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- hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢(xún)慢 內(nèi)容精選 換一換
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結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)化成滿(mǎn)足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型,使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析,用戶(hù)可以選擇Hive( 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ),SparkSQL以及Presto交互式查詢(xún)引擎。 5、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn),并與 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio集成,提供一來(lái)自:專(zhuān)題數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS在歷史查詢(xún)監(jiān)控頁(yè)面展示了當(dāng)前集群中的所有歷史查詢(xún)信息。 實(shí)例監(jiān)控 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS在實(shí)例監(jiān)控頁(yè)面展示檢測(cè)到的慢實(shí)例的實(shí)時(shí)信息和慢實(shí)例的歷史信息。 監(jiān)控-資源池監(jiān)控 DMS在資源池監(jiān)控頁(yè)面展示資源池的實(shí)時(shí)信息和資源池資源消耗的歷史信息。 工具-SQL診斷 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS在來(lái)自:專(zhuān)題
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數(shù)據(jù)組件,支持 數(shù)據(jù)湖 、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖 MRS (MapReduce Service)為客戶(hù)提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件,支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。來(lái)自:專(zhuān)題[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來(lái)自:百科
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分析場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),隨著業(yè)務(wù)量的增長(zhǎng),自建數(shù)倉(cāng)性能逐漸不能滿(mǎn)足實(shí)際要求,同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高,也使擴(kuò)容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性,滿(mǎn)足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 優(yōu)勢(shì) 平滑遷移來(lái)自:百科TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間:2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)擁有全球領(lǐng)先的技術(shù),其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括:Teradata數(shù)據(jù)庫(kù)、Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專(zhuān)用平臺(tái)。來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間:2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù),并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),可借助DWS Expr來(lái)自:百科系統(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(cāng)庫(kù)、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線(xiàn)矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來(lái)自:百科使用數(shù)據(jù)地圖根據(jù)表名直接查看表詳情,快速查閱明細(xì)信息,掌握使用規(guī)則。獲得數(shù)據(jù)詳細(xì)信息后,可添加額外描述。 通過(guò)數(shù)據(jù)地圖的血緣分析可以查看每個(gè)數(shù)據(jù)表的來(lái)源、去向,并查看每個(gè)表及字段的加工邏輯。 對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn),可以從業(yè)務(wù)角度定義分類(lèi)或標(biāo)簽。 數(shù)據(jù)服務(wù):提升訪(fǎng)問(wèn)查詢(xún)檢索效率 DAYU數(shù)據(jù)服來(lái)自:百科的轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)化成滿(mǎn)足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)分析 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型,使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析,用戶(hù)可以選擇Hive(數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)),SparkSQL以及Presto交互式查詢(xún)引擎。 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn),并與數(shù)據(jù)湖工廠(chǎng)(DLF)集成,提供一站式的大數(shù)據(jù)協(xié)同開(kāi)發(fā)平臺(tái),來(lái)自:百科GaussDB詳解 時(shí)間:2024-03-28 10:12:28 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for MySQL) 最新文章 【云小課】如何查看和優(yōu)化慢SQL 什么是OVER子句 什么是ROLLUP子句 什么是CUBE子句 什么是GROUPING SETS子句 相關(guān)推薦 概述 安全最佳實(shí)踐:開(kāi)啟集群級(jí)透明加密來(lái)自:百科
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