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1、新版本的cube方案中為什么使用gaussdb100 OLTP的庫(kù)作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？怎么不繼續(xù)使用早期私有云方案的gaussdb 200 （好像現(xiàn)在叫g(shù)aussdb A)？2、Flink 為什么采用了邊緣Flink的形式，不用FusionInsight HD 安裝flink？3、Datatool

DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)是一種基于云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。DWS是基于融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99和SQL 200

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)與Hive入門(mén)

題： 數(shù)據(jù)分析對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取操作，會(huì)讓讀取壓力倍增 OLTP僅存儲(chǔ)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(cāng)庫(kù)構(gòu)建 主要特征 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是分析數(shù)據(jù)的平臺(tái)，而不是創(chuàng)造數(shù)據(jù)的平臺(tái) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)反映的是相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間歷史數(shù)據(jù)的內(nèi)容 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中一般有

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)雙活模式-----轉(zhuǎn)載

SQL分發(fā)能力經(jīng)中間件發(fā)送的SQL指令，正常發(fā)送到相應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)，并接受數(shù)據(jù)庫(kù)響應(yīng)信息；iii.     批量導(dǎo)入、導(dǎo)出能力針對(duì)數(shù)據(jù)大批量的導(dǎo)入，需要考慮采用更加高效的加載協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)加載，并考慮經(jīng)中間件復(fù)制數(shù)據(jù)塊，異步分發(fā)兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)；數(shù)據(jù)導(dǎo)出，需要考慮高效數(shù)據(jù)導(dǎo)出協(xié)議，從其中一套數(shù)據(jù)庫(kù)正確導(dǎo)出數(shù)據(jù)；iv.     更

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)詳細(xì)介紹（九.數(shù)據(jù)質(zhì)量）流程與工具

去保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。如果你是數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，需要提高團(tuán)隊(duì)成員對(duì)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的重視程度，制定數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工具，使得相關(guān)工作能夠更輕松有序的開(kāi)展。如果你是一線數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，至少得保證自己負(fù)責(zé)的部分內(nèi)容的數(shù)據(jù)質(zhì)量。接到任務(wù)后不要急于上手，先去看看上游依賴的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量是否

列存數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)怎樣更高效

存儲(chǔ)在哪些方面還可以做的更高效。 ## 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

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)中臺(tái) ‖ 你分清了嗎?

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

【DWS產(chǎn)品】數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的使用求助

是現(xiàn)有傳統(tǒng)的OA，HR,ERP系統(tǒng)，這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)在華為云RDS上，我們想搭建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)將各個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)抽到數(shù)據(jù)庫(kù)倉(cāng)庫(kù)形成大寬表，后面提供給BI進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和展示。。請(qǐng)問(wèn)下我需要用到華為云的哪些服務(wù)，購(gòu)買哪些產(chǎn)品，哪些是必須的，哪些是可選的。。有沒(méi)有實(shí)踐案例可參考。謝謝

一文入門(mén)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

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(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)，

數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的差別

來(lái)了。元數(shù)據(jù)（Metadata）類似于這樣的電話黃頁(yè)。1．元數(shù)據(jù)的定義 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的元數(shù)據(jù)是關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。它的作用類似于數(shù)據(jù)庫(kù)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(cāng)庫(kù)中，元數(shù)據(jù)描述了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和建立方法的數(shù)據(jù)。 元數(shù)

數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相關(guān)知識(shí)筆記

企業(yè)中哪些產(chǎn)品暢銷、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手哪些產(chǎn)品對(duì)本企業(yè)產(chǎn)品構(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(jìn)行抽取、篩選、清理、綜合等集成工作，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)具有集成性。 一般情況下數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(duì)原數(shù)據(jù)庫(kù)挑選中數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)所需要

傳統(tǒng)BI項(xiàng)目與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

的數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)聚合、清洗、分類以及映射過(guò)得clean data。而且隨著時(shí)間的推移，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)，這對(duì)業(yè)務(wù)連續(xù)性和數(shù)據(jù)查詢性能有極強(qiáng)的要求。所以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)周邊也會(huì)涉及：數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)歸檔，數(shù)據(jù)加速。

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

DWS: PB級(jí)高性能企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DWS）

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

中國(guó)云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，雙第一

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。

云端數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的模式選型與建設(shè)

數(shù)據(jù)，對(duì)一個(gè)企業(yè)的重要性不言而喻，如何利用好企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，發(fā)揮數(shù)據(jù)的更大價(jià)值，對(duì)于企業(yè)管理者而言尤為重要。作為最傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)應(yīng)用之一，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在企業(yè)內(nèi)部扮演著重要的角色，構(gòu)建并正確配置好數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，對(duì)于數(shù)據(jù)分析工作至關(guān)重要。一個(gè)設(shè)計(jì)良好的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可以讓數(shù)據(jù)分析師們?nèi)玺~(yú)得水；否則可能