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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS提供SQL探針上傳，校驗(yàn)，一鍵執(zhí)行和定時(shí)執(zhí)行探針任務(wù)等功能，并可以針對(duì)超時(shí)的探針SQL提供告警上報(bào)功能。 工具-表診斷 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS提供了集群中數(shù)據(jù)表關(guān)鍵運(yùn)行狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與診斷工具。其中包括：表傾斜率、表臟頁(yè)率和DDL審核。其中DDL審核是SQL審核范疇，其結(jié)果也可作為性能問(wèn)題定位的參考數(shù)據(jù)之一。來(lái)自：專題
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來(lái)自：百科面： Hive是基于Hadoop MapReduce的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ， GaussDB (DWS)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 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(guò)外表的形式通過(guò) OBS 進(jìn)行存儲(chǔ)。 Hive不支持索引，Gaus來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)事實(shí)表 更多內(nèi)容
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DWS使用流程 DWS使用流程 時(shí)間：2020-09-24 14:38:13 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)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(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是基于華為融合數(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來(lái)自：百科![]()
構(gòu)建服務(wù)治理能力，將逐漸成為應(yīng)用微服務(wù)轉(zhuǎn)型的標(biāo)準(zhǔn)配置。 1. 容器和微服務(wù)共同的輕量、敏捷的特點(diǎn)，微服務(wù)運(yùn)行在容器中日益流行； 2. Kubernetes在容器編排領(lǐng)域成為事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)； 3. Istio 提供 Service Mesh方式無(wú)侵入微服務(wù)治理能力，成為微服務(wù)治理的趨勢(shì)； 4. Istio和Kuberne來(lái)自：百科![]()
實(shí)施管理介紹:實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè) 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉(cāng)一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案 實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè): DataArts Studio 命名規(guī)范檢測(cè) 什么是 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio:什么是DataArts Studio？ 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)專家服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖與華為 智能數(shù)據(jù)湖 方案:華為智能數(shù)據(jù)湖方案來(lái)自：百科![]()
腳本，查看執(zhí)行計(jì)劃等。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kù)，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(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)來(lái)自：百科![]()
可以發(fā)現(xiàn)，生產(chǎn)集群的維護(hù)是一個(gè)長(zhǎng)期的、龐雜的、系統(tǒng)性的任務(wù)，如果每一個(gè)Kubernetes的使用者都陷入到上述的柴米油鹽中，即使Kubernetes作為容器平臺(tái)事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，其光輝也會(huì)因此稍顯暗淡。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在????????????????????????????????來(lái)自：百科![]()
快速卸載 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.2.200）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.2.200）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.3.300）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.2.200）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型來(lái)自：百科![]()
樣傳統(tǒng)的做法， CDM 的優(yōu)勢(shì)如表1所示。 表1 CDM優(yōu)勢(shì) 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 云數(shù)據(jù)遷移（Cloud 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(kù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，NoSQL，大數(shù)據(jù)云服務(wù)和對(duì)來(lái)自：百科![]()
模型的開(kāi)發(fā)訓(xùn)練，是基于之前的已有數(shù)據(jù)（有可能是測(cè)試數(shù)據(jù)），而在得到一個(gè)滿意的模型之后，需要將其應(yīng)用到正式的實(shí)際數(shù)據(jù)或新產(chǎn)生數(shù)據(jù)中，進(jìn)行預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)、或以可視化和報(bào)表的形式把數(shù)據(jù)中的高價(jià)值信息以精辟易懂的形式提供給決策人員，幫助其制定更加正確的商業(yè)策略。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts來(lái)自：百科![]()
HBase/CloudTable增量遷移 是否支持字段轉(zhuǎn)換？ 支持，CDM支持以下字段轉(zhuǎn)換器： 脫敏 去前后空格 字符串反轉(zhuǎn) 字符串替換 表達(dá)式轉(zhuǎn)換 是否支持同步作業(yè)到其他集群？ CDM雖然不支持直接在不同集群間遷移作業(yè)，但是通過(guò)批量導(dǎo)出、批量導(dǎo)入作業(yè)的功能，可以間接實(shí)現(xiàn)集群間的作業(yè)遷移。來(lái)自：專題![]()
析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來(lái)自：專題![]()
近日，中關(guān)村云計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)布了備受業(yè)界關(guān)注的《2022年中國(guó)云計(jì)算生態(tài)藍(lán)皮書(shū)》（以下簡(jiǎn)稱“《藍(lán)皮書(shū)》”），數(shù)碼大方成功入選《藍(lán)皮書(shū)》優(yōu)秀案例代表企業(yè)，并憑借在工業(yè)軟件云生態(tài)領(lǐng)域的積極探索和應(yīng)用創(chuàng)新，入選“2022年中國(guó)云生態(tài)百?gòu)?qiáng)企業(yè)榜”。（以下簡(jiǎn)稱“榜單”） 《藍(lán)皮書(shū)》是由中關(guān)村云計(jì)來(lái)自：云商店![]()
數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、湖倉(cāng)一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案 約束和限制: 數(shù)據(jù)管理服務(wù) 使用限制 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫(kù) 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫(kù) 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for MySQL)安全最佳實(shí)踐:內(nèi)網(wǎng)連接實(shí)例，更快更安全 概述 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖來(lái)自：百科![]()
四種。 數(shù)據(jù)來(lái)源： DLI 服務(wù)提供API，支持將OBS對(duì)應(yīng)路徑的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到DLI。 存儲(chǔ)數(shù)據(jù)：DLI中支持創(chuàng)建OBS表，該類型表在DLI服務(wù)中只有元數(shù)據(jù)，實(shí)際數(shù)據(jù)在該表對(duì)應(yīng)的OBS路徑中。 備份數(shù)據(jù)：DLI提供導(dǎo)出API，支持將DLI的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到OBS中備份。 存儲(chǔ)查詢結(jié)果：DLI來(lái)自：百科![]()
在當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)中創(chuàng)建一個(gè)新的空白表。 CREATE VIEW 創(chuàng)建一個(gè)視圖。視圖就像一個(gè)窗口，透過(guò)它可以看到數(shù)據(jù)庫(kù)中用戶感興趣的數(shù)據(jù)及變化。 ALTER DATABASE 修改數(shù)據(jù)庫(kù)的屬性，包括它的名稱、所有者、連接數(shù)限制、對(duì)象隔離屬性等。 ALTER TABLE 修改表，包括修改表的定義、重命名表、重命來(lái)自：專題![]()
QL語(yǔ)句分析并處理后，再寫(xiě)入另一個(gè)DIS通道。 DIS以對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（OBS）為中介將分析結(jié)果轉(zhuǎn)儲(chǔ)至數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（DWS）。 數(shù)據(jù)可視化 服務(wù)（ DLV ）讀取分析結(jié)果呈現(xiàn)為可視化報(bào)表。 實(shí)現(xiàn)該方案，您需要進(jìn)行以下操作： 在DWS中創(chuàng)建一個(gè)集群并完成基本配置。 創(chuàng)建兩條DIS通道，我們來(lái)自：百科![]()
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(guò)使用GaussDB(DWS)管理控制臺(tái)，完成應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)資源和性能監(jiān)控等運(yùn)維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無(wú)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(wú)需搬遷。 提供來(lái)自：百科
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