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hello~~各位參與“7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS” 的小伙伴！由于活動(dòng)招募期添加小助手微信好友的伙伴較多，因此會(huì)出現(xiàn)暫時(shí)無(wú)法添加好友的情況。為保證大家能及時(shí)添加小助手好友，成功進(jìn)入學(xué)習(xí)社群，請(qǐng)按照以下方法進(jìn)行操作：方法一：添加好友：華為云EI小助手3號(hào)：微信號(hào) hwyeiyzn若上
本實(shí)驗(yàn)主要利用HBase的thrift功能自動(dòng)地將本地數(shù)據(jù)導(dǎo)入HBase中，實(shí)現(xiàn)HBase數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)加載。具體來(lái)說(shuō)，首先，打開HBase的thrift功能；然后，將線上教學(xué)的用戶選課數(shù)據(jù)（user_tag_value）和成績(jī)表（moc_score）導(dǎo)入HBase中。
內(nèi)有更高的內(nèi)聚，與模塊外有更低的耦合，只有一個(gè)不變的交叉點(diǎn)，這個(gè)交叉點(diǎn)就是我們所說(shuō)的接口。而我們所說(shuō)的正交設(shè)計(jì)原則，就是要保持模塊內(nèi)高內(nèi)聚、模塊外低耦合的正交性穩(wěn)定不變。 二、如何滿足并保持正交設(shè)計(jì)原則 滿足正交設(shè)計(jì)原則的系統(tǒng)，會(huì)具有更好的可重用性；主要保持接口不變，那么模塊之間
RDS for MySQL數(shù)據(jù)遷移到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)DWS 場(chǎng)景介紹 步驟1：創(chuàng)建集群 步驟2：創(chuàng)建連接 步驟3：創(chuàng)建并執(zhí)行作業(yè) 步驟4：查看作業(yè)運(yùn)行結(jié)果 步驟5：服務(wù)退訂（可選）
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)咨詢與規(guī)劃服務(wù) 產(chǎn)品介紹 常見問(wèn)題 計(jì)費(fèi)說(shuō)明 父主題： 咨詢與規(guī)劃
成：0.9元購(gòu)買的DWS資源包+50元免費(fèi)代金券。0.9元資源包需要下單購(gòu)買，50元免費(fèi)代金券您填寫問(wèn)卷的華為云用戶名即可收到。代金券未到賬戶時(shí)，請(qǐng)不要進(jìn)行課程的任何操作！否則扣除個(gè)人賬戶金額，小助手不做補(bǔ)償！2、為避免資源浪費(fèi)，開課后三天未完成打卡的用戶，免費(fèi)的50元代金券將會(huì)被回收且不再發(fā)放！3
通常以表格的形式組織數(shù)據(jù)，采用關(guān)系型數(shù)據(jù)模型，通過(guò) SQL 語(yǔ)句進(jìn)行數(shù)據(jù)操作。 采用星型或雪花型的結(jié)構(gòu)，將數(shù)據(jù)組織成事實(shí)表和維度表，通過(guò)復(fù)雜的查詢和分析操作進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。 數(shù)據(jù)處理復(fù)雜性 通常處理相對(duì)較小規(guī)模和實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)。 處理的數(shù)據(jù)量通常很大，并且涉及到多個(gè)源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成和轉(zhuǎn)換，需要處理復(fù)雜的查詢和分析操作，同時(shí)兼容
Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài)，為各行業(yè)PB級(jí)海量大數(shù)據(jù)分析提供有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。接下來(lái)我們從其最基本的特性、優(yōu)勢(shì)方面著手了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)有什么區(qū)別呢？主要有以下幾點(diǎn)：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)是面向主題設(shè)計(jì)的；數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)
概要：1）零售業(yè)務(wù)維度設(shè)計(jì)4步法2）維度表設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)3）事實(shí)表設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)一、維度模型4步設(shè)計(jì)法1）業(yè)務(wù)過(guò)程選擇 *通常由某個(gè)操作型業(yè)務(wù)系統(tǒng)支撐 *業(yè)務(wù)過(guò)程建立或獲取關(guān)鍵性度量2）粒度聲明 *事實(shí)表中的每個(gè)行的內(nèi)容應(yīng)當(dāng)如何描述 *最終事實(shí)表的粒度與主鍵應(yīng)該是等價(jià)的3）確認(rèn)維度 *who
方案建議： 實(shí)時(shí)INSERT場(chǎng)景評(píng)估單次入庫(kù)數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)總量，總量小的場(chǎng)景可以改為行存表。 實(shí)時(shí)INSERT場(chǎng)景前端攢批，保證單次、單表、單分區(qū)、單DN入庫(kù)數(shù)據(jù)量接近6W，建議最低不少于5K。 實(shí)時(shí)INSERT場(chǎng)景使用Hstore列存表（8.3.0及以上集群版本）。 父主題： DWS
在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代背景下，大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的深度融合已成為推動(dòng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵趨勢(shì)。華為云數(shù)倉(cāng)GaussDB(DWS)針對(duì)此趨勢(shì)推出了一系列AI-Ready數(shù)據(jù)處理新功能，涵蓋了對(duì)數(shù)據(jù)湖中半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的高效管理及批量處理，為AI生產(chǎn)線提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)；同時(shí)，可以將AI模型的推理能力便
和決策中面向主題的、集成的、與時(shí)間相關(guān)的、不可修改的數(shù)據(jù)集合； 進(jìn)入21世紀(jì)后，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開始與大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算等技術(shù)的相結(jié)合，走上了集成發(fā)展之路。 隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的深入，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)逐漸成為了企業(yè)信息管理中不可或缺的部分。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)已經(jīng)被
違反規(guī)范的影響： 針對(duì)列存表頻繁執(zhí)行UPDATE/DELETE造成CU膨脹，導(dǎo)致空間膨脹和訪問(wèn)性能下降。 針對(duì)列存表并發(fā)執(zhí)行UPDATE/DELETE，導(dǎo)致行鎖阻塞和分布式死鎖風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致業(yè)務(wù)報(bào)錯(cuò)和性能下降。 方案建議： 頻繁執(zhí)行UPDATE/DELETE操作的表需設(shè)計(jì)為行存表。 按
所以，它們之間的關(guān)鍵區(qū)別是： 特性 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)湖 數(shù)據(jù)類型 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主 所有類型的數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制 嚴(yán)格規(guī)范、提前建模 不強(qiáng)制建模，先存后說(shuō) 性能優(yōu)化 查詢速度快，索引清晰 查詢效率較低，需配套引擎優(yōu)化 存儲(chǔ)成本 成本高，適合重要高頻數(shù)據(jù)分析 成本低，適合大數(shù)據(jù)批量歸檔與挖掘
為防止訪問(wèn)密鑰泄漏，請(qǐng)妥善保管。第4步：測(cè)試并分析數(shù)據(jù)TPC-DS是數(shù)據(jù)庫(kù)決策支持測(cè)試基準(zhǔn)。通過(guò)使用TPC-DS的測(cè)試數(shù)據(jù)以及測(cè)試案例，用戶可以模擬真實(shí)場(chǎng)景下大數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)、報(bào)表生成、聯(lián)機(jī)查詢、數(shù)據(jù)挖掘等復(fù)雜場(chǎng)景，從而了解數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用的功能和性能。該步驟指導(dǎo)用戶對(duì)樣例數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢，完成測(cè)試分析任務(wù)。 步驟
能出現(xiàn)的問(wèn)題，做好風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和問(wèn)題處理。二、 巡檢內(nèi)容介紹（一）檢查數(shù)據(jù)庫(kù)基本狀況登錄數(shù)據(jù)庫(kù)后臺(tái)，查詢數(shù)據(jù)庫(kù)集群狀態(tài)和實(shí)例是否正常，Normal為正常狀態(tài)。（二）檢查數(shù)據(jù)庫(kù)資源使用1、檢查數(shù)據(jù)庫(kù)連接登錄數(shù)據(jù)庫(kù)使用如下命令查詢數(shù)據(jù)庫(kù)連接數(shù)，查看數(shù)據(jù)庫(kù)連接數(shù)是否超過(guò)設(shè)置的最大連接數(shù)的60%：select
數(shù)據(jù)湖提供了更大的靈活性，允許存儲(chǔ)各種類型和格式的數(shù)據(jù)，以滿足不同的分析需求。 數(shù)據(jù)湖可以支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和大數(shù)據(jù)分析，提供更快速的洞察和決策。 數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)合： 數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)并不是相互排斥的概念，實(shí)際應(yīng)用中它們可以結(jié)合起來(lái)構(gòu)建更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)架構(gòu)。 將數(shù)據(jù)湖用作數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層，可
replication; 創(chuàng)建外表 本小節(jié)所附外表語(yǔ)法用于獲取本Tutorial使用到的示例數(shù)據(jù)。這些示例數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在OBS存儲(chǔ)桶中，該存儲(chǔ)桶向所有經(jīng)過(guò)身份驗(yàn)證的云用戶提供了讀取權(quán)限。 注意，以下語(yǔ)句中的<obs_bucket_name>代表OBS桶名，僅支持部分區(qū)域，當(dāng)前支持的區(qū)域和對(duì)應(yīng)的OBS桶名請(qǐng)
一、什么是數(shù)據(jù)中臺(tái) 數(shù)據(jù)中臺(tái)的概念最是阿里提出來(lái)的是為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分層和水平解耦，提供數(shù)據(jù)服務(wù)能力?？戳四敲炊?span id="ftr5blx" class='cur'>中臺(tái)的概念，對(duì)中臺(tái)也有些自己的理解。筆者認(rèn)為中臺(tái)主要是為了提供全域的數(shù)據(jù)服務(wù)。主要包括以下4部分：數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)服務(wù)。 打通數(shù)據(jù)建模對(duì)全域數(shù)
ODS 層數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除空值、臟數(shù)據(jù)、超過(guò)極限范圍的數(shù)據(jù)，對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏 3、DWS 層：Data Warehouse Service 服務(wù)數(shù)據(jù)層 以 DWD 數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，按天進(jìn)行輕度匯總 4、DWT 層：Data Warehouse Topic 數(shù)據(jù)主題層
