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數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是信息（對(duì)其進(jìn)行分析可做出更明智的決策）的中央存儲(chǔ)庫(kù)。通常，數(shù)據(jù)定期從事務(wù)系統(tǒng)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和其他來(lái)源流入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。業(yè)務(wù)分析師、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和決策者通過(guò)商業(yè)智能 (BI) 工具、SQL 客戶端和其他分析應(yīng)用程序訪問(wèn)數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)和分析已然成為
在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)建設(shè)過(guò)程中，數(shù)據(jù)的加載、卸載，各層數(shù)據(jù)模型之間的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，業(yè)務(wù)規(guī)則的實(shí)現(xiàn)等等數(shù)據(jù)加工過(guò)程都會(huì)以ETL任務(wù)的方式實(shí)現(xiàn)。 構(gòu)建ETL子系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)實(shí)施的一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，在倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)建設(shè)過(guò)程中搭建一個(gè)完整、標(biāo)準(zhǔn)的ETL子系統(tǒng)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)建設(shè)的基礎(chǔ)性目標(biāo)之一。ET
平臺(tái)采用分布式中間件+單機(jī)版數(shù)據(jù)庫(kù)搭建。由于該方案不具備數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性能力，在同一時(shí)刻系統(tǒng)中數(shù)據(jù)可能是不完整、不準(zhǔn)確的，為銷售對(duì)單帶來(lái)極大困難。為保證數(shù)據(jù)的最終一致性，交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)需要通過(guò)ETL工具時(shí)隔數(shù)小時(shí)后同步到BI系統(tǒng)，無(wú)法做到實(shí)時(shí)分析，銷售及運(yùn)營(yíng)主管無(wú)法實(shí)時(shí)掌握經(jīng)營(yíng)情況。
置，被稱之為“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之父”。 五 數(shù)據(jù)集市（1994－1996） 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展的第一明顯分歧是數(shù)據(jù)集市概念的產(chǎn)生。由于企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)、實(shí)施很困難，使得最早吃數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)螃蟹的公司遭到大面積的失敗，因此數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)者和分析師開(kāi)始考慮只建設(shè)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一部分，然后再逐
件）匯總數(shù)據(jù)。反饋數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析在做完整個(gè)分析方案后，可以和數(shù)據(jù)放倉(cāng)庫(kù)小伙伴一起分享成果，讓數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)同事學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析思路的同時(shí)，也可以更好地規(guī)劃模型，從而進(jìn)入良性循環(huán)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)分析都存在的組織架構(gòu)在很多大團(tuán)隊(duì)會(huì)有，很多小團(tuán)隊(duì)是沒(méi)有專門的數(shù)據(jù)分析人員或者數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)人員的，二者是合為一體的。
Studio連接DWS并導(dǎo)入數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)_擴(kuò)容、監(jiān)控、集群管理 04:01 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)_擴(kuò)容、監(jiān)控、集群管理 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)_使用GDS高速加載批量數(shù)據(jù) 02:31 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)_使用GDS高速加載批量數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)_快速入門 06:34 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)_快速入門 使用Data
Hive 用作數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)庫(kù)。只是需要做一些工作和利用一些解決辦法將 Hive 打造成這樣的系統(tǒng)。為什么您要再次經(jīng)歷這一過(guò)程？因?yàn)槟仨毷褂檬诸^的工具并讓它們發(fā)揮作用。設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)此數(shù)據(jù)對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)而言是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但對(duì)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，您需要找出事實(shí)和維度。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)很簡(jiǎn)單：您對(duì)
1、新版本的cube方案中為什么使用gaussdb100 OLTP的庫(kù)作為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？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(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)是一種基于云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，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)。DWS是基于融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99和SQL 200
<align=left><align=left>思考：沒(méi)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，我們也能完成數(shù)據(jù)分析任務(wù)。那么，建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的理由是什么？</align><b>如果直接從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)取數(shù)據(jù)</b><align=left>沒(méi)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)，我們需要直接從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中取數(shù)據(jù)來(lái)做分析。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)主要是為業(yè)務(wù)操作服務(wù)，雖然可以用
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(kù)，并接受數(shù)據(jù)庫(kù)響應(yīng)信息；iii. 批量導(dǎo)入、導(dǎo)出能力針對(duì)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(jìn)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(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)；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(kù)正確導(dǎo)出數(shù)據(jù)；iv. 更
標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)。2.3.6.4.1. 各模塊數(shù)據(jù)遷移方案根據(jù)數(shù)據(jù)架構(gòu)，調(diào)研每個(gè)模塊需要遷移的數(shù)據(jù)，方法類似“元數(shù)據(jù)遷移”，不再贅述。 2.3.6.5. 數(shù)據(jù)核驗(yàn)方案2.3.6.5.1. 數(shù)據(jù)核驗(yàn)?zāi)繕?biāo)數(shù)據(jù)檢核的目標(biāo)主要有：據(jù)核驗(yàn)的目標(biāo)是比對(duì)新平臺(tái)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與原平臺(tái)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一致。為了達(dá)到以上目標(biāo)，需要考慮以下幾個(gè)方面：•
易懂的查詢結(jié)果。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)匯總有可能有很多維度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，取百家之長(zhǎng)（各個(gè)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(gè)栗子~ 車聯(lián)網(wǎng)早期是肯定沒(méi)有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的，剛開(kāi)始啟動(dòng)階段就是車上發(fā)送什么數(shù)據(jù)我就存儲(chǔ)什么數(shù)據(jù)，比如出現(xiàn)告警，就實(shí)時(shí)展示出來(lái)給用戶。
D正確3. （單選）關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)的差別，下面的敘述中不正確的是：A. 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)是面向主題的設(shè)計(jì)B. 數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線數(shù)據(jù) 正確C. 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)是有意引入冗余B 提交提交答案正確 (6/6 分)檢查多選題6分（計(jì)分）4
數(shù)據(jù)庫(kù) 與 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) 1）用于OLTP 2）數(shù)據(jù)庫(kù)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(huì)有頻繁的增刪改操作 3）數(shù)據(jù)庫(kù)一般用來(lái)存儲(chǔ)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(kù)的設(shè)計(jì)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)
Array of strings 參數(shù)解釋： html中的數(shù)據(jù)元素。 取值范圍： 不涉及 約束限制： 此參數(shù)只有25.7.T1及之后版本支持。 pdf_coordinate Object 參數(shù)解釋： 用于pdf解析文本定位的元數(shù)據(jù)。取值樣例如下 [ [ 202, 687 ], [ 1031
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)高級(jí)工程師培訓(xùn) 父主題： 培訓(xùn)服務(wù)
題： 數(shù)據(jù)分析對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取操作，會(huì)讓讀取壓力倍增 OLTP僅存儲(chǔ)數(shù)周或數(shù)月的數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分布在不同系統(tǒng)不同表中，字段類型數(shù)據(jù)不同意 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建 主要特征 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是分析數(shù)據(jù)的平臺(tái)，而不是創(chuàng)造數(shù)據(jù)的平臺(tái) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)反映的是相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間歷史數(shù)據(jù)的內(nèi)容 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中一般有
生成答案 功能介紹 將content輸入給模型，使用模型能力生成答案。 注意： 當(dāng)"chat_id"為空時(shí)，"chat_create_flag"應(yīng)為"1"，表示需要開(kāi)啟新的對(duì)話；當(dāng)"chat_id"有值時(shí)，"chat_create_flag"可以為"0"，表示不需要開(kāi)啟新的對(duì)話。
應(yīng)用于BI；數(shù)據(jù)平臺(tái)：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(shí)現(xiàn)；價(jià)值上的區(qū)別：數(shù)據(jù)中臺(tái)：建立在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)平臺(tái)上，是加速企業(yè)從數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)價(jià)值過(guò)程的中間層。數(shù)據(jù)中臺(tái)將數(shù)據(jù)生產(chǎn)為一個(gè)個(gè)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(cāng)庫(kù)：存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)大多是根據(jù)需求
