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  • hadoop分布式數(shù)據(jù)倉庫 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 云硬盤應用場景: 數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應用場景:數(shù)據(jù)倉庫 時間:2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)讀密集型的應用場景,典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫上云往往會面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle
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    【云小課】EI第26課 MRS 基礎入門之Hive組件介紹 時間:2021-07-09 09:36:18 云小課 MapReduce Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫框架,提供大數(shù)據(jù)平臺批處理計算能力,能夠對結構化/半結構化數(shù)據(jù)進行批量分析匯總完成數(shù)據(jù)計算。提供類似SQL的Hive Query
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    04:53 創(chuàng)建緩存實例 分布式緩存服務 創(chuàng)建緩存實例 分布式緩存服務 03:40 訪問緩存實例 分布式緩存服務 訪問緩存實例 分布式緩存服務 04:16 緩存實例日常維護 分布式緩存服務 緩存實例日常維護 分布式緩存服務 04:53 分布式緩存服務 創(chuàng)建緩存實例 分布式緩存服務 03:40
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    分布式消息中間件實戰(zhàn) 分布式消息中間件實戰(zhàn) 華為云分布式消息中間件提供分布式消息Kafka版、分布式消息RabbitMQ版和分布式消息RocketMQ版。我們分別來介紹下分布式消息Kafka、分布式消息RabbitMQ、分布式消息RocketMQ三個版本業(yè)務遷移實戰(zhàn)。助力開發(fā)者和企業(yè)快速高效完成業(yè)務遷移。
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    TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構及特點介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構及特點介紹 時間:2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Teradata數(shù)據(jù)倉庫擁有全球領先的技術,其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括:Teradata數(shù)據(jù)庫、Teradata數(shù)據(jù)倉庫軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、動態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺。
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    架構的OLAP分布式數(shù)據(jù)庫,其主要面向海量數(shù)據(jù)分析場景。 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),隨著業(yè)務量的增長,自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實際要求,同時擴展性差、成本高,也使擴容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫,具備高性能、低成本、易擴展等特性,滿足大數(shù)據(jù)時代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務訴求。
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    臨如下兩種選擇:一種是大量購買機器及Hadoop發(fā)行商版本,本地自建Hadoop大數(shù)據(jù)集群;一種是按企業(yè)自身的需求,購買公有云大數(shù)據(jù)云服務構建自己的云上大數(shù)據(jù)平臺。 企業(yè)該如何選擇呢?云小課為您解讀華為云大數(shù)據(jù)云服務MRS相比自建Hadoop集群的優(yōu)勢,幫助您更好的進行選擇。 M
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    Hive 時間:2020-10-30 15:45:46 Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫基礎構架。它提供了一系列的工具,可以用來進行數(shù)據(jù)提取轉化加載(ETL),這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機制。Hive定義了簡單的類SQL查詢語言,稱為Hiv
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 時間:2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫,并針對決策和分析進行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Expr
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    析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務,帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務結合Python對球星薪酬進行分析,探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群:對大數(shù)據(jù)技術感興趣的人員,社會大眾和高校師生 培訓方案:數(shù)據(jù)倉庫服務結合球星薪酬決定性因素分析的實踐 技術能力:掌握數(shù)據(jù)倉庫服務等云服務的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力
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    ClickHouse提供了本地表 (Local Table)與分布式表 (Distributed Table)的概念。一張本地表等同于一份數(shù)據(jù)的分片。而分布式表本身不存儲任何數(shù)據(jù),它是本地表的訪問代理,其作用類似分庫中間件。借助分布式表,能夠代理訪問多個數(shù)據(jù)分片,從而實現(xiàn)分布式查詢。 ClickHouse集群
    來自:專題
    公有云數(shù)據(jù)倉庫服務GaussDB(DWS)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫相比,主要有以下特點與顯著優(yōu)勢: 一款分布式MPP數(shù)據(jù)倉庫云化服務,具備開放,高效,兼容,可擴展,易運維等特點。 基于 FusionInsight LibrA數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品內核,以云上數(shù)據(jù)倉庫服務的形式將FusionInsight LibrA的能
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    系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個數(shù)據(jù)倉庫核心內容,適合數(shù)據(jù)倉庫架構師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學習。 課程目標 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型: 對數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識和建設方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實表的概念和設計方法
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    [ 免費體驗 中心]免費領取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例
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    華為云計算 云知識 GaussDB(DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時間:2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應用如下圖所示。遷移過程有如下的特點: 1. 平滑遷移 GaussDB
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    業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務,可輕松運行Hadoop、Spark、HBase、HetuEngine等大數(shù)據(jù)組件,具有企業(yè)級、易運維、高安全和低成本等產(chǎn)品優(yōu)勢。 華為云 MapReduce服務 (MRS)提供可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務,可輕松運行Hadoop、Spark、HBase、Hetu
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