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本視頻介紹DWS通過連接MRS數(shù)據(jù)源，遠(yuǎn)程讀取MRS上的HDFS文件或直接將數(shù)據(jù)導(dǎo)入DWS。
的區(qū)別，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)入倉庫前需要事先歸類，以便于未來的分析，數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)高度結(jié)構(gòu)化。但是在數(shù)據(jù)湖中，數(shù)據(jù)是直接加載達(dá)到數(shù)據(jù)湖中，然后根據(jù)分析的需要再轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)湖中數(shù)據(jù)存儲成本低、以原始的格式保存數(shù)據(jù)，并且提供靈活的、面向任務(wù)的數(shù)據(jù)綁定，不需要提前定義數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)湖下面的幾個特征：Ø
ODS：抽取的原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)一般和原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)或者抽取的業(yè)務(wù)日志數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)保持一致。一句話：從業(yè)務(wù)系統(tǒng)增量抽取，數(shù)據(jù)不做清洗轉(zhuǎn)換，與業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)模型保持一致。 DWS：根據(jù)ODS層，增加一些維度信息，過濾一些異常數(shù)據(jù)。為DW層提供來源明細(xì)數(shù)據(jù)，提供業(yè)務(wù)系統(tǒng)細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)的長期沉淀，為未來分析類需求的擴(kuò)展提供歷史數(shù)據(jù)支撐。
用于處理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。流程大致如下： 任務(wù)調(diào)度：Airflow 調(diào)度程序根據(jù)定義的 DAG（有向無環(huán)圖）執(zhí)行任務(wù)。 數(shù)據(jù)提?。篜ySpark 連接到 Amazon Redshift，提取所需數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：在 PySpark 中對數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化和標(biāo)簽處理。 數(shù)據(jù)加載：將處理后的數(shù)據(jù)保存至目標(biāo)位置。
對于常年占據(jù)國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫排行榜前三的 達(dá)夢 數(shù)據(jù)庫，早已 “垂涎a(bǔ)已久” (¯﹃¯)！ 要想學(xué)習(xí)一門數(shù)據(jù)庫技術(shù)，第一步當(dāng)然是要安裝數(shù)據(jù)庫，然后才能學(xué)習(xí)使用它，順便記錄下作者的安裝初體驗！?? ?? 介紹 達(dá)夢數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(以下簡稱DM）是基于客戶/服務(wù)器方式的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，可
產(chǎn)品已難以滿足海量數(shù)據(jù)的接入需求，無法應(yīng)對數(shù)據(jù)爆炸式增長，對數(shù)字化運(yùn)營帶來嚴(yán)重挑戰(zhàn)，本議題講介紹如何使用DWS構(gòu)建高性能、高擴(kuò)展的企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫，助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型
1 軟件介紹達(dá)夢數(shù)據(jù)庫（DM）是達(dá)夢公司推出的國產(chǎn)通用大型安全關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，具有完全的自主知識產(chǎn)權(quán)。具有高通用性、高安全性、高性能、高可靠性、高可擴(kuò)展性、高可移植性、高可用性等顯著特點。達(dá)夢數(shù)據(jù)庫提供海量數(shù)據(jù)支持，安全級別達(dá)到國家安全標(biāo)準(zhǔn)三級和軍B級。達(dá)夢數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的最新版本是8
e1：覆蓋2）Type2：增加新行 能夠保留歷史變化情況，會增加數(shù)據(jù)量（查詢也會增加一些復(fù)雜度） 拉鏈表（幾種錯誤場景：斷鏈、交叉鏈、重復(fù)鏈）3）Type3：增加新列（屬性） 用新增的列來保存變化前的屬性（導(dǎo)致數(shù)據(jù)表變得復(fù)雜）4）Type4：增加mini維5）Type5：增加mi
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(Transform) 廣義上的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)加工，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，數(shù)據(jù)匯總聚合等操作。大部分基于業(yè)務(wù)規(guī)則和數(shù)據(jù)模型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換操作在MPPDB數(shù)據(jù)庫內(nèi)實現(xiàn)比在數(shù)據(jù)庫外的ETL服務(wù)器上進(jìn)行實現(xiàn)效率更高。而這種轉(zhuǎn)換操作在數(shù)據(jù)庫內(nèi)通過SQL實現(xiàn)T過程，也比通過ETL工
在生產(chǎn)環(huán)境中，當(dāng)誤操作刪除了重要數(shù)據(jù)時，可以使用閃回查詢來找回原來的數(shù)據(jù)，但當(dāng)表被刪除或者數(shù)據(jù)庫沒有開啟閃回功能時，則無法使用閃回來獲取原有的表數(shù)據(jù);此時可以使用基于歸檔日志的時間點的恢復(fù)(不完全恢復(fù))來達(dá)到恢復(fù)數(shù)據(jù)或恢復(fù)表的目的。 本章介紹DM8數(shù)據(jù)庫如何使用歸檔日志文件將數(shù)據(jù)庫恢復(fù)到指定時間點的狀態(tài)。
大系統(tǒng)：數(shù)據(jù)源元數(shù)據(jù)、ETL元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉庫元數(shù)據(jù)、BI 元數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)源元數(shù)據(jù) 例如：數(shù)據(jù)源的 IP、端口、數(shù)據(jù)庫類型；數(shù)據(jù)獲取的方式；數(shù)據(jù)存儲的結(jié)構(gòu)；原數(shù)據(jù)各列的定義及 key 對應(yīng)的值。 ETL元數(shù)據(jù) 根據(jù) ETL 目的的不同，可以分為兩類：數(shù)據(jù)清洗元數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理元數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)清洗元數(shù)據(jù)：
華為10+年數(shù)據(jù)管理體系建設(shè)經(jīng)驗，沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理方法論，面向數(shù)據(jù)工作者一站式運(yùn)營平臺，支持30+數(shù)據(jù)源接入，快速完成政企數(shù)據(jù)的集成和開發(fā)，根據(jù)運(yùn)營商行業(yè)經(jīng)驗，加強(qiáng)疫情防控數(shù)據(jù)治理工作。 特別值得一提的是華為云GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)倉庫，高度重視技術(shù)創(chuàng)新與研究
問題現(xiàn)象：serviceOM進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)總覽頁面沒有數(shù)據(jù)報錯internal service error排查過程：1.f12查看請求報錯：400 沒有treacid 2.查看dwscontroller日志未發(fā)現(xiàn)相關(guān)報錯，請求沒有走到dwscontroller3.檢查serviceOM配置管理
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(Transform) 廣義上的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)加工，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，數(shù)據(jù)匯總聚合等操作。大部分基于業(yè)務(wù)規(guī)則和數(shù)據(jù)模型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換操作在MPPDB數(shù)據(jù)庫內(nèi)實現(xiàn)比在數(shù)據(jù)庫外的ETL服務(wù)器上進(jìn)行實現(xiàn)效率更高。而這種轉(zhuǎn)換操作在數(shù)據(jù)庫內(nèi)通過SQL實現(xiàn)T過程，也比通過ETL工具實現(xiàn)T
<獲獎名單>華為云賬號 獎項 獎品 微信昵稱nukinsan 視頻號分享 開發(fā)者定制棒球帽 八戒yizhangl 視頻號分享 開發(fā)者定制棒球帽 一lokenetwork 視頻號分享 開發(fā)者定制棒球帽 羅上文xj120141121 優(yōu)質(zhì)提問 華為云開發(fā)者定制T恤 Nomhw815
問題現(xiàn)象：用戶在創(chuàng)建、擴(kuò)容、刪除dws集群時，在事件管理的菜單目錄上查詢不到操作的事件記錄排查思路：1.檢查serviceCM =》consoleframework服務(wù)配置 =》silvan配置信息 =》region關(guān)聯(lián)service 里面有沒有配置當(dāng)前局點的eventservi
當(dāng)創(chuàng)建好DWS集群后，用戶就可以使用SQL客戶端工具連接集群，然后執(zhí)行創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫、管理數(shù)據(jù)庫、導(dǎo)入/導(dǎo)出數(shù)據(jù)以及查詢數(shù)據(jù)的操作。 DWS為用戶提供了PB（petabyte）級高性能數(shù)據(jù)庫，主要體現(xiàn)在：MPP大規(guī)模并行處理框架，支持行列混存、向量化執(zhí)行，實現(xiàn)萬億數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析秒級響應(yīng)。內(nèi)存計算，基于Bloom Filter的Hash
數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)湖主要的區(qū)別在于如下兩點： 存儲數(shù)據(jù)類型 數(shù)據(jù)倉庫是存儲數(shù)據(jù)，進(jìn)行建模，存儲的是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)湖以其本源格式保存大量原始數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，主要是由原始的、混亂的、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)組成。在需要數(shù)據(jù)之前，沒有定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和需求。 數(shù)據(jù)處理模式
隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、IoT、人工智能等技術(shù)的迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的規(guī)模空前增長，據(jù)知名咨詢機(jī)構(gòu)統(tǒng)計，預(yù)計未來5年數(shù)據(jù)規(guī)模年均增速達(dá)30%，面對快速膨脹的數(shù)據(jù)規(guī)模，各類企業(yè)、機(jī)構(gòu)需要更快、更全面的掌握分析數(shù)據(jù)，挖掘內(nèi)在價值，支撐經(jīng)營決策和優(yōu)化管理，數(shù)據(jù)倉庫作為核心查詢分析平臺，必須要具備大規(guī)模集群能力，也是數(shù)據(jù)庫廠商需要突破的核心技術(shù)點之一。
