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數(shù)據(jù)倉庫 表1 數(shù)據(jù)倉庫權(quán)限 權(quán)限 對應(yīng)API接口 授權(quán)項(xiàng)（Action） IAM項(xiàng)目 (Project) 企業(yè)項(xiàng)目 (Enterprise Project) 獲取數(shù)據(jù)倉庫列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list
1、新版本的cube方案中為什么使用gaussdb100 OLTP的庫作為數(shù)據(jù)倉庫？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
近執(zhí)行數(shù)據(jù)分析任務(wù)，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 湖倉一體 面對日益多樣化的數(shù)據(jù)分析場景，華為云提供湖倉一體技術(shù)方案，數(shù)據(jù)在GaussDB(DWS)與MRS云原生數(shù)據(jù)湖之間高效互通，支持多數(shù)據(jù)類型存儲、數(shù)據(jù)取用規(guī)則更靈活，從架構(gòu)上真正實(shí)現(xiàn)了湖倉一體，幫助企業(yè)更好撬動數(shù)據(jù)潛能，最大化數(shù)據(jù)價(jià)值。
數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種基于云基礎(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是基于融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 99和SQL 200
Informatic D正確3. （單選）關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫的差別，下面的敘述中不正確的是：A. 數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的設(shè)計(jì)B. 數(shù)據(jù)庫一般存儲歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫一般存儲在線數(shù)據(jù) 正確C. 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉庫是有意引入冗余B 提交提交答案正確 (6/6
@。 每個(gè)主題最多可創(chuàng)建20個(gè)標(biāo)簽。 單擊“確定”，主題創(chuàng)建成功。 主題創(chuàng)建成功后，系統(tǒng)會自動生成主題URN，主題URN是主題的唯一資源標(biāo)識，不可修改。新創(chuàng)建的主題將顯示在主題列表中。 單擊主題名稱，可查看主題詳情（包含主題URN、顯示名等）、主題訂閱總數(shù)、消息傳輸日志和主題標(biāo)簽。 圖2
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，并接受數(shù)據(jù)庫響應(yīng)信息；iii. 批量導(dǎo)入、導(dǎo)出能力針對數(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；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)庫正確導(dǎo)出數(shù)據(jù)；iv. 更
來了。元數(shù)據(jù)（Metadata）類似于這樣的電話黃頁。1．元數(shù)據(jù)的定義 數(shù)據(jù)倉庫的元數(shù)據(jù)是關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。它的作用類似于數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)字典，保存了邏輯數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、文件、地址和索引等信息。廣義上講，在數(shù)據(jù)倉庫中，元數(shù)據(jù)描述了數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和建立方法的數(shù)據(jù)。 元數(shù)
題： 數(shù)據(jù)分析對數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取操作，會讓讀取壓力倍增 OLTP僅存儲數(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)倉庫構(gòu)建 主要特征 數(shù)據(jù)倉庫是分析數(shù)據(jù)的平臺，而不是創(chuàng)造數(shù)據(jù)的平臺 數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)反映的是相當(dāng)長的時(shí)間歷史數(shù)據(jù)的內(nèi)容 數(shù)據(jù)倉庫中一般有
產(chǎn)生告警的主機(jī)名。 對系統(tǒng)的影響 Hive默認(rèn)數(shù)據(jù)倉庫被刪除，會導(dǎo)致在默認(rèn)數(shù)據(jù)倉庫中創(chuàng)建庫、創(chuàng)建表失敗，影響業(yè)務(wù)正常使用。 可能原因 Hive定時(shí)查看默認(rèn)數(shù)據(jù)倉庫的狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)Hive默認(rèn)數(shù)據(jù)倉庫被刪除。 處理步驟 檢查Hive默認(rèn)數(shù)據(jù)倉庫。 以root用戶登錄客戶端所在節(jié)點(diǎn)，用戶密
是華為數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品品牌名，意在致敬數(shù)學(xué)家高斯（Gauss）。GaussDB系列數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品包括GaussDB OLTP(交易型)數(shù)據(jù)庫和GaussDB OLAP（分析型）數(shù)據(jù)庫，廣泛應(yīng)用于金融、政府、電信等行業(yè)，并已經(jīng)進(jìn)入核心系統(tǒng)，滿足客戶對智能時(shí)代高并發(fā)事務(wù)實(shí)時(shí)處理、海量數(shù)據(jù)高效分
按需擴(kuò)容：彈性按需擴(kuò)容，靈活應(yīng)對用戶數(shù)據(jù)及負(fù)載潮汐變化 倉湖一體：DWS可以直接讀寫OBS對象存儲系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，支持數(shù)據(jù)冷熱分級 多源數(shù)據(jù)融合，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)迅捷分析 多源數(shù)據(jù)融合，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)迅捷分析 復(fù)雜SQL實(shí)時(shí)查詢，10+表格聯(lián)合運(yùn)算，秒級返回結(jié)果 實(shí)時(shí)入倉批流融合60萬/秒/節(jié)點(diǎn)，T+0完成數(shù)據(jù)分析 多源數(shù)
成服務(wù)和數(shù)據(jù)集市。我們所涉及的數(shù)據(jù)倉庫其實(shí)更多的聚焦于分析層，但是整個(gè)BI項(xiàng)目的核心之一。分析層包括了對商業(yè)邏輯的數(shù)據(jù)建模，不僅要根據(jù)用戶對可視化數(shù)據(jù)的展現(xiàn)要求，也要根據(jù)數(shù)據(jù)集市中數(shù)據(jù)分布、容量、業(yè)務(wù)種類多樣性來綜合設(shè)計(jì)。作為分析層中，提供分析數(shù)據(jù)物理存儲基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)倉庫，倉庫中
對于不同的數(shù)據(jù)消費(fèi)途徑，數(shù)據(jù)需要從高度一致性的基礎(chǔ)模型轉(zhuǎn)向便于數(shù)據(jù)展現(xiàn)和數(shù)據(jù)分析的維度模型。不同階段的數(shù)據(jù)因此需要使用不同架構(gòu)特點(diǎn)的數(shù)據(jù)模型與之相匹配，這也就是數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫里面進(jìn)行數(shù)據(jù)分層的原因。 數(shù)據(jù)在各層數(shù)據(jù)中間的流轉(zhuǎn)，就是從一種數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)向另外一種數(shù)據(jù)模型，這種轉(zhuǎn)換的過程需要借助的就是ETL算法
通過上面的內(nèi)容，我們終于知道了數(shù)據(jù)加工過程為什么要分層。那么數(shù)據(jù)建模應(yīng)該如何來做呢？因?yàn)樵?span id="4waysi0" class='cur'>數(shù)據(jù)倉庫領(lǐng)域，在數(shù)據(jù)建模一直有兩種爭鋒相對的觀點(diǎn)，就是范式建模還是維度建模。我們在目前大數(shù)據(jù)這個(gè)場景，一般就只提一種方法了，就是維度建模。 維度建模的經(jīng)典方法與教程中沒有中間層的概念，也沒有主題域劃分的概念
時(shí)列存數(shù)據(jù)只能用遍歷法來查找了，性能會很差。 列存數(shù)據(jù)表上也可以建立索引來避免遍歷，但非常麻煩。理論上講，要在索引中把各個(gè)字段的物理位置都記錄下來，索引容量就會比行存時(shí)的索引大很多，甚至可能和原數(shù)據(jù)表一樣大（因?yàn)槊總€(gè)字段都有個(gè)物理位置，索引中的數(shù)據(jù)量和原數(shù)據(jù)相同，僅是數(shù)據(jù)類型簡單
00％，數(shù)據(jù)壓縮性能下降原始數(shù)據(jù)100％～500％，數(shù)據(jù)壓縮性能下降原始數(shù)據(jù)100％～200％，數(shù)據(jù)壓縮性能下降索引情況九種面向應(yīng)用的索引，與存儲的物理結(jié)構(gòu)無關(guān)面向存儲物理結(jié)構(gòu)的索引面向存儲物理結(jié)構(gòu)的索引面向存儲物理結(jié)構(gòu)的索引索引對數(shù)據(jù)加載的影響建議數(shù)據(jù)加載前建立索引，總體加載時(shí)
數(shù)據(jù)倉庫專家服務(wù) 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) 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 適用場景 適用場景 數(shù)據(jù)倉庫咨詢服務(wù)
SageMaker機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，導(dǎo)入數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，這些都是常規(guī)操作?？偨Y(jié)一下，數(shù)據(jù)湖不只是個(gè)囤積數(shù)據(jù)的“大水坑”，除了用存儲技術(shù)構(gòu)建的湖底座以外，還包含一系列的數(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
