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- 數(shù)據(jù)倉庫歷史數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
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GaussDB (DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)之一，易使用，體現(xiàn)在如下的方面： 一站式可視化便捷管理：通過使用GaussDB(DWS)管理控制臺(tái)，完成應(yīng)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。 與大數(shù)據(jù)無縫集成：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。 提供來自：百科跟蹤數(shù)據(jù)等豐富但無關(guān)聯(lián)的應(yīng)用運(yùn)維數(shù)據(jù)，如何通過應(yīng)用、服務(wù)、實(shí)例、主機(jī)和事務(wù)等多視角分析關(guān)聯(lián)指標(biāo)和告警數(shù)據(jù)，自動(dòng)完成故障根因分析；如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫，對(duì)異常事務(wù)智能分析給出可能原因。 業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn) APM 提供故障智能診斷能力，基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)檢測(cè)應(yīng)用故障。當(dāng)事務(wù)出現(xiàn)異來自：百科
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Data Migration，簡(jiǎn)稱 CDM ），是提供同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù)，幫助客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動(dòng)。支持文件系統(tǒng)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)倉庫，NoSQL，大數(shù)據(jù)云服務(wù)和對(duì)象存儲(chǔ)等數(shù)據(jù)源，無論是客戶自建還是公有云上的數(shù)據(jù)源 本地?cái)?shù)據(jù)遷移上云 本地?cái)?shù)據(jù)是指存儲(chǔ)在用戶自建或者租用的來自：百科放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 了解詳情 【初級(jí)】球星薪酬決定性因素分析 隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的發(fā)展，數(shù)據(jù)規(guī)模也隨之?dāng)U大，也更加關(guān)注數(shù)據(jù)的存放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合Python對(duì)來自：專題
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11:29:27 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱GaussDB(DWS)，是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫，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)。GaussDB(DWS)是基于華為云原生融合數(shù)據(jù)倉庫GaussDB產(chǎn)品的服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI來自：百科![]()
聚合周期為1天的指標(biāo)數(shù)據(jù)，指標(biāo)數(shù)據(jù)保留5年。 如果某個(gè)資源實(shí)例被停用、關(guān)閉或者刪除，相應(yīng)的原始指標(biāo)數(shù)據(jù)停止上報(bào)1小時(shí)后，該指標(biāo)就被刪除，指標(biāo)恢復(fù)上報(bào)時(shí)，能夠查看該指標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?????????????????????????????????????????????來自：百科![]()
專屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 專屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間：2020-09-22 09:31:30 專屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉庫、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享，性能要求高的場(chǎng)景。用戶可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備，獨(dú)享計(jì)算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 資源獨(dú)享 用戶獨(dú)享來自：百科![]()
專屬計(jì)算集群的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-22 09:29:59 專屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉庫、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享，性能要求高的場(chǎng)景。用戶可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備，獨(dú)享計(jì)算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 應(yīng)用場(chǎng)景 對(duì)安全有高要求的行業(yè)。來自：百科![]()
課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，學(xué)員能夠區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、融合數(shù)倉的概念，熟悉華為融合數(shù)倉在行業(yè)中的應(yīng)用，描述GaussDB 200中的概念和架構(gòu)，掌握GaussDB 200的基本用法，熟悉GaussDB 200的核心性能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉庫和融合數(shù)倉 2. GaussDB 200來自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫事務(wù)管理 第7章 數(shù)據(jù)庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ)，提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力，用于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)來自：百科![]()
專屬計(jì)算集群的功能 專屬計(jì)算集群的功能 時(shí)間：2020-09-22 09:28:21 專屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉庫、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享，性能要求高的場(chǎng)景。用戶可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備，獨(dú)享計(jì)算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 計(jì)算隔離 獨(dú)享計(jì)算資源池，部來自：百科![]()
包括 函數(shù)工作流 FunctionGraph、Serverless容器引擎CCE Autopilot、Serverless應(yīng)用托管CAE、云數(shù)據(jù)倉庫DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等。華為云函數(shù)工作流FunctionGraph一項(xiàng)基于事件驅(qū)動(dòng)的函數(shù)托管計(jì)算服務(wù)，只需編寫業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行來自：百科![]()
對(duì)于非活躍的早期數(shù)據(jù)可以通過壓縮來減少空間占用，降低采購和運(yùn)維成本。 能夠根據(jù)數(shù)據(jù)特征自適應(yīng)選擇壓縮算法，平均壓縮比7:1。壓縮數(shù)據(jù)可直接訪問，對(duì)業(yè)務(wù)透明，極大縮短歷史數(shù)據(jù)訪問的準(zhǔn)備時(shí)間。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在??????????????????????????????????????來自：百科![]()
GaussDB(DWS)與Hive在功能上存在一定的差異，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： Hive是基于Hadoop MapReduce的數(shù)據(jù)倉庫，GaussDB(DWS)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉庫。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲(chǔ)，GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ)，也可以通過外表的形式通過OBS進(jìn)行存儲(chǔ)。來自：百科![]()
OBS提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析、歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢、海量行為 日志分析 和公共事務(wù)分析統(tǒng)計(jì)等場(chǎng)景，向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無須擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析的典型場(chǎng)景：PB級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，批量數(shù)據(jù)分析，毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)詳單查詢等 歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢的典型場(chǎng)景：流水審計(jì)，設(shè)備歷來自：專題![]()
括設(shè)備原始數(shù)據(jù)，資產(chǎn)快照和歷史數(shù)據(jù)，第三方應(yīng)用通過API實(shí)時(shí)獲取SMT產(chǎn)線的各項(xiàng)分析結(jié)果，包括設(shè)備OEE，設(shè)備狀態(tài)、設(shè)備關(guān)鍵屬性、數(shù)據(jù)異常告警，設(shè)備屬性歷史數(shù)據(jù)等進(jìn)行實(shí)時(shí)呈現(xiàn)。 IoTA當(dāng)前提供標(biāo)準(zhǔn)API對(duì)外開放數(shù)據(jù)，包括設(shè)備原始數(shù)據(jù)，資產(chǎn)快照和歷史數(shù)據(jù)，第三方應(yīng)用通過API實(shí)時(shí)來自：專題![]()
圖、存儲(chǔ)過程、觸發(fā)器等。 業(yè)務(wù)中斷最小化，選擇全量+增量遷移 該模式為數(shù)據(jù)庫持續(xù)性遷移，適用于對(duì)業(yè)務(wù)中斷敏感的場(chǎng)景，通過全量遷移過程完成歷史數(shù)據(jù)遷移至目標(biāo)數(shù)據(jù)庫后，增量遷移階段通過捕抓日志，應(yīng)用日志等技術(shù)，將源端和目標(biāo)端數(shù)據(jù)庫保持?jǐn)?shù)據(jù)一致。 對(duì)象選擇 可進(jìn)行選擇性遷移：數(shù)據(jù)庫、表、視圖、存儲(chǔ)過程、觸發(fā)器。來自：百科![]()
e、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 CDM任務(wù)基于分布式計(jì)算框架，自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對(duì)Hive、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。來自：專題![]()
照數(shù)據(jù)，支持推送給已訂閱的應(yīng)用側(cè)，支持通過數(shù)據(jù)分析服務(wù)查看歷史數(shù)據(jù)。 消息上報(bào) 不依賴產(chǎn)品模型，平臺(tái)對(duì)消息不解析不存儲(chǔ)，不支持在控制臺(tái)的設(shè)備詳情中查看最新上報(bào)的快照數(shù)據(jù)，不支持訂閱推送，不支持通過數(shù)據(jù)分析服務(wù)查看歷史數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)下行 命令下發(fā) 都可以通過應(yīng)用側(cè)接口調(diào)用給設(shè)備下發(fā)指令。來自：百科![]()
（2）打包本地已部署應(yīng)用的系統(tǒng)鏡像，通過P2V/V2V等方式上傳到云端運(yùn)行。 應(yīng)用上云的痛點(diǎn) （1）重新部署： 本地與云端環(huán)境不一致 歷史數(shù)據(jù) （2）鏡像：為了運(yùn)行一個(gè)應(yīng)用，拖了一個(gè)很大的鏡像，且整個(gè)系統(tǒng)鏡像非常重。 （3）同時(shí)，使用虛擬化技術(shù)，就會(huì)不可避免的帶來額外的資源消耗和占用。來自：百科
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