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模分析能力和實時處理能力，用于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實時分析、實時決策和混合負載等場景，廣泛應(yīng)用于金融、政府、電信等行業(yè)核心系統(tǒng)。 GaussDB OLAP數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷程是怎樣的？GaussDB OLAP數(shù)據(jù)庫于2011年開始預(yù)研，之后基于PostgreSQL 9.2.4進行全面
數(shù)據(jù)庫 與 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 1）用于OLTP 2）數(shù)據(jù)庫是面向事物處理的，數(shù)據(jù)是由日常的業(yè)務(wù)產(chǎn)生的，會有頻繁的增刪改操作 3）數(shù)據(jù)庫一般用來存儲當前事務(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)庫的設(shè)計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)
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲在多個節(jié)點上，數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 圖4 產(chǎn)品架構(gòu) 應(yīng)用層 數(shù)據(jù)加載工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商業(yè)智能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具，均可
第二類工具，關(guān)注如何對湖中的數(shù)據(jù)進行分析、挖掘、利用。數(shù)據(jù)湖需要具備完善的數(shù)據(jù)管理能力、多樣化的數(shù)據(jù)分析能力、全面的數(shù)據(jù)生命周期管理能力、安全的數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)發(fā)布能力。如果沒有這些數(shù)據(jù)治理工具，元數(shù)據(jù)缺失，湖里的數(shù)據(jù)質(zhì)量就沒法保障，最終會由數(shù)據(jù)湖變質(zhì)為數(shù)據(jù)沼澤。 隨著大數(shù)據(jù)和AI的發(fā)展，數(shù)據(jù)湖中數(shù)據(jù)
Hive 是基于Hadoop構(gòu)建的一套數(shù)據(jù)倉庫分析系統(tǒng)，用來進行數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)化、加載，這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機制。Hive數(shù)據(jù)倉庫工具能將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供SQL查詢功能，能將SQL語句轉(zhuǎn)變成MapRe
產(chǎn)生告警的主機名。 對系統(tǒng)的影響 Hive默認數(shù)據(jù)倉庫被刪除，會導(dǎo)致在默認數(shù)據(jù)倉庫中創(chuàng)建庫、創(chuàng)建表失敗，影響業(yè)務(wù)正常使用。 可能原因 Hive定時查看默認數(shù)據(jù)倉庫的狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)Hive默認數(shù)據(jù)倉庫被刪除。 處理步驟 檢查Hive默認數(shù)據(jù)倉庫。 以root用戶登錄客戶端所在節(jié)點，用戶密
題： 數(shù)據(jù)分析對數(shù)據(jù)進行讀取操作，會讓讀取壓力倍增 OLTP僅存儲數(shù)周或數(shù)月的數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分布在不同系統(tǒng)不同表中，字段類型數(shù)據(jù)不同意 數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建 主要特征 數(shù)據(jù)倉庫是分析數(shù)據(jù)的平臺，而不是創(chuàng)造數(shù)據(jù)的平臺 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)反映的是相當長的時間歷史數(shù)據(jù)的內(nèi)容 數(shù)據(jù)倉庫中一般有
了。自底向上，與OSI類似，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)存儲層、資源管理與服務(wù)協(xié)調(diào)層、計算引擎層、數(shù)據(jù)分析層及數(shù)據(jù)可視化層。 第二個用途是面向主題：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，產(chǎn)品丟了一個又一個的需求過來，
Informatic D正確3. （單選）關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫的差別，下面的敘述中不正確的是：A. 數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的設(shè)計B. 數(shù)據(jù)庫一般存儲歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫一般存儲在線數(shù)據(jù) 正確C. 數(shù)據(jù)庫設(shè)計是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉庫是有意引入冗余B 提交提交答案正確 (6/6
近執(zhí)行數(shù)據(jù)分析任務(wù)，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 湖倉一體 面對日益多樣化的數(shù)據(jù)分析場景，華為云提供湖倉一體技術(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)類型存儲、數(shù)據(jù)取用規(guī)則更靈活，從架構(gòu)上真正實現(xiàn)了湖倉一體，幫助企業(yè)更好撬動數(shù)據(jù)潛能，最大化數(shù)據(jù)價值。
L界面工具DAS、Data Studio。 04 導(dǎo)入數(shù)據(jù) 支持多種數(shù)據(jù)源和導(dǎo)入工具完成數(shù)據(jù)入庫：支持OBS外表、GDS外表導(dǎo)入；支持CDM、DRS、DLI實時入庫；支持訪問遠端MRS數(shù)據(jù)源；支持元數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出；支持DSC進行SQL腳本遷移等等。 05 數(shù)據(jù)分析 導(dǎo)入數(shù)據(jù)后，通過SQL命令完成各種業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)分析。
成服務(wù)和數(shù)據(jù)集市。我們所涉及的數(shù)據(jù)倉庫其實更多的聚焦于分析層，但是整個BI項目的核心之一。分析層包括了對商業(yè)邏輯的數(shù)據(jù)建模，不僅要根據(jù)用戶對可視化數(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)種類多樣性來綜合設(shè)計。作為分析層中，提供分析數(shù)據(jù)物理存儲基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)倉庫，倉庫中
來了。元數(shù)據(jù)（Metadata）類似于這樣的電話黃頁。1．元數(shù)據(jù)的定義 數(shù)據(jù)倉庫的元數(shù)據(jù)是關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。它的作用類似于數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)字典，保存了邏輯數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、文件、地址和索引等信息。廣義上講，在數(shù)據(jù)倉庫中，元數(shù)據(jù)描述了數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和建立方法的數(shù)據(jù)。 元數(shù)
SageMaker機器學(xué)習(xí)服務(wù)，導(dǎo)入數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練，這些都是常規(guī)操作?？偨Y(jié)一下，數(shù)據(jù)湖不只是個囤積數(shù)據(jù)的“大水坑”，除了用存儲技術(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)倉庫區(qū)別在哪兒？ 從數(shù)據(jù)含金
1.數(shù)據(jù)治理是什么？數(shù)據(jù)治理：為公司業(yè)務(wù)越來越復(fù)雜而帶來的數(shù)據(jù)越來越臟、亂、差的問題，而提出一套治理數(shù)據(jù)的方法+工具集2. 數(shù)據(jù)治理的內(nèi)容這一部分，我將從六個方面來講解數(shù)據(jù)治理的內(nèi)容。2.1 數(shù)據(jù)標準定義數(shù)據(jù)維度及指標需要清晰的、統(tǒng)一的、標準的定義。（這里的部分參考Hadoop數(shù)
構(gòu)成威脅。 數(shù)據(jù)是集成的：根據(jù)決策分析的要求，將分散于各處的原始數(shù)據(jù)進行抽取、篩選、清理、綜合等集成工作，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)具有集成性。 一般情況下數(shù)據(jù)倉庫所需要的數(shù)據(jù)不需要直接從業(yè)務(wù)發(fā)生地獲取數(shù)據(jù)，而是針對原數(shù)據(jù)庫挑選中數(shù)據(jù)倉庫所需要的數(shù)據(jù)，然后將來自不同數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)按照某一標準進行統(tǒng)一處理。
數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出 GaussDB(DWS)支持多種類型數(shù)據(jù)源，面向不同場景，提供全系列數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出方案，搭建高效數(shù)據(jù)通道。 導(dǎo)入導(dǎo)出工具系列 如表3-1所示，GaussDB(DWS)提供了一系列數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出工具，可根據(jù)場景不同選擇合適的工具。 表3-1
表，V2R5支持2048 字段每個表非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以直接存儲到數(shù)據(jù)庫，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)庫中存儲文件目錄，數(shù)據(jù)存儲在操作系統(tǒng)層面支持，但是一般在數(shù)據(jù)庫中存儲文件目錄，數(shù)據(jù)存儲在操作系統(tǒng)層面支持
MetaStore組件: 該組件是Hive用來負責(zé)管理元數(shù)據(jù)的組件。Hive的元數(shù)據(jù)存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，其支持的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有Derby和Mysql，其中Derby是Hive默認情況下使用的數(shù)據(jù)庫，它內(nèi)嵌在Hive中，但是該數(shù)據(jù)庫只支持單會話，在生產(chǎn)中并不適用，在我們?nèi)粘５拈_發(fā)中，
數(shù)據(jù)倉庫專家服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫專家服務(wù) 華為云數(shù)據(jù)庫專家團隊為客戶數(shù)據(jù)庫上云遷移、數(shù)據(jù)庫架構(gòu)設(shè)計與改造、系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)等提供專業(yè)的在線咨詢服務(wù) 華為云數(shù)據(jù)庫專家團隊為客戶數(shù)據(jù)庫上云遷移、數(shù)據(jù)庫架構(gòu)設(shè)計與改造、系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)等提供專業(yè)的在線咨詢服務(wù) 服務(wù)咨詢 產(chǎn)品介紹 適用場景 適用場景 數(shù)據(jù)倉庫咨詢服務(wù)
