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易懂的查詢結(jié)果。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)匯總有可能有很多維度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，取百家之長(zhǎng)（各個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)），成就自己的一方天地（規(guī)劃各種業(yè)務(wù)域的模型，指標(biāo)）。 舉個(gè)栗子~ 車(chē)聯(lián)網(wǎng)早期是肯定沒(méi)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的，剛開(kāi)始啟動(dòng)階段就是車(chē)上發(fā)送什么數(shù)據(jù)我就存儲(chǔ)什么數(shù)據(jù)，比如出現(xiàn)告警，就實(shí)時(shí)展示出來(lái)給用戶。
數(shù)據(jù)庫(kù) 與 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) 1）用于OLTP 2）數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事物處理的，數(shù)據(jù)是由日常的業(yè)務(wù)產(chǎn)生的，會(huì)有頻繁的增刪改操作 3）數(shù)據(jù)庫(kù)一般用來(lái)存儲(chǔ)當(dāng)前事務(wù)性數(shù)據(jù)，如交易數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 4）數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)一般是符合三范式的，有最大的精確度和最小的冗余度，有利于數(shù)據(jù)的操作 5）數(shù)
SageMaker機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，導(dǎo)入數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，這些都是常規(guī)操作?？偨Y(jié)一下，數(shù)據(jù)湖不只是個(gè)囤積數(shù)據(jù)的“大水坑”，除了用存儲(chǔ)技術(shù)構(gòu)建的湖底座以外，還包含一系列的數(shù)據(jù)入湖、數(shù)據(jù)出湖、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)應(yīng)用工具集，共同組成了數(shù)據(jù)湖解決方案。數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)區(qū)別在哪兒？ 從數(shù)據(jù)含金
了。自底向上，與OSI類(lèi)似，通用框架下的大數(shù)據(jù)體系有七層：數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)收集層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、資源管理與服務(wù)協(xié)調(diào)層、計(jì)算引擎層、數(shù)據(jù)分析層及數(shù)據(jù)可視化層。 第二個(gè)用途是面向主題：我們把四面八方的數(shù)據(jù)都拿到了，那怎樣組織這些數(shù)據(jù)呢？換句話說(shuō)，產(chǎn)品丟了一個(gè)又一個(gè)的需求過(guò)來(lái)，
時(shí)列存數(shù)據(jù)只能用遍歷法來(lái)查找了，性能會(huì)很差。 列存數(shù)據(jù)表上也可以建立索引來(lái)避免遍歷，但非常麻煩。理論上講，要在索引中把各個(gè)字段的物理位置都記錄下來(lái)，索引容量就會(huì)比行存時(shí)的索引大很多，甚至可能和原數(shù)據(jù)表一樣大（因?yàn)槊總€(gè)字段都有個(gè)物理位置，索引中的數(shù)據(jù)量和原數(shù)據(jù)相同，僅是數(shù)據(jù)類(lèi)型簡(jiǎn)單
產(chǎn)生告警的主機(jī)名。 對(duì)系統(tǒng)的影響 Hive默認(rèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)被刪除，會(huì)導(dǎo)致在默認(rèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中創(chuàng)建庫(kù)、創(chuàng)建表失敗，影響業(yè)務(wù)正常使用。 可能原因 Hive定時(shí)查看默認(rèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)Hive默認(rèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)被刪除。 處理步驟 檢查Hive默認(rèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 以root用戶登錄客戶端所在節(jié)點(diǎn)，用戶密
成服務(wù)和數(shù)據(jù)集市。我們所涉及的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)其實(shí)更多的聚焦于分析層，但是整個(gè)BI項(xiàng)目的核心之一。分析層包括了對(duì)商業(yè)邏輯的數(shù)據(jù)建模，不僅要根據(jù)用戶對(duì)可視化數(shù)據(jù)的展現(xiàn)要求，也要根據(jù)數(shù)據(jù)集市中數(shù)據(jù)分布、容量、業(yè)務(wù)種類(lèi)多樣性來(lái)綜合設(shè)計(jì)。作為分析層中，提供分析數(shù)據(jù)物理存儲(chǔ)基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，倉(cāng)庫(kù)中
應(yīng)用于BI；數(shù)據(jù)平臺(tái)：除傳統(tǒng)BI應(yīng)用外，更多融入了和人工智能算法的交互和實(shí)現(xiàn)；價(jià)值上的區(qū)別：數(shù)據(jù)中臺(tái)：建立在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)平臺(tái)上，是加速企業(yè)從數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)價(jià)值過(guò)程的中間層。數(shù)據(jù)中臺(tái)將數(shù)據(jù)生產(chǎn)為一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù) API 服務(wù)，以更高效的方式為業(yè)務(wù)提供服務(wù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)大多是根據(jù)需求
表，V2R5支持2048 字段每個(gè)表非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以直接存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)，其非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)支持的字段大小從512TB～2PB支持，但是一般在數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)文件目錄，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在操作系統(tǒng)層面支持，但是一般在數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)文件目錄，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在操作系統(tǒng)層面支持
MapReduce的轉(zhuǎn)換。可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供類(lèi)SQL查詢功能。 Hive 的架構(gòu) 1. 簡(jiǎn)介 HDFS：用來(lái)存儲(chǔ)hive倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)文件 yarn：用來(lái)完成hive的HQL轉(zhuǎn)化的MR程序的執(zhí)行 MetaStore：保存管理hive維護(hù)的元數(shù)據(jù) Hive：用來(lái)通過(guò)HQL
warehouse進(jìn)行管理，保證不同的數(shù)據(jù)處理請(qǐng)求被高效穩(wěn)定地應(yīng)用在存儲(chǔ)層的同一數(shù)據(jù)上。服務(wù)層解決了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)易用性的問(wèn)題，目前我還沒(méi)有看到任何一款數(shù)據(jù)平臺(tái)產(chǎn)品能夠幫用戶處理這么多的非功能性任務(wù)。即使是同為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的Azure Data Warehouse，需要的管理和運(yùn)維成本不可同日而語(yǔ)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的進(jìn)化
素。1）多種數(shù)據(jù)集成方式將數(shù)據(jù)放入倉(cāng)庫(kù)并正確格式化通常是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)面臨的最大挑戰(zhàn)之一。傳統(tǒng)上，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)依賴于批處理提取轉(zhuǎn)換加載作業(yè)-ETL。ETL作業(yè)仍然很重要，但現(xiàn)在也有從流式攝取數(shù)據(jù)，甚至允許你直接對(duì)不在倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)執(zhí)行查詢的能力。2）支持數(shù)據(jù)多元查詢現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，除了要支持典
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專(zhuān)家服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專(zhuān)家服務(wù) 華為云數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)為客戶數(shù)據(jù)庫(kù)上云遷移、數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì)與改造、系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)等提供專(zhuān)業(yè)的在線咨詢服務(wù) 華為云數(shù)據(jù)庫(kù)專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)為客戶數(shù)據(jù)庫(kù)上云遷移、數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì)與改造、系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)等提供專(zhuān)業(yè)的在線咨詢服務(wù) 服務(wù)咨詢 產(chǎn)品介紹 適用場(chǎng)景 適用場(chǎng)景 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)咨詢服務(wù)
go get -u github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-go-v3
pip install huaweicloudsdkdws
<dependency> <groupId>com.huaweicloud.sdk</groupId> <artifactId>huaweicloud-sdk-dws</artifactId> <version>3.1.9</version> </dependency>
Informatic D正確3. （單選）關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)的差別，下面的敘述中不正確的是：A. 數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的設(shè)計(jì)B. 數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線數(shù)據(jù) 正確C. 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是有意引入冗余B 提交提交答案正確 (6/6
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以存儲(chǔ)多少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)？
近執(zhí)行數(shù)據(jù)分析任務(wù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 湖倉(cāng)一體 面對(duì)日益多樣化的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景，華為云提供湖倉(cāng)一體技術(shù)方案，數(shù)據(jù)在GaussDB(DWS)與MRS云原生數(shù)據(jù)湖之間高效互通，支持多數(shù)據(jù)類(lèi)型存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)取用規(guī)則更靈活，從架構(gòu)上真正實(shí)現(xiàn)了湖倉(cāng)一體，幫助企業(yè)更好撬動(dòng)數(shù)據(jù)潛能，最大化數(shù)據(jù)價(jià)值。
