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數(shù)據(jù)的簡易查詢。 立即體驗(yàn) 使用GaussDB(DWS)導(dǎo)入Hive數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的融合分析 指導(dǎo)用戶創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫集群GaussDB(DWS)，并將Hive數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫，實(shí)現(xiàn)跨集群大數(shù)據(jù)的融合分析。 立即體驗(yàn) 使用GaussDB(DWS)實(shí)現(xiàn)零售業(yè)經(jīng)營狀況的多維度查詢分析
高性能大數(shù)據(jù)平臺支撐進(jìn)行全量數(shù)據(jù)分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直觀的、關(guān)聯(lián)性的、可視化的運(yùn)營數(shù)字化分析平臺 ，以數(shù)據(jù)分析來驅(qū)動業(yè)務(wù)價值提升及管理提升 優(yōu)勢 多源數(shù)據(jù)接入 多源數(shù)據(jù)采集，打破數(shù)據(jù)孤島，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺 統(tǒng)一分析決策平臺 統(tǒng)一的數(shù)據(jù)決策平臺，多維分
性能大數(shù)據(jù)平臺支撐進(jìn)行全量數(shù)據(jù)分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直觀的、關(guān)聯(lián)性的、可視化的運(yùn)營數(shù)字化分析平臺 ，以數(shù)據(jù)分析來驅(qū)動業(yè)務(wù)價值提升及管理提升。 優(yōu)勢 多源數(shù)據(jù)接入 多源數(shù)據(jù)采集，打破數(shù)據(jù)孤島，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺 統(tǒng)一分析決策平臺 統(tǒng)一的數(shù)據(jù)決策平臺，多維分析企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)，有效支撐企業(yè)的經(jīng)營決策
掌握通過EXPLAIN語句查詢執(zhí)行計劃的方法，了解DWS幾種常見的SQL調(diào)優(yōu)手段。 開始實(shí)驗(yàn) 快速入門 一鍵式創(chuàng)建DWS集群，上傳csv本地數(shù)據(jù)到云存儲OBS桶，通過創(chuàng)建OBS外表實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入并簡單分析。 開始實(shí)驗(yàn) 大數(shù)據(jù)融合分析：訪問MRS中的Hive數(shù)據(jù)源 創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫集群DWS，并導(dǎo)入MRS的Hive數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)跨集群進(jìn)行大數(shù)據(jù)融合分析。
MySQL、Hadoop等數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)庫之間的協(xié)同分析，拓展了計算的邊界。 圖5-1 跨數(shù)據(jù)中心協(xié)同分析 對象存儲 GaussDB(DWS)支持華為OBS對象存儲，可以高速訪問OBS上的數(shù)據(jù)，方便地進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)歸檔和冷熱數(shù)據(jù)分離，實(shí)現(xiàn)與云原生的融合。 圖5-2給出了在平安
互相訪問數(shù)據(jù)，例如在GaussDB集群A中訪問GaussDB集群B中的數(shù)據(jù)。結(jié)合GDS，可以實(shí)現(xiàn)跨集群數(shù)據(jù)一鍵式高速遷移。如圖3-2所示，通過GDS在兩個集群之間形成高效的實(shí)時數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)通路，將數(shù)據(jù)從源集群導(dǎo)出，不經(jīng)落盤直接導(dǎo)入目標(biāo)集群。 圖3-2 用GDS實(shí)現(xiàn)跨集群數(shù)據(jù)遷移 其技術(shù)特點(diǎn)是：
數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) DWS資源 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) DWS資源 新一代、全場景數(shù)據(jù)倉庫，一站式分析，性能、容量無限擴(kuò)展，守護(hù)高價值數(shù)據(jù)、創(chuàng)享高價值分析，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型堅(jiān)實(shí)伙伴 新一代、全場景數(shù)據(jù)倉庫，一站式分析，性能、容量無限擴(kuò)展，守護(hù)高價值數(shù)據(jù)、創(chuàng)享高價值分析，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型堅(jiān)實(shí)伙伴 購買
計費(fèi)說明 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) DWS 定價 新一代、全場景數(shù)據(jù)倉庫，一站式分析，性能、容量無限擴(kuò)展，守護(hù)高價值數(shù)據(jù)、創(chuàng)享高價值分析，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型堅(jiān)實(shí)伙伴 價格計算器 專家咨詢 計費(fèi)項(xiàng) 華為云DWS根據(jù)您選擇的數(shù)據(jù)倉庫節(jié)點(diǎn)規(guī)格及使用的相關(guān)資源進(jìn)行計費(fèi)。 計費(fèi)項(xiàng) 計費(fèi)說明 數(shù)據(jù)倉庫節(jié)點(diǎn) 對
的元組按照一定的分布策略分散存儲到多個節(jié)點(diǎn)。查詢的時候可以通過查詢條件過濾不必要的數(shù)據(jù)，快速定位到數(shù)據(jù)存儲位置，從而極大提升數(shù)據(jù)庫性能。 在水平分表的基礎(chǔ)上，GaussDB(DWS)支持數(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范圍
群和備份集群之間定期同步數(shù)據(jù)以達(dá)到容災(zāi)的目的。 全量備份的斷點(diǎn)續(xù)做 全量恢復(fù)的斷點(diǎn)續(xù)做 集群間scp中斷后的斷點(diǎn)續(xù)做 并行備份恢復(fù)，即舊集群的備份和新集群的恢復(fù)同步進(jìn)行。
一個數(shù)據(jù)庫中的表可以按邏輯集群來分配到不同的物理節(jié)點(diǎn)，而一個邏輯集群也可以包含多個數(shù)據(jù)庫的表。 9)重啟集群 重啟集群將有可能會導(dǎo)致正在運(yùn)行中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)丟失，如果需要執(zhí)行重啟操作，請確定不存在正在運(yùn)行的業(yè)務(wù)，所有數(shù)據(jù)都已經(jīng)保存。 10)刪除集群 當(dāng)用戶不再需要集群時，可選擇刪除集
識產(chǎn)權(quán)的國產(chǎn)分布式原生圖引擎，是針對以“關(guān)系”為基礎(chǔ)的“圖”結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，進(jìn)行查詢、分析的服務(wù)。廣泛應(yīng)用于社交應(yīng)用、企業(yè)關(guān)系分析、風(fēng)控、推薦、反欺詐等具有豐富關(guān)系數(shù)據(jù)的場景。 立即購買 套餐包 控制臺 大規(guī)模 高效的數(shù)據(jù)組織，針對百億節(jié)點(diǎn)千億邊規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效查詢分析 高性能 深度
個擁有獨(dú)立且互不共享CPU、內(nèi)存、存儲等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲在多個物理節(jié)點(diǎn)上，數(shù)據(jù)訪問任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，通過控制模塊的協(xié)調(diào)，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 GaussDB(DWS)支持行列混合存
???????????????????統(tǒng)一管理 數(shù)據(jù)治理 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio 華為自身數(shù)據(jù)治理方法論的沉淀 數(shù)據(jù)可視化工具 數(shù)據(jù)可視化 DLV 豐富多樣的可視化組件 為什么選擇華為FusionInsight 企業(yè)擁有數(shù)據(jù)自主權(quán) 華為云恪守數(shù)據(jù)中立，不以用戶數(shù)據(jù)變現(xiàn)。并且打造100%
搭配使用 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 消息日志類數(shù)據(jù)存儲和查詢 消息日志類數(shù)據(jù)存儲和查詢 CloudTable（HBase）滿足消息或日志類數(shù)據(jù)的高速查詢后展現(xiàn)或者返回到應(yīng)用。適用于以下等場景：消息數(shù)據(jù)、報表數(shù)據(jù)、推薦類數(shù)據(jù)、風(fēng)控類數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化、半
流程可視化管理。 尊享安全 專屬數(shù)據(jù)密盾 保護(hù)企業(yè)數(shù)據(jù)分享和使用權(quán)限，國密算法加密的安全沙箱、自定義安全水印、防拷貝粘貼，實(shí)現(xiàn)與其他應(yīng)用數(shù)據(jù)隔離，防止數(shù)據(jù)被惡意盜取，保證數(shù)據(jù)安全。 了解詳情 專屬數(shù)據(jù)密盾 保護(hù)企業(yè)數(shù)據(jù)分享和使用權(quán)限，國密算法加密的安全沙箱、自定義安全水印、防拷貝
-彈性伸縮：根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量的變化動態(tài)調(diào)整集群節(jié)點(diǎn)數(shù)量以增減資源，請參見配置彈性伸縮規(guī)則。 若MRS提供的變更配置方式不滿足您的要求，您也可以通過重建集群，做數(shù)據(jù)遷移的方式實(shí)現(xiàn)集群配置變更。 續(xù)費(fèi) 如需續(xù)費(fèi)，請進(jìn)入“續(xù)費(fèi)管理”頁面進(jìn)行續(xù)費(fèi)操作。 欠費(fèi) 包年/包月集群，沒有欠費(fèi)的概念。 按需
、HBase等大數(shù)據(jù)組件，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的預(yù)測性維護(hù)。 優(yōu)勢 統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺 使用MRS服務(wù)搭建，具備企業(yè)級大數(shù)據(jù)的平臺能力，并提供了豐富的大數(shù)據(jù)組件，靈活搭配，同時滿足客戶實(shí)時/離線等混合復(fù)雜業(yè)務(wù)處理訴求。 海量數(shù)據(jù)采集 利用MRS Kafka/Sqoop實(shí)現(xiàn)多種數(shù)據(jù)采集方式，實(shí)現(xiàn)百萬級消息實(shí)時接入。
實(shí)時文件傳輸 數(shù)據(jù)接入備份 實(shí)時數(shù)據(jù)處理 實(shí)時收集數(shù)據(jù)，緩存在通道中，分析平臺實(shí)時或周期讀取通道中的數(shù)據(jù)分析后將結(jié)果應(yīng)用到業(yè)務(wù)系統(tǒng)，例如對實(shí)時采集城市各交通樞紐的車輛通行數(shù)據(jù)，基于分析可實(shí)現(xiàn)對停車場開放時長和交通資源的調(diào)配 優(yōu)勢 永久在線 業(yè)務(wù)系統(tǒng)隨時隨地發(fā)送數(shù)據(jù)到DIS 高并發(fā)、低延時
數(shù)據(jù)工坊 DWR 數(shù)據(jù)工坊 DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 管理控制臺
