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應(yīng)用于BI；數(shù)據(jù)平臺：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現(xiàn)；價值上的區(qū)別：數(shù)據(jù)中臺：建立在數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)平臺上，是加速企業(yè)從數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)價值過程的中間層。數(shù)據(jù)中臺將數(shù)據(jù)生產(chǎn)為一個個數(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)倉庫：存儲的數(shù)據(jù)大多是根據(jù)需求
的數(shù)據(jù)是經(jīng)過聚合、清洗、分類以及映射過得clean data。而且隨著時間的推移，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)會持續(xù)增長，這對業(yè)務(wù)連續(xù)性和數(shù)據(jù)查詢性能有極強的要求。所以數(shù)據(jù)倉庫周邊也會涉及：數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)歸檔，數(shù)據(jù)加速。
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
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。
數(shù)據(jù)倉庫可以存儲多少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)？
數(shù)據(jù)，對一個企業(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)的更大價值，對于企業(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)倉庫在企業(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)倉庫，對于數(shù)據(jù)分析工作至關(guān)重要。一個設(shè)計良好的數(shù)據(jù)倉庫，可以讓數(shù)據(jù)分析師們?nèi)玺~得水；否則可能
對的各種數(shù)據(jù)需求與問題。用戶要什么 數(shù)據(jù)的重要性不言而喻，但用戶需要怎樣的數(shù)據(jù)平臺與服務(wù)卻并不是三言兩語就能說清的一件事。或者說，從Bill Inmon定義數(shù)據(jù)倉庫之后至今50年，面對眼花繚亂的技術(shù)和產(chǎn)品，企業(yè)在數(shù)據(jù)倉庫的解決方案中最需要的價值服務(wù)在哪里？1、性能（Perf
事務(wù)隔離級別和數(shù)據(jù)倉庫建模是數(shù)據(jù)庫管理和商業(yè)智能中的兩個核心概念。合理選擇事務(wù)隔離級別可以平衡數(shù)據(jù)一致性和并發(fā)性能，而有效的數(shù)據(jù)倉庫建模則能支持企業(yè)的決策支持和數(shù)據(jù)分析需求。以下是它們的簡要對比： 概念 主要功能 應(yīng)用場景 優(yōu)點 缺點 事務(wù)隔離級別 定義事務(wù)間的可見性規(guī)則 數(shù)據(jù)庫事務(wù)管理
2.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量管理保證數(shù)據(jù)可用、權(quán)威（數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性、一致性、及時性）從上游采集、中間的數(shù)據(jù)加工，下游的數(shù)據(jù)服務(wù)都需要一套質(zhì)量檢測工具來保障準(zhǔn)確性、完整性、一致性、及時性。指標(biāo)預(yù)測（根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測當(dāng)日指標(biāo)數(shù)據(jù)與當(dāng)日實際指標(biāo)數(shù)據(jù)比對）數(shù)據(jù)剖析2.5 元數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)表的血緣
ql、HDFS等多源數(shù)據(jù)融合分析，并通過算子下推、加速集群等技術(shù)對分析性能進行了大幅優(yōu)化，在數(shù)據(jù)免搬遷的前提下，實現(xiàn)了跨源數(shù)據(jù)免搬遷、高效分析。 GaussDB(DWS)云原生數(shù)據(jù)倉庫支持冷熱數(shù)據(jù)多溫存儲，熱數(shù)據(jù)存儲于數(shù)倉內(nèi)部，以獲得良好的查詢分析性能，冷數(shù)據(jù)可分級存儲到更低成本
包含的是數(shù)據(jù)流入流出的過程，可以分為三層——源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)應(yīng)用： 從圖中可以看出數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)來源于不同的源數(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)倉庫后向上層開放應(yīng)用，而數(shù)據(jù)倉庫只是中間集成化數(shù)據(jù)管理的一個平臺。 數(shù)據(jù)倉庫從各數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)及在數(shù)據(jù)倉
go get -u github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-go-v3
pip install huaweicloudsdkdws
<dependency> <groupId>com.huaweicloud.sdk</groupId> <artifactId>huaweicloud-sdk-dws</artifactId> <version>3.1.9</version> </dependency>
org)。 hive是一個基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)倉庫(DataWareHouse)技術(shù)，主要是通過將用戶(程序員)書寫的SQL語句翻譯成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)庫表，并提供類SQL查詢功能。
GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)查詢、寫入、聚合等操作方面的性能表現(xiàn)，以及與其他同類產(chǎn)品相比的優(yōu)勢和劣勢。
技術(shù)指標(biāo)最大值數(shù)據(jù)容量10PB集群節(jié)點數(shù)128單表大小1PB單行數(shù)據(jù)大小1GB每條記錄單個字段的大小1GB單表記錄數(shù)248單表列數(shù)1600單表中的索引個數(shù)無限制單表索引包含列數(shù)32單表約束個數(shù)無限制并發(fā)連接數(shù)600
