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數(shù)據(jù)清洗:數(shù)據(jù)需在加載前進(jìn)行轉(zhuǎn)換和清洗,保證數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。 數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)倉庫的適用場景 數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫在不同的應(yīng)用場景中各有優(yōu)勢。以下是一些常見的適用場景: 數(shù)據(jù)湖的應(yīng)用場景: 數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí):數(shù)據(jù)湖支持存儲原始數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)科學(xué)家可以從中提取有用的信息進(jìn)行模型訓(xùn)練。 IoT數(shù)據(jù)存儲:數(shù)據(jù)湖適合存儲來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的大量半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)運(yùn)維管理及數(shù)據(jù)開發(fā)管理。數(shù)據(jù)后臺包括數(shù)據(jù)的采集與集成,采集通過長亮的交換平臺、外部數(shù)據(jù)管理平臺實(shí)現(xiàn)內(nèi)、外部數(shù)據(jù),結(jié)構(gòu)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)與批量數(shù)據(jù)的采集與交換。數(shù)據(jù)集成包括搭建數(shù)據(jù)倉庫、非結(jié)構(gòu)平臺、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)挖掘平臺、歷史數(shù)據(jù)平臺等,實(shí)現(xiàn)面向不同場景、不
體視申請的產(chǎn)品類型及數(shù)量評估而定。 雙方達(dá)成一致的業(yè)務(wù)保障目標(biāo),客戶完成服務(wù)付款。 服務(wù)范圍 本項(xiàng)目華為云數(shù)據(jù)倉庫專家服務(wù)包括以下一項(xiàng)或多項(xiàng)內(nèi)容: 華為云數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品咨詢服務(wù) 華為云數(shù)據(jù)倉庫平臺安裝部署規(guī)劃與實(shí)施 數(shù)據(jù)倉庫遷移方案設(shè)計(jì)與實(shí)施支持 基于華為云數(shù)據(jù)倉庫平臺的開發(fā)支持
數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)會來自各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)或者外部爬取數(shù)據(jù),所以需要我們知道每個數(shù)據(jù)倉庫的模型字段都是來自哪個源,這樣我們就能快速全面的了解相關(guān)業(yè)務(wù)。相對穩(wěn)定,數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)一般不會實(shí)時(shí)變化,所以我們今天看去年的數(shù)據(jù)和明天看去年的數(shù)據(jù)是一樣的,如果我們發(fā)現(xiàn)某一個月度數(shù)據(jù)不對,就可能需要
第三范式1)數(shù)據(jù)發(fā)布:業(yè)務(wù)用戶要能理解發(fā)布的數(shù)據(jù)2)查詢性能:提供高效的查詢性能數(shù)據(jù)集市大部分都采用維度建模方式,而不會采用第三范式四、星型模型&多維數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵詞:fact事實(shí)表,cube多維模型,報(bào)表維度模型中的事實(shí)表用來存儲企業(yè)或組織的商業(yè)行為事件所產(chǎn)生的可度量的績效結(jié)果。要
一個經(jīng)典的數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型通常劃分為3層,操作數(shù)據(jù)層ODS、中間數(shù)據(jù)層 dw層、應(yīng)用數(shù)據(jù)層ADS。 操作數(shù)據(jù)層ODS存儲了用于分析當(dāng)前和集成后的運(yùn)營數(shù)據(jù),它的結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)來源一般都與數(shù)據(jù)倉庫相同,ODS提供源數(shù)據(jù)系統(tǒng)中抽取并清洗了的數(shù)據(jù),在該層中會同步并結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),保留歷史數(shù)據(jù)并清洗數(shù)據(jù)。
MySQL、Hadoop等數(shù)據(jù)庫,實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)庫之間的協(xié)同分析,拓展了計(jì)算的邊界。 圖5-1 跨數(shù)據(jù)中心協(xié)同分析 對象存儲 GaussDB(DWS)支持華為OBS對象存儲,可以高速訪問OBS上的數(shù)據(jù),方便地進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)歸檔和冷熱數(shù)據(jù)分離,實(shí)現(xiàn)與云原生的融合。 圖5-2給出了在平安
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(diǎn)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
系型數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。它提供了豐富的數(shù)據(jù)處理和查詢功能,可以滿足不同類型數(shù)據(jù)的分析需求。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)勢 與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫相比,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫具有許多優(yōu)勢。以下是一些主要的優(yōu)勢: 及時(shí)決策:實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫能夠?qū)崟r(shí)地處理大量數(shù)據(jù),并提供即時(shí)的分析結(jié)果。企業(yè)可以
分散的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)抽取、清理的基礎(chǔ)上經(jīng)過系統(tǒng)加工、匯總和整理得到的,必須消除源數(shù)據(jù)中的不一致性,以保證數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的信息是關(guān)于整個企業(yè)的一致的全局信息。3.相對穩(wěn)定的。操作型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)通常實(shí)時(shí)更新,數(shù)據(jù)根據(jù)需要及時(shí)發(fā)生變化。數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)主要供企業(yè)決策分析之用,所涉及的數(shù)據(jù)操作主
類似商品和服務(wù)區(qū)分表》,簡稱《商標(biāo)分類表》。 《類似商品和服務(wù)區(qū)分表》是商標(biāo)主管部門為了商標(biāo)檢索、審查、管理工作的需要,總結(jié)多年來的實(shí)踐工作經(jīng)驗(yàn),并廣泛征求各部門的意見,把某些存在特定聯(lián)系、容易造成誤認(rèn)的商品或服務(wù)組合到一起,編制而成。 《類似商品和服務(wù)區(qū)分表》可以作為商標(biāo)審查人
雪花模型是在星型模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行了維度表的規(guī)范化,將維度表進(jìn)一步分解為多個層次的規(guī)范化表。這樣可以減少數(shù)據(jù)冗余,提高數(shù)據(jù)存儲的效率。以下是一個簡單的雪花模型示例: 事實(shí)表:訂單事實(shí)表(與星型模型相同) 維度表:日期維度表(與星型模型相同) 維度表:客戶維度表(與星型模型相同)
【摘要】 數(shù)據(jù)倉庫拉鏈表模型在GaussDB(DWS)中的實(shí)踐。在數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)過程中,經(jīng)常會遇到這樣的需求: 數(shù)據(jù)量比較大;表中的部分字段會被update,如用戶的地址,產(chǎn)品的描述信息,訂單的狀態(tài)等等;需要查看某一個時(shí)間點(diǎn)或者時(shí)間段的歷史快照信息,比如,查看某一個訂單在
DW層的數(shù)據(jù)應(yīng)該是一致的、準(zhǔn)確的、干凈的數(shù)據(jù),即對源系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗(去除了雜質(zhì))后的數(shù)據(jù)。這一層的數(shù)據(jù)一般是遵循數(shù)據(jù)庫第三范式的,其數(shù)據(jù)粒度通常和ODS的粒度相同。在PDW層會保存BI系統(tǒng)中所有的歷史數(shù)據(jù),例如保存10年的數(shù)據(jù)。 MID層:為數(shù)據(jù)集市層,這層數(shù)據(jù)是面向主題來組織
一個經(jīng)典的數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型通常劃分為3層,操作數(shù)據(jù)層ODS、中間數(shù)據(jù)層 dw層、應(yīng)用數(shù)據(jù)層ADS。 操作數(shù)據(jù)層ODS存儲了用于分析當(dāng)前和集成后的運(yùn)營數(shù)據(jù),它的結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)來源一般都與數(shù)據(jù)倉庫相同,ODS提供源數(shù)據(jù)系統(tǒng)中抽取并清洗了的數(shù)據(jù),在該層中會同步并結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),保留歷史數(shù)據(jù)并清洗數(shù)據(jù)。
e),為數(shù)據(jù)行的生命周期 12月20日商品拉鏈表的數(shù)據(jù): 12月20日的數(shù)據(jù)是全新的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到dw表 dw_start_date表示某一條數(shù)據(jù)的生命周期起始時(shí)間,即數(shù)據(jù)從該時(shí)間開始有效(即生效日期) dw_end_date表示某一條數(shù)據(jù)的生命周期結(jié)束時(shí)間,即數(shù)據(jù)到這一天(不包含)(即失效日期)
創(chuàng)建產(chǎn)品分類 功能介紹 應(yīng)用服務(wù)器可調(diào)用此接口創(chuàng)建產(chǎn)品分類。產(chǎn)品分類是針對同一類型的產(chǎn)品的一個分類,也是創(chuàng)建產(chǎn)品的前置條件。 URI POST /v1/iotfm/product-categories 請求參數(shù) 表1 請求Header參數(shù) 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型 描述 X-Auth-Token
【摘要】 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種基于公有云云基礎(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(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。DWS是基于華為融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù),為各行業(yè)PB級海量大數(shù)據(jù)分析提供有