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數(shù)據(jù)庫(kù)-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)-數(shù)據(jù)湖

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

主流數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)引擎技術(shù)比較

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

Hive分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(2)

MetaStore組件: 該組件是Hive用來(lái)負(fù)責(zé)管理元數(shù)據(jù)的組件。Hive的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，其支持的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)有Derby和Mysql，其中Derby是Hive默認(rèn)情況下使用的數(shù)據(jù)庫(kù)，它內(nèi)嵌在Hive中，但是該數(shù)據(jù)庫(kù)只支持單會(huì)話，在生產(chǎn)中并不適用，在我們?nèi)粘５拈_(kāi)發(fā)中，

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)適用場(chǎng)景講解------轉(zhuǎn)載

a） “數(shù)據(jù)同步模式” – 日志同步技術(shù)適用數(shù)據(jù)變化量小、數(shù)據(jù)傳輸壓力小的數(shù)據(jù)場(chǎng)景，通常只適用于小型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)；對(duì)于規(guī)模小的平臺(tái)，RPO、RTO可以接近0；b） “數(shù)據(jù)同步模式” – 備份增量同步技術(shù)適合大數(shù)據(jù)量同步場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)方式容易被用戶理解；往往需要數(shù)據(jù)庫(kù)備份工具具備增量備

列存數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)怎樣更高效

## 壓縮 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的編碼方式一般都不會(huì)非常緊湊，常常還有一定的可壓縮余地。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常會(huì)在列存的基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，在物理上減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量，從而減少讀取時(shí)間，提高性能。數(shù)據(jù)表相同字段的數(shù)據(jù)類型一般都是一樣的，甚至有些情況取值都很接近，這樣的一批數(shù)據(jù)通常會(huì)有較好的壓縮率。

一篇文章搞懂數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：常用ETL工具、方法

二、ETL & ELT 伴隨著數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展（傳送門：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的八個(gè)發(fā)展階段），數(shù)據(jù)量從小到大，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性從T+1到準(zhǔn)實(shí)時(shí)、實(shí)時(shí)，ETL也在不斷演進(jìn)。 在傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)中，數(shù)據(jù)量小，計(jì)算邏輯相對(duì)簡(jiǎn)單，我們可以直接用ETL工具實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（T），轉(zhuǎn)換之后再加載到目標(biāo)庫(kù)，即（E

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案對(duì)比

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以存儲(chǔ)多少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)？

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以存儲(chǔ)多少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)？

事務(wù)隔離級(jí)別與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模

事務(wù)隔離級(jí)別和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模是數(shù)據(jù)庫(kù)管理和商業(yè)智能中的兩個(gè)核心概念。合理選擇事務(wù)隔離級(jí)別可以平衡數(shù)據(jù)一致性和并發(fā)性能，而有效的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模則能支持企業(yè)的決策支持和數(shù)據(jù)分析需求。以下是它們的簡(jiǎn)要對(duì)比： 概念 主要功能 應(yīng)用場(chǎng)景 優(yōu)點(diǎn) 缺點(diǎn) 事務(wù)隔離級(jí)別 定義事務(wù)間的可見(jiàn)性規(guī)則 數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)管理

Snowflake：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的終極形態(tài)？

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  

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)模型以及ETL算法

對(duì)于不同的數(shù)據(jù)消費(fèi)途徑，數(shù)據(jù)需要從高度一致性的基礎(chǔ)模型轉(zhuǎn)向便于數(shù)據(jù)展現(xiàn)和數(shù)據(jù)分析的維度模型。不同階段的數(shù)據(jù)因此需要使用不同架構(gòu)特點(diǎn)的數(shù)據(jù)模型與之相匹配，這也就是數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里面進(jìn)行數(shù)據(jù)分層的原因。       數(shù)據(jù)在各層數(shù)據(jù)中間的流轉(zhuǎn)，就是從一種數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)向另外一種數(shù)據(jù)模型，這種轉(zhuǎn)換的過(guò)程需要借助的就是ETL算法

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB 200【入門篇】

/software選擇：GaussDB Tools Data Studio 6.5.1.SPC1復(fù)制鏈接到瀏覽器，同意協(xié)議，下載3. 數(shù)據(jù)遷移工具下載https://support.huawei.com/enterprise/zh/cloud-computing/fusionin

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別

常包含多個(gè)數(shù)據(jù)源，并將這些數(shù)據(jù)源進(jìn)行整合和組織。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要目的是為了支持決策支持和數(shù)據(jù)分析，因此它需要具備數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)分析等功能。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)區(qū)別與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)相比，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要面向數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析，而非事務(wù)處理。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)主要是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，如

淺談數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本架構(gòu)

包含的是數(shù)據(jù)流入流出的過(guò)程，可以分為三層——源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)應(yīng)用：    從圖中可以看出數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)來(lái)源于不同的源數(shù)據(jù)，并提供多樣的數(shù)據(jù)應(yīng)用，數(shù)據(jù)自上而下流入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)后向上層開(kāi)放應(yīng)用，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)只是中間集成化數(shù)據(jù)管理的一個(gè)平臺(tái)。    數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)從各數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)及在數(shù)據(jù)倉(cāng)

GaussDB(DWS)如何與其他數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和工具進(jìn)行集成？

GaussDB(DWS)是否支持與其他數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和工具的集成，并有哪些常用的集成方式或者協(xié)議可供選擇

【云享讀書(shū)會(huì)-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具箱】DAY01 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、商業(yè)智能及維度建模初步

服務(wù)一、數(shù)據(jù)獲取 vs 數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)獲取是OLTP的范疇，其特點(diǎn)包括：1）大量事務(wù)2）低延遲3）輕量級(jí)4）讀寫(xiě)均衡5）對(duì)數(shù)據(jù)歷史狀態(tài)不敏感，更關(guān)注最新?tīng)顟B(tài)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析屬于OLAP范疇，其特點(diǎn)：1）單位時(shí)間事務(wù)量級(jí)低2）大吞吐量3）重量級(jí)4）Heavy read5）對(duì)數(shù)據(jù)歷史狀態(tài)變

大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之Hive的部署

org)。 hive是一個(gè)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DataWareHouse)技術(shù)，主要是通過(guò)將用戶(程序員)書(shū)寫(xiě)的SQL語(yǔ)句翻譯成MapReduce代碼，然后發(fā)布任務(wù)給Yarn執(zhí)行，完成SQL 到 MapReduce的轉(zhuǎn)換?？梢詫⒔Y(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SQL查詢功能。