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1、新版本的cube方案中為什么使用gaussdb100 OLTP的庫作為數(shù)據(jù)倉庫？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
數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種基于云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫，提供即開即用、可擴展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。DWS是基于融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99和SQL 200
個建設(shè)良好的數(shù)據(jù)倉庫來解決。</align><align=left>業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫是面向操作的，主要服務(wù)于業(yè)務(wù)產(chǎn)品和開發(fā)。而數(shù)據(jù)倉庫則是面向分析的，主要服務(wù)于我們分析人員。評價數(shù)據(jù)倉庫做的好不好，就看我們分析師用得爽不爽。因此，數(shù)據(jù)倉庫從產(chǎn)品設(shè)計開始，就一直是站在分析師的立場上考慮的
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，并接受數(shù)據(jù)庫響應(yīng)信息；iii. 批量導(dǎo)入、導(dǎo)出能力針對數(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)兩個數(shù)據(jù)庫；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)庫正確導(dǎo)出數(shù)據(jù)；iv
計需要遷移的作業(yè)等，不再贅述。2.3.6.4. 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)遷移在數(shù)倉遷移項目中，現(xiàn)有存量數(shù)據(jù)遷移占據(jù)著非常重要的位置，通常在數(shù)據(jù)庫元數(shù)據(jù)遷移完成之后進行，主要包括歷史數(shù)據(jù)遷移和實時數(shù)據(jù)遷移，可使用遷移工具將數(shù)據(jù)從源數(shù)據(jù)庫遷移到目標(biāo)數(shù)據(jù)庫。2.3.6.4.1. 各模塊數(shù)據(jù)遷移方案根據(jù)
Processing），支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果。 數(shù)據(jù)倉庫匯總有可能有很多維度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析結(jié)果，取百家之長（各個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)），成就自己的一方天地（規(guī)劃各種業(yè)務(wù)域的模型，指標(biāo)）。 舉個栗子~ 車聯(lián)網(wǎng)早期是肯定沒有數(shù)據(jù)倉庫的，剛開始啟動階段就是
應(yīng)用場景：需要同時分析多個相關(guān)事實的場景，如供應(yīng)鏈管理。 數(shù)據(jù)倉庫建模的最佳實踐 明確業(yè)務(wù)需求：在建模之前，必須明確企業(yè)的業(yè)務(wù)需求和分析目標(biāo)。 選擇合適的模型：根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和分析需求選擇合適的模型。例如，星型模型適用于簡單的查詢和分析，而雪花模型適用于復(fù)雜的查詢和高度規(guī)范化的數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)規(guī)范化與反規(guī)
數(shù)據(jù)庫 與 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 1）用于OLTP 2）數(shù)據(jù)庫是面向事物處理的，數(shù)據(jù)是由日常的業(yè)務(wù)產(chǎn)生的，會有頻繁的增刪改操作 3）數(shù)據(jù)庫一般用來存儲當(dāng)前事務(wù)性數(shù)據(jù)，如交易數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 4）數(shù)據(jù)庫的設(shè)計一般是符合三范式的，有最大的精確度和最小的冗余度，有利于數(shù)據(jù)的操作 5）數(shù)
的模式會失去時效性。因此數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)需要更新，以適應(yīng)決策的需要。從這個角度講，數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)是一個項目，更是一個過程 。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)隨時間的變化表現(xiàn)在以下幾個方面。（1）數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)時限一般要遠遠長于操作型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)時限。（2）操作型系統(tǒng)存儲的是當(dāng)前數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是
目前可用的技術(shù)都沒有達到其100％的能力。它總是有一個差距。 因此可以說，物聯(lián)網(wǎng)在這個世界中擁有重要的技術(shù)，可以幫助其他技術(shù)達到其準(zhǔn)確和完整的100％能力。下面來看看物聯(lián)網(wǎng)的主要優(yōu)點和缺點。物聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)點物聯(lián)網(wǎng)促進了商業(yè)部門日常生活中的幾個優(yōu)點。 它的一些優(yōu)點如下：高效的資源利用：
簡稱數(shù)倉、DW)，是一個用于存儲，分析，報告的數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉庫的目的是構(gòu)建面向分析的集成化數(shù)據(jù)環(huán)境，分析結(jié)構(gòu)為企業(yè)提供決策支持 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫不同，數(shù)據(jù)倉庫專注分析 數(shù)據(jù)倉庫本身并不“生產(chǎn)”任何數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)來源于不同外部系統(tǒng) 同時數(shù)據(jù)倉庫自身不需要“消費”任何數(shù)據(jù)，其結(jié)果開放給各個外部應(yīng)用使用
Hive 是基于Hadoop構(gòu)建的一套數(shù)據(jù)倉庫分析系統(tǒng)，用來進行數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)化、加載，這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機制。Hive數(shù)據(jù)倉庫工具能將結(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SQL查詢功能，能將SQL語句轉(zhuǎn)變成MapReduce任務(wù)來執(zhí)行。Hive的優(yōu)點是學(xué)習(xí)
為分析層中，提供分析數(shù)據(jù)物理存儲基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)倉庫，倉庫中的數(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。
png概念上的區(qū)別：數(shù)據(jù)中臺：企業(yè)級的邏輯概念，體現(xiàn)企業(yè) D2V（Data to Value）的能力。數(shù)據(jù)倉庫：一個相對具體的功能概念，是存儲和管理一個或多個主題數(shù)據(jù)的集合。數(shù)據(jù)平臺：在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上出現(xiàn)的融合了結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺。應(yīng)用上的區(qū)別：數(shù)據(jù)中臺：距離業(yè)務(wù)
在數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計中，數(shù)據(jù)模型的選擇是一個關(guān)鍵的決策。星型模型和雪花模型是兩種常見的數(shù)據(jù)倉庫模型，它們在數(shù)據(jù)組織和查詢性能方面有所差異。本文將深入探討這兩種模型的特點、優(yōu)缺點以及選擇的考慮因素，幫助您在設(shè)計數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)時做出明智的決策。 1. 星型模型 星型模型是一種簡單直觀的數(shù)據(jù)模型，由一個中心事實表（Fact
有的是關(guān)系型的數(shù)據(jù)表，有的是本結(jié)構(gòu)化的日志，有的數(shù)據(jù)還以多媒體的形式存在，也需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成相對統(tǒng)一的格式。 在集成的層面上，我們就需要強調(diào)不同開源框架的作用與相互配合了。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)存儲層、資源管
要包含的是數(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)
ation的需求。在云計算和大數(shù)據(jù)的沖擊下，成熟的數(shù)據(jù)倉庫理論甚至成為了架構(gòu)里的政治不正確。譬如我上一個服務(wù)過的軟件公司，就明確表示過像EDW和ETL這樣的字眼不能出現(xiàn)在市場定位中。 為什么大家開始對數(shù)據(jù)倉庫諱莫如深呢？恐怕傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫給人留下過許多不好的印象：花錢多，
在下新接觸華為云，請問一下各位專家，我這邊的需求是現(xiàn)有傳統(tǒng)的OA，HR,ERP系統(tǒng)，這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫在華為云RDS上，我們想搭建數(shù)據(jù)倉庫將各個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)抽到數(shù)據(jù)庫倉庫形成大寬表，后面提供給BI進行數(shù)據(jù)查詢和展示。。請問下我需要用到華為云的哪些服務(wù)，購買哪些產(chǎn)品，哪些是必須的，哪些是可選的。。有沒有實踐案例可參考。謝謝
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。 Hive 的架構(gòu) 1. 簡介 HDFS：用來存儲hive倉庫的數(shù)據(jù)文件 yarn：用來完成hive的HQL轉(zhuǎn)化的MR程序的執(zhí)行 MetaStore：保存管理hive維護的元數(shù)據(jù) Hive：用來通過HQL的執(zhí)行，轉(zhuǎn)化為M
