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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)含金量來比，數(shù)據(jù)倉庫里的數(shù)據(jù)價(jià)值密度更高一些，數(shù)據(jù)的抽取和Schema的設(shè)計(jì)都有非常強(qiáng)的針對性，便于業(yè)務(wù)分析師迅速獲取洞察結(jié)果，用與決策支持。而數(shù)據(jù)湖更有一種&l
級(jí)。 華為云GaussDB(DWS)提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析和可視化的能力，數(shù)據(jù)生產(chǎn)線與AI生產(chǎn)線的高效配合，可批量生產(chǎn)、快速開發(fā)； AI提升對異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理能力，與應(yīng)用場景深度融合，實(shí)現(xiàn)智能預(yù)測、智能決策、智能識(shí)別等數(shù)據(jù)分析智能化。 ?勇立潮頭，助力客戶釋放數(shù)字價(jià)值
數(shù)據(jù)庫挑選中數(shù)據(jù)倉庫所需要的數(shù)據(jù)，然后將來自不同數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)按照某一標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行統(tǒng)一處理。 數(shù)據(jù)是相對穩(wěn)定的：因?yàn)?span id="wm0au40" class='cur'>數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)主要是供決策分析使用，一般主要是數(shù)據(jù)查詢操作，不進(jìn)行修改等操作。數(shù)據(jù)反映的是一段相當(dāng)長的時(shí)間內(nèi)歷史數(shù)據(jù)的內(nèi)容，是不同時(shí)間的數(shù)據(jù)庫快照的集合，然后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、綜合、分組的導(dǎo)出數(shù)據(jù)。
事務(wù)隔離級(jí)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(gè)核心概念。合理選擇事務(wù)隔離級(jí)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(diǎn) 缺點(diǎn) 事務(wù)隔離級(jí)別 定義事務(wù)間的可見性規(guī)則 數(shù)據(jù)庫事務(wù)管理
—— 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)倉庫，是由多個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的集群數(shù)據(jù)倉庫，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，能夠保證在任意單點(diǎn)物理故障的情況下系統(tǒng)依然能夠保證數(shù)據(jù)可靠、一致，同時(shí)還能對外提供服務(wù)。DWS還具有可以增強(qiáng)數(shù)據(jù)倉庫可靠性的眾多其他功能，包括備份以及恢復(fù)等。便捷管理
1.數(shù)據(jù)治理是什么？數(shù)據(jù)治理：為公司業(yè)務(wù)越來越復(fù)雜而帶來的數(shù)據(jù)越來越臟、亂、差的問題，而提出一套治理數(shù)據(jù)的方法+工具集2. 數(shù)據(jù)治理的內(nèi)容這一部分，我將從六個(gè)方面來講解數(shù)據(jù)治理的內(nèi)容。2.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)定義數(shù)據(jù)維度及指標(biāo)需要清晰的、統(tǒng)一的、標(biāo)準(zhǔn)的定義。（這里的部分參考Hadoop數(shù)
元數(shù)據(jù)簡介 按照傳統(tǒng)的定義，元數(shù)據(jù)（Metadata）是關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)打通了源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)應(yīng)用，記錄了數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到消費(fèi)的全過程。元數(shù)據(jù)主要記錄數(shù)據(jù)倉庫中模型的定義、各層級(jí)間的映射關(guān)系、監(jiān)控數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)狀態(tài)及ETL的任務(wù)運(yùn)行狀態(tài)。在數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中，元數(shù)據(jù)可以幫助數(shù)
數(shù)據(jù)倉庫專家服務(wù) 華為云數(shù)據(jù)庫專家團(tuán)隊(duì)為客戶數(shù)據(jù)庫上云遷移、數(shù)據(jù)庫架構(gòu)設(shè)計(jì)與改造、系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)等提供專業(yè)的在線咨詢服務(wù) 服務(wù)咨詢 產(chǎn)品介紹 您可以通過點(diǎn)擊“服務(wù)咨詢”后留言， 或撥打 4000-955-988 轉(zhuǎn)1 | 950808 轉(zhuǎn)1進(jìn)行快速申請 專業(yè)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫專家服務(wù) 適用場景
MetaStore組件: 該組件是Hive用來負(fù)責(zé)管理元數(shù)據(jù)的組件。Hive的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，其支持的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有Derby和Mysql，其中Derby是Hive默認(rèn)情況下使用的數(shù)據(jù)庫，它內(nèi)嵌在Hive中，但是該數(shù)據(jù)庫只支持單會(huì)話，在生產(chǎn)中并不適用，在我們?nèi)粘?span id="oq00keu" class='cur'>的開發(fā)中，需要支持多會(huì)話，因此采
ETL是將業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取、清洗轉(zhuǎn)換之后加載到數(shù)據(jù)倉庫的過程，是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的重要一環(huán)，用戶從數(shù)據(jù)源抽取出所需的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，最終按照預(yù)先定義好的數(shù)據(jù)倉庫模型，將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中。目的是將企業(yè)中的分散、零亂、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合到一起，為企業(yè)的決策提供分析依據(jù)。1
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(jìn)行數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)化、加載，這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)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(diǎn)是學(xué)
模中最關(guān)鍵的部分，直接影響到各個(gè)應(yīng)用集市的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與一致性問題，是公共層最重要的工作。 第二個(gè)應(yīng)用： 隨著應(yīng)用的增加，需求也在不斷的擴(kuò)充，臨時(shí)層和鏡像層集成的表更多了。在公共層的明細(xì)和匯總也出現(xiàn)了多個(gè)應(yīng)用集市都在共用的數(shù)據(jù)需求，會(huì)擴(kuò)展補(bǔ)充到公共層。并且隨著時(shí)間的變化，公共
<align=left>是否支持批量創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫？</align>
數(shù)據(jù)脫敏函數(shù)，是否可根據(jù)不同用戶查詢條件，對行脫敏、行濾除，也是這些脫敏函數(shù)么？and，or，in我們在用戶查詢時(shí)會(huì)用到，多條件間沖突時(shí)，是如何處置，是否有相應(yīng)處置方案，目前我們也不知哪種處置比較好。
用程序與數(shù)據(jù)倉庫的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉庫資源和性能監(jiān)控等運(yùn)維管理工作。2、與大數(shù)據(jù)無縫集成：您可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢HDFS、OBS上的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)無需搬遷。提供一鍵式異構(gòu)數(shù)據(jù)庫遷移工具DWS提供配套的遷移工具，可支持MySQL、Oracle和Teradata的SQL腳
數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的優(yōu)勢有哪些？
智能分類 功能介紹 智能分類識(shí)別服務(wù)可以一次性對同張圖片中的多個(gè)卡證、票據(jù)進(jìn)行檢測和識(shí)別，并返回每個(gè)卡證、票據(jù)的類別及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。 應(yīng)用場景 智能分類識(shí)別服務(wù)應(yīng)用在身份認(rèn)證、財(cái)務(wù)報(bào)銷等多種場景，使用方便，有效提升數(shù)據(jù)錄入效率。 場景一：卡證、發(fā)票混合識(shí)別 場景二：相同類型發(fā)票識(shí)別
數(shù)據(jù)倉庫的定義很多剛?cè)腴T的小伙伴都會(huì)問，數(shù)據(jù)倉庫是不是NoSQL ？其實(shí)數(shù)據(jù)倉庫不是NoSQL，但NoSQL數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)倉庫的一種實(shí)現(xiàn)方式。數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時(shí)間的數(shù)據(jù)集合，用于支持決策支持和數(shù)據(jù)分析。它是一個(gè)用于存儲(chǔ)、管理和分析大量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，
通過CDM可以將DWS的表數(shù)據(jù)歸檔到OBS上，操作手冊上已經(jīng)有詳細(xì)介紹，本文將重點(diǎn)介紹通過CDM將OBS的數(shù)據(jù)文件導(dǎo)入到DWS集群，查看CDM作業(yè)的狀態(tài)，并且在DWS集群中查看數(shù)據(jù)是否導(dǎo)入成功一． 創(chuàng)建DWS集群DWS創(chuàng)建流程已經(jīng)在第一天的文檔介紹，此處不再贅述。二． 創(chuàng)建CDM
的客戶會(huì)依托這四層模型做不同的演化，可能經(jīng)過合并形成三層，也可能經(jīng)過細(xì)分，形成5層或者6層。本文簡單介紹最常見的四層模型： 緩沖層：有的項(xiàng)目也稱為ODS層，簡單說這一層數(shù)據(jù)的模型就是貼源的，對于倉庫的用戶就是在倉庫里面形成一個(gè)上游系統(tǒng)的落地緩沖帶，原汁原味的生產(chǎn)數(shù)據(jù)在
