而提升訪問(wèn)性能。 當(dāng)需要查詢(xún)或更新一個(gè)分區(qū)的大部分記錄時(shí)：僅需要連續(xù)掃描對(duì)應(yīng)分區(qū)，而非掃描整個(gè)表，因此可大幅提升性能。 當(dāng)需要大量加載或者刪除的記錄位于一個(gè)單獨(dú)分區(qū)或少數(shù)幾個(gè)分區(qū)時(shí)：可直接讀取或刪除對(duì)應(yīng)分區(qū)，從而提升處理性能；同時(shí)由于避免大量零散的刪除操作，可減少清理碎片工作量。 數(shù)據(jù)分區(qū)帶來(lái)的好處如下： 改善可管理性 利用分區(qū)，可以將表和索引劃分為一些更小、更易管理的單元。這樣，數(shù)據(jù)庫(kù)管理員在進(jìn)行 數(shù)據(jù)管理 時(shí)就能采取“分而治之”的方法。 有了分區(qū)，維護(hù)操作可以專(zhuān)門(mén)針對(duì)表的特定部分執(zhí)行。 可提升刪除操作的性能 刪除數(shù)據(jù)時(shí)可以刪除整個(gè)分區(qū)，與分別刪除每行相比，這種操作非常高效和快速。 改善查詢(xún)性能 通過(guò)限制要檢查或操作的數(shù)據(jù)數(shù)量，分區(qū)可帶來(lái)許多性能優(yōu)勢(shì)，包括： --分區(qū)剪枝： 分區(qū)剪枝（也稱(chēng)為分區(qū)消除）是CN在執(zhí)行時(shí)過(guò)濾掉不需要掃描的分區(qū)，只對(duì)相關(guān)的分區(qū)進(jìn)行掃描的技術(shù)。分區(qū)剪枝通?？梢詫⒉樵?xún)性能提高若干數(shù)量級(jí) --智能化分區(qū)聯(lián)接： 通過(guò)使用一種稱(chēng)為智能化分區(qū)聯(lián)接的技術(shù)，分區(qū)還可以改善多表聯(lián)接的性能。當(dāng)將兩個(gè)表聯(lián)接在一起，并且至少其中一個(gè)表使用聯(lián)接鍵進(jìn)行分區(qū)時(shí)，可以應(yīng)用智能化分區(qū)聯(lián)接。智能化分區(qū)聯(lián)接將一個(gè)大型聯(lián)接分為多個(gè)較小的聯(lián)接，這些較小的聯(lián)接包含與聯(lián)接的表“相同”的 數(shù)據(jù)集 。這里，“相同”定義為恰好包含聯(lián)接的兩端中相同的分區(qū)鍵值集，因此可以確保只有這些“相同”數(shù)據(jù)集的聯(lián)接才會(huì)有效，而不必考慮其他數(shù)據(jù)集。

實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)功能描述

2023-05-27 18:21:53

豐富的StreamSQL在線分析能力 支持window、join等聚合函數(shù)，用SQL表達(dá)業(yè)務(wù)邏輯，簡(jiǎn)便快捷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù) 低時(shí)延高吞吐 從DIS中讀取數(shù)據(jù)，服務(wù)支持自然反壓機(jī)制，支持高吞吐壓力；毫秒級(jí)延遲，滿(mǎn)足實(shí)時(shí)計(jì)算的業(yè)務(wù)場(chǎng)景 安全可靠 租戶(hù)安全機(jī)制保障，確保作業(yè)安全運(yùn)行 分布式實(shí)時(shí)計(jì)算 支持大規(guī)模集群計(jì)算，集群 彈性伸縮 ，節(jié)省成本

實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)主要功能

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StreamingML 提供多種流式機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析與預(yù)測(cè)，用戶(hù)僅需編寫(xiě)SQL調(diào)用相關(guān)函數(shù)便可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，異常檢測(cè)，實(shí)時(shí)聚類(lèi)，時(shí)間序列分析等場(chǎng)景 地理位置分析 提供地理位置分析函數(shù)對(duì)地理空間數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，用戶(hù)僅需編寫(xiě)SQL便可實(shí)現(xiàn)例如偏航檢測(cè)，電子圍欄等地理分析場(chǎng)景 CEP SQL 提供基于Match Recognize的模式匹配檢測(cè)，幫助業(yè)務(wù)人員使用SQL實(shí)現(xiàn)基于復(fù)雜事件規(guī)則的異常檢測(cè)業(yè)務(wù)。典型應(yīng)用場(chǎng)景如欺詐檢測(cè)、車(chē)輛異常行為檢測(cè)、工業(yè)設(shè)備異常運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)等 可視化 提供多種圖表類(lèi)型實(shí)時(shí)展示作業(yè)數(shù)據(jù)輸出，用戶(hù)可以通過(guò)API網(wǎng)關(guān)服務(wù)自由訪問(wèn)作業(yè)數(shù)據(jù)，接入自定義工作流中

數(shù)據(jù)湖探索金融行業(yè)

2023-05-27 18:21:53

實(shí)時(shí)風(fēng)控 為了提高消滅或減少風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的各種可能性，需要使用風(fēng)控系統(tǒng)對(duì)典型的場(chǎng)景包括：注冊(cè)風(fēng)控、登錄風(fēng)控、交易分控等進(jìn)行風(fēng)控 痛點(diǎn) 風(fēng)控系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性要求很高 優(yōu)勢(shì) 高吞吐低時(shí)延 采用Apache Flink的Dataflow模型，完全的實(shí)時(shí)計(jì)算框架。采用高性能計(jì)算資源，單CPU每秒吞吐1千~2萬(wàn)條消息 豐富的云生態(tài) 使用SQL就可以將處理后的數(shù)據(jù)流式寫(xiě)入CloudTable、 SMN 等多個(gè)云服務(wù) 建議搭配使用： 數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS、 消息通知 服務(wù) SMN

數(shù)據(jù)湖探索大企業(yè)

2023-05-27 18:21:53

日志分析 大企業(yè)的部門(mén)比較多，不同部門(mén)在使用云服務(wù)時(shí)，需要對(duì)不同部門(mén)的員工的權(quán)限進(jìn)行管理，包括計(jì)算資源的創(chuàng)建、刪除、使用、隔離等。同時(shí)，也需要對(duì)不同部門(mén)的數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，包括數(shù)據(jù)的隔離、共享等 優(yōu)勢(shì) 細(xì)粒度權(quán)限控制 列級(jí)別權(quán)限控制；INSERTINTO/OVERWRITE單獨(dú)權(quán)限控制；表元數(shù)據(jù)只讀權(quán)限控制 統(tǒng)一的管理機(jī)制 使用統(tǒng)一的 IAM 管理用戶(hù)（無(wú)需單獨(dú)創(chuàng)建DLI用戶(hù)），支持IAM細(xì)粒度授權(quán)

MapReduce服務(wù)車(chē)聯(lián)網(wǎng)行業(yè)

2023-05-27 18:21:53

車(chē)聯(lián)網(wǎng) 基于開(kāi)源生態(tài)，提供快速高效數(shù)據(jù)處理計(jì)算引擎，幫助車(chē)聯(lián)網(wǎng)企業(yè)快速上云，靈活構(gòu)建開(kāi)放、統(tǒng)一、全棧式的數(shù)據(jù)分析 大數(shù)據(jù) 平臺(tái) 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一全棧式大數(shù)據(jù)平臺(tái)，靈活彈性 MRS具備企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)的平臺(tái)能力，計(jì)算和存儲(chǔ)分離，靈活方便，省事又省心 擁有多引擎混合負(fù)載處理能力 MRS提供了豐富的開(kāi)源組件，靈活搭配，滿(mǎn)足客戶(hù)實(shí)時(shí)、離線等混合復(fù)雜業(yè)務(wù)處理訴求 高性能，低成本 可以通過(guò)MRS Kafka和Storm實(shí)時(shí)獲取流數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)高吞吐量、低延時(shí)的實(shí)時(shí)計(jì)算、分析能力 兼容開(kāi)源標(biāo)準(zhǔn)接口 MRS基于開(kāi)源，擁抱開(kāi)源，完全兼容開(kāi)源Apache Hadoop生態(tài)API 場(chǎng)景適用服務(wù)： MapReduce服務(wù) MRS、 云數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL、 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS

MapReduce服務(wù)功能

2023-05-27 18:21:53

一站式融合平臺(tái) 提供Kafka、Flink、Spark、HBase、ClickHouse、Presto等全棧大數(shù)據(jù)引擎，支持 數(shù)據(jù)湖 ，數(shù)倉(cāng)、BI、AI融合，助力客戶(hù)走向融合的一站式大數(shù)據(jù)平臺(tái) 一鍵式平臺(tái)搬遷 100%兼容開(kāi)源大數(shù)據(jù)生態(tài)，提供一鍵式搬遷工具，能夠幫助客戶(hù)快速完成自建平臺(tái)的平滑 遷移 ，整個(gè)遷移過(guò)程可做到“代碼0修改，業(yè)務(wù)0中斷” 資源靈活彈性伸縮 資源靈活配比，可以選擇鯤鵬/x86不同配比的Flavor規(guī)格，集群異構(gòu)混合部署，峰谷任務(wù)靈活配置策略，自動(dòng)彈性伸縮，百節(jié)點(diǎn)分鐘級(jí)發(fā)放，大大降低TCO 企業(yè)級(jí)駕駛艙管理 可視化的企業(yè)級(jí)集群管理系統(tǒng)，精細(xì)化集群監(jiān)控告警，支持在線變更配置和集群補(bǔ)丁更新，保障業(yè)務(wù)不中斷，日志在線檢索，支持多集群統(tǒng)一管理

云搜索服務(wù)站內(nèi)搜索

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站內(nèi)搜索 對(duì)網(wǎng)站內(nèi)容進(jìn)行關(guān)鍵字檢索、對(duì)電商網(wǎng)站商品進(jìn)行檢索與推薦 優(yōu)勢(shì) 實(shí)時(shí)檢索 站內(nèi)資料或商品信息更新數(shù)秒至數(shù)分鐘內(nèi)即可被檢索 分類(lèi)統(tǒng)計(jì) 檢索同時(shí)可以將符合條件的商品進(jìn)行分類(lèi)統(tǒng)計(jì) 高亮提示 提供高亮能力，頁(yè)面可自定義高亮顯示方式 建議搭配使用： 對(duì)象存儲(chǔ) 服務(wù) OBS、MapReduce服務(wù)、 云數(shù)據(jù)遷移 CDM

云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)IoT數(shù)據(jù)分析

2023-05-27 18:21:53

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、IoT場(chǎng)景下會(huì)產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為了快速獲取數(shù)據(jù)價(jià)值，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，DWS的快速入庫(kù)和查詢(xún)能力可支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 優(yōu)勢(shì) 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫(kù) IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)流計(jì)算及AI服務(wù)處理后，可實(shí)時(shí)寫(xiě)入DWS 實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)測(cè) 圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，對(duì)設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控，對(duì)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)控制和優(yōu)化 AI融合分析 AI服務(wù)對(duì)圖像、文本等數(shù)據(jù)的分析結(jié)果可在DWS中與其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，實(shí)現(xiàn)融合數(shù)據(jù)分析 建議搭配使用：數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS、 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) CS、 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts

云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)湖分析

2023-05-27 18:21:53

數(shù)據(jù)湖分析 整合數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)的新趨勢(shì)和迫切訴求。DWS Express可直接對(duì)存儲(chǔ)在 對(duì)象存儲(chǔ)OBS 上的大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成、處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一分析入口 以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口，應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員使用熟悉的SQL語(yǔ)言即可訪問(wèn)所有數(shù)據(jù) 實(shí)時(shí)交互式分析 針對(duì)即時(shí)的分析需求，分析人員通過(guò)DWS Express，可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取信息 彈性伸縮 客戶(hù)可使用DWS Express提供的由成百上千節(jié)點(diǎn)組成的加速集群，相比本地托管集群，效率提升數(shù)百倍。 建議搭配使用： 數(shù)據(jù)湖探索 DLI、MapReduce服務(wù)、數(shù)據(jù)湖治理中心 DGC

云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)替換

2023-05-27 18:21:53

傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)替換 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)倉(cāng)產(chǎn)品面臨數(shù)據(jù)存不下、查不出、擴(kuò)容難、成本高的痛點(diǎn)。GaussDB(DWS)作為新一代全場(chǎng)景 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ，具備極致性能、高擴(kuò)展、極簡(jiǎn)易用、一站式分析等特性，滿(mǎn)足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)構(gòu)建新型數(shù)倉(cāng)的需求。 優(yōu)勢(shì) 平滑遷移 提供配套的遷移工具，可支持Teradata、Oracle/Exadata、Greenplum等數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的平滑遷移 完備的數(shù)據(jù)庫(kù)及SQL能力 支持SQL 2003標(biāo)準(zhǔn)，兼容Oracle/Teradata的部分語(yǔ)法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，支持全局事務(wù)、存儲(chǔ)過(guò)程、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性保證 庫(kù)倉(cāng)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(cāng)庫(kù) 建議搭配使用：數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS、云 數(shù)據(jù)遷移 CDM、數(shù)據(jù)湖治理中心 DGC

認(rèn)識(shí)云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) GaussDB(DWS)

2023-05-27 18:21:53

一站式分析 4+1，庫(kù)/倉(cāng)/市/湖/+IoT，一體化；倉(cāng)湖一體，融合(OBS)、協(xié)同(HDFS)；一庫(kù)兩用，HTAP混合負(fù)載 超大規(guī)模 全球最大金融數(shù)倉(cāng)(工行)，單集群480節(jié)點(diǎn)，裝機(jī)20PB；首家信通院2048節(jié)點(diǎn)集群認(rèn)證 成功案例 全球1700+客戶(hù)，全行業(yè)覆蓋；國(guó)內(nèi)最多替換TD/Exadata成功案例；工行/招行/國(guó)網(wǎng)/一汽/夢(mèng)餉/興盛優(yōu)選 全場(chǎng)景部署 華為云、客戶(hù)機(jī)房(IDC)、邊緣站點(diǎn)各種部署場(chǎng)景全覆蓋；架構(gòu)一致、功能一致、體驗(yàn)一致 生態(tài)兼容 兼容TD/Oracle/PG/MySQL生態(tài)；支持存儲(chǔ)過(guò)程/觸發(fā)器/序列/用戶(hù)自定義函數(shù)/窗口函數(shù)等

數(shù)據(jù)湖探索電商行業(yè)

2023-05-27 18:21:53

精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo) 電商行業(yè)需要獲取多個(gè)途徑的信息做關(guān)聯(lián)分析，以便更好地做精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，提高轉(zhuǎn)化率。如：關(guān)聯(lián)【頁(yè)面廣告點(diǎn)擊事件數(shù)據(jù)】和【用戶(hù)注冊(cè)數(shù)據(jù)】，獲取不同年齡段喜歡的廣告類(lèi)型，以便對(duì)不同年齡段用戶(hù)投放更精準(zhǔn)的廣告 優(yōu)勢(shì) 跨源分析 數(shù)據(jù)免搬遷，就可以關(guān)聯(lián)分析存在OBS中的【頁(yè)面廣告點(diǎn)擊事件數(shù)據(jù)】和RDS中的【用戶(hù)注冊(cè)數(shù)據(jù)】 純SQL操作 DLI已對(duì)接多個(gè)數(shù)據(jù)源，直接通過(guò)SQL建表就可以完成數(shù)據(jù)源的映射 建議搭配使用：對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS、數(shù)據(jù)接入服務(wù)DIS

MapReduce服務(wù)大數(shù)據(jù)上云

2023-05-27 18:21:53

線下大數(shù)據(jù)平臺(tái)遷移上云 快速將自建大數(shù)據(jù)平臺(tái)（IDC、CDH、Hortonworks等）平滑搬遷上云或?qū)⑵渌髷?shù)據(jù)云服務(wù)平臺(tái)平滑遷移至MRS，將客戶(hù)業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)一次性搬遷到云上大數(shù)據(jù)服務(wù)MRS中，并基于云上環(huán)境快速構(gòu)建云下系統(tǒng)，滿(mǎn)足客戶(hù)未來(lái)業(yè)務(wù)快速增長(zhǎng)需求 優(yōu)勢(shì) 計(jì)算存儲(chǔ)分離 MRS具備計(jì)算存儲(chǔ)分離的先進(jìn)架構(gòu)，鯤鵬加持，多核高性?xún)r(jià)比 統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 再無(wú)數(shù)據(jù)孤島，一份數(shù)據(jù)，多種計(jì)算引擎, 實(shí)現(xiàn)一份數(shù)據(jù)服務(wù)多個(gè)業(yè)務(wù)、跨業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可連接、可分析、可共享 靈活彈性伸縮 資源靈活配比，可以選擇多種計(jì)算和存儲(chǔ)資源進(jìn)行組合，按需自動(dòng)彈性伸縮，大大降低上云成本 完全兼容開(kāi)源 100%兼容開(kāi)源生態(tài)接口，存算分離數(shù)據(jù)遷移，支持屏蔽OBS接口，業(yè)務(wù)無(wú)感知，客戶(hù)業(yè)務(wù)代碼“0”改動(dòng) 搬遷簡(jiǎn)單快速 搬遷工具齊全，簡(jiǎn)單快速完成無(wú)業(yè)務(wù)中斷遷移方案 場(chǎng)景適用服務(wù)：MapReduce服務(wù) MRS、對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS、云數(shù)據(jù)遷移 CDM

園區(qū)智能體方案架構(gòu)

2023-05-27 18:21:52

園區(qū)智能體方案架構(gòu) 華為云EI園區(qū)智能體CampusGo通過(guò)對(duì)泛園區(qū)場(chǎng)景的多源、多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和接入，基于靈活的云上或邊緣部署架構(gòu)，提供面向人、車(chē)、物以及事件的多維度感知、認(rèn)知和決策能力，同時(shí)滿(mǎn)足不同領(lǐng)域的客戶(hù)需求 架構(gòu)優(yōu)勢(shì) 多源數(shù)據(jù)接入 同時(shí)支持視頻、IoT設(shè)備、語(yǔ)音、文本以及圖片等不同維度的數(shù)據(jù)接入，提供標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)接入方式和服務(wù)，保證數(shù)據(jù)接入安全可靠 多種部署架構(gòu) 根據(jù)客戶(hù)條件、建設(shè)目標(biāo)、實(shí)施階段等差異，提供公有云、混合云和邊云協(xié)同的靈活部署能力 解決方案適應(yīng)性強(qiáng) 提供面向不同場(chǎng)景的多種智能分析算法原子能力，用戶(hù)可根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行靈活搭配，構(gòu)建最合適的定制化解決方案 業(yè)務(wù)生態(tài)靈活開(kāi)放 提供DIS、OBS和Web接口等多種業(yè)務(wù)對(duì)接模式，支持上層業(yè)務(wù)系統(tǒng)靈活對(duì)接，滿(mǎn)足不同客戶(hù)差異化訴求 建議搭配使用：數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS、 視頻接入服務(wù) VIS、 智能邊緣平臺(tái) IEF、對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)

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