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★鉆?。壕S的層次變化，從粗粒度到細(xì)粒度，匯總數(shù)據(jù)下鉆到明細(xì)數(shù)據(jù)。如通過(guò)季度銷(xiāo)售數(shù)據(jù)鉆取每個(gè)月的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)★上卷：鉆取的逆，向上鉆取。從細(xì)粒度到粗粒度，細(xì)粒度數(shù)據(jù)到不同維層級(jí)的匯總。eg. 通過(guò)每個(gè)月的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)匯總季度、年銷(xiāo)售數(shù)據(jù)★切片：特定維數(shù)據(jù)（剩余維兩個(gè)）。eg. 只選電子產(chǎn)品銷(xiāo)售數(shù)據(jù)★切塊：維區(qū)間數(shù)據(jù)（剩余維三個(gè)）。eg
group的，而集群resize的新的nodegroup和老的nodegroup的DN是完全沒(méi)有交集的。如下： 具體功能 小規(guī)格的集群縱向擴(kuò)展為大規(guī)格更少節(jié)點(diǎn)集群； 小規(guī)格的集群縱向擴(kuò)展為大規(guī)格更多節(jié)點(diǎn)集群； 小規(guī)格的集群縱向擴(kuò)展為大規(guī)格相同節(jié)點(diǎn)集群； 大規(guī)格的集群向下調(diào)整為小規(guī)格的集群。
在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是兩個(gè)常見(jiàn)的術(shù)語(yǔ)，雖然它們?cè)诠δ苌嫌兴丿B，但實(shí)際上有著不同的設(shè)計(jì)理念和應(yīng)用場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)湖是一個(gè)存儲(chǔ)海量原始數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，它可以包含結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)湖的最大特點(diǎn)是能夠保留數(shù)據(jù)的原始狀態(tài)，并且支持靈活的處理和分析方式。常見(jiàn)的實(shí)現(xiàn)技術(shù)包括Hadoop和Amazon
StarRocks 能很好地支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，并能實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)的高效查詢(xún)。StarRocks 還支持現(xiàn)代化物化視圖，進(jìn)一步加速查詢(xún)。 StarRocks 提供全面的數(shù)據(jù)導(dǎo)入方案，既支持從各類(lèi)實(shí)時(shí)和離線(xiàn)的數(shù)據(jù)源高效導(dǎo)入數(shù)據(jù)，也支持直接分析數(shù)據(jù)湖上各種格式的數(shù)據(jù)。 使用 StarRock
DWS)還針對(duì)夯死、慢節(jié)點(diǎn)、亞健康等僵而不死的復(fù)雜場(chǎng)景，做了大量的建模和針對(duì)性?xún)?yōu)化，能夠?qū)崿F(xiàn)故障的準(zhǔn)確探測(cè)和自愈。 在數(shù)據(jù)可靠性方面，對(duì)于數(shù)倉(cāng)而言，數(shù)據(jù)存一份有單點(diǎn)故障問(wèn)題，存三份又太浪費(fèi)資源，一般來(lái)講數(shù)據(jù)一主一備是個(gè)相對(duì)合理的選擇，但在故障造成網(wǎng)絡(luò)分區(qū)的場(chǎng)景下，很容易出現(xiàn)雙主“
在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，伴隨著數(shù)據(jù)源的日益豐富，數(shù)據(jù)的體量及增長(zhǎng)速率也變得越來(lái)越大。所以，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不但在整個(gè)BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更是企業(yè)和組織海量數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、分析的核心 場(chǎng)景特點(diǎn)： 數(shù)據(jù)遷移：多數(shù)據(jù)源，高效的批量、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)導(dǎo)入 高性能：萬(wàn)億級(jí)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析秒級(jí)響應(yīng) 海量數(shù)據(jù)：PB級(jí)數(shù)據(jù)低成本的存儲(chǔ)與復(fù)雜查詢(xún)分析
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)基于華為FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核，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)。兼容PostgreSQL生態(tài)，您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL，結(jié)合商業(yè)智能工具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。
的和產(chǎn)生的數(shù)據(jù)或信息，如底層信息源中的數(shù)據(jù)、程序運(yùn)行時(shí)得到的數(shù)據(jù)等完整、有效、使用合法和不被破壞或泄露。具體包括數(shù)據(jù)的輸入、輸出、存取控制、加密、備份與恢復(fù)等。 3、軟件安全。軟件是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)工作的主要平臺(tái)，它的安全是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)安全的重要內(nèi)容，是研究的重點(diǎn)。包括操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)管
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)幾經(jīng)發(fā)展，逐步從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)演變?yōu)榇?span id="zpxvis9" class='cur'>數(shù)據(jù)平臺(tái)/數(shù)據(jù)湖，如今又迎來(lái)了現(xiàn)代化數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，對(duì)應(yīng)的架構(gòu)也在發(fā)生著變化。底層數(shù)據(jù)源類(lèi)型從傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)擴(kuò)展為多種半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；中間層從 ETL、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖相互獨(dú)立演變?yōu)橄嗷ト诤希豁攲觿t引入了數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用。這些演變都對(duì)數(shù)據(jù)處理的時(shí)效性、靈活性與效率提出更高的要求。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)DWS中，如何使用Data Studio圖形界面客戶(hù)端連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？小課帶你看，和小課一起來(lái)學(xué)習(xí)連接步驟吧??！Data Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶(hù)端工具，有著豐富的GUI界面，能夠管理數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象，編輯、運(yùn)行、調(diào)試SQL腳本，查
不需要部署數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器，就可以在幾分鐘之內(nèi)獲得高性能、高可能的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群。穩(wěn)定可靠 —— 省事又省心DWS在高可靠的基礎(chǔ)設(shè)施上運(yùn)行。DWS是分布式MPP數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，是由多個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的集群數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，所有的軟件進(jìn)程均有主備保證，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)均有主備保證，能夠保證在任
本帖最后由 yd_65688703 于 2017-11-15 17:17 編輯 <br /> 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)DWS？
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群在運(yùn)行過(guò)程中無(wú)法連接上時(shí)，具體原因可以總結(jié)為幾點(diǎn)：1、集群狀態(tài)是否正常。2、連接命令是否正確，用戶(hù)名、密碼、IP地址或端口無(wú)誤。3、安裝客戶(hù)端的操作系統(tǒng)類(lèi)型、版本是否正確。4、安裝客戶(hù)端的操作是否正確。5、如果是在公有云環(huán)境無(wú)法連接，還需要檢查以下可能導(dǎo)致異常的原因：
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
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(xiàn)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)據(jù)。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)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)
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）
4、 檢查有傾斜的表 數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題是分布式架構(gòu)的重要難題，它破壞了各個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)等的要求，導(dǎo)致單節(jié)點(diǎn)（傾斜節(jié)點(diǎn)）所存儲(chǔ)或者計(jì)算的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于其他節(jié)點(diǎn)，所以會(huì)造成以下危害： 存儲(chǔ)上的傾斜會(huì)嚴(yán)重限制系統(tǒng)容量，在系統(tǒng)容量不飽和的情況下，由于單節(jié)點(diǎn)傾斜的限制，使得整個(gè)系統(tǒng)容量無(wú)法繼續(xù)增長(zhǎng)。
多年，客戶(hù)端做的純屬擺設(shè)，萬(wàn)年不變的5毛錢(qián)特效，最后大家還以為plsql才是oracle的配套客戶(hù)端。GBASE和DWS在官網(wǎng)上都有便捷的資料下載入口，整理的工工整整的。oracle就做了個(gè)中文的門(mén)面，點(diǎn)幾下就變英文版了，賺了中國(guó)這么多年的錢(qián)，能不能給技術(shù)人員用點(diǎn)心啊，相信大家用
有自身業(yè)務(wù)關(guān)注的維度和指標(biāo)，和其他業(yè)務(wù)線(xiàn)一般無(wú)交集 。數(shù)據(jù)建模數(shù)據(jù)建模是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的核心工作，蘇寧數(shù)據(jù)建模主要采用的kimball維度建模方法，建模主要分兩塊，維度表設(shè)計(jì)和事實(shí)表設(shè)計(jì)。維度表設(shè)計(jì)維度是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的核心，他提供了數(shù)據(jù)分析的視角和標(biāo)準(zhǔn)，大部分的維度表數(shù)據(jù)量都相對(duì)較小，但
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(kāi)HBase的thrift功能；然后，將線(xiàn)上教學(xué)的用戶(hù)選課數(shù)據(jù)（user_tag_value）和成績(jī)表（moc_score）導(dǎo)入HBase中。
