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- hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)搭建方法 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) E-R方法中的聯(lián)系 E-R方法中的聯(lián)系 時(shí)間：2021-06-02 10:17:41 數(shù)據(jù)庫(kù) 大多數(shù)場(chǎng)合下面，數(shù)據(jù)模型里面關(guān)心的是實(shí)體之間的聯(lián)系。E-R方法中，用“聯(lián)系”描述實(shí)體內(nèi)部以及實(shí)體之間的聯(lián)系。在概念模型中一般使用菱形框表示聯(lián)系。 文中課程 更多精彩課來(lái)自：百科
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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：專題支持從SFTP/FTP服務(wù)器導(dǎo)入數(shù)據(jù)到HDFS/ OBS 、HBase表、Phoenix表、Hive表 支持從HDFS/OBS、HBase表、Phoenix表導(dǎo)出數(shù)據(jù)到SFTP服務(wù)器 支持從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)到HBase表、Phoenix表、Hive表 支持從HBase表、Phoenix表導(dǎo)出數(shù)據(jù)到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：專題
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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![]()
操作，數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出操作等。 課程大綱 第1章 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)與鯤鵬大數(shù)據(jù) 第2章 HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper 第3章 Hive分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 第4章 HBase技術(shù)原理 第5章 MapReduce和Yarn技術(shù)原理 第6章 Spark基于內(nèi)存的分布式計(jì)算 第7章 Flink流批一體分布式實(shí)時(shí)處理引擎來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 時(shí)間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過(guò)程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB來(lái)自：百科![]()
[ 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![]()
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![]()
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![]()
快速搭建個(gè)人網(wǎng)站 快速搭建個(gè)人網(wǎng)站 為您提供上千套網(wǎng)站模板，覆蓋上百行業(yè)，讓您零基礎(chǔ)快速搭建個(gè)人網(wǎng)站，企業(yè)網(wǎng)站、電商網(wǎng)站。無(wú)論您需要搭建個(gè)人網(wǎng)站還是企業(yè)網(wǎng)站，華為云建站都能滿足您的需求。 五站合一：PC+移動(dòng)+小程序+微信公眾號(hào)+APP 為您提供上千套網(wǎng)站模板，覆蓋上百行業(yè)，讓您來(lái)自：專題![]()
1、如果您的域名是在DNSPod，請(qǐng)參見(jiàn)以下域名解析文檔：DNSPod配置方法。 2、如果您的域名是在萬(wàn)網(wǎng)，請(qǐng)參見(jiàn)見(jiàn)以下域名解析文檔：萬(wàn)網(wǎng)配置方法。 3、如果您的域名是在新網(wǎng)，請(qǐng)參見(jiàn)見(jiàn)以下域名解析文檔：新網(wǎng)配置方法。 收起 展開(kāi) 驗(yàn)證CNAME是否生效 收起 展開(kāi) 配置CNAME后，來(lái)自：專題![]()
據(jù)多層疊加。 圖形化編輯界面 拖拽即可完成組件自由配置與布局、所見(jiàn)即所得，無(wú)需編程就能輕松搭建可視化大屏，并且依據(jù)投放設(shè)備分辨率，自由定制大屏尺寸。 多種數(shù)據(jù)源支持 無(wú)縫集成華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)、 數(shù)據(jù)湖探索 、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)等，支持本地 CS V、在線API及企業(yè)內(nèi)部私有云數(shù)據(jù)。來(lái)自：專題![]()
完整生命周期建模 我們采用了完整生命周期建模的方法，對(duì)產(chǎn)品的整個(gè)生命周期進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)，以幫助用戶更好地規(guī)劃和管理項(xiàng)目。 我們采用了完整生命周期建模的方法，對(duì)產(chǎn)品的整個(gè)生命周期進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)，以幫助用戶更好地規(guī)劃和管理項(xiàng)目。 ORACLE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Sparxsystems Enterprise來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云遷移流程方法論 華為云遷移流程方法論 時(shí)間：2021-01-28 09:39:46 上云遷移是一項(xiàng)復(fù)雜而嚴(yán)謹(jǐn)?shù)南到y(tǒng)性工程，稍有不慎就會(huì)帶來(lái)不可預(yù)估的重大損失。因此我們?cè)谶M(jìn)行云遷移工作是必須有一套完整周密的方法論來(lái)指導(dǎo)、支撐云遷移工作的完成。華為憑借著豐富來(lái)自：百科![]()
我的數(shù)據(jù) 通過(guò)我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)源的連接配置，支持如下數(shù)據(jù)源： 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（OBS） 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（DWS） 數(shù)據(jù)湖 探索（ DLI ） MapReduce服務(wù) （ MRS Hive） MapReduce服務(wù)（MRS SparkSQL） 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL 云數(shù)據(jù)庫(kù) PostgreSQL來(lái)自：百科![]()
類信息資源。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。來(lái)自：百科![]()
GaussDB(DWS)服務(wù)即開(kāi)即用 相比以前動(dòng)輒長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)選型采購(gòu)過(guò)程，在公有云上開(kāi)通使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡(jiǎn)化了企業(yè)用戶的購(gòu)買過(guò)程，使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方式，降低使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的代價(jià)和門檻，讓數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬(wàn)家大中小企業(yè)，讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。來(lái)自：百科![]()
據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化成滿足業(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，用戶可以選擇Hive（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)），SparkSQL以及Presto交互式查詢引擎。 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 S來(lái)自：專題![]()
Hadoop是一個(gè)分布式計(jì)算開(kāi)源框架，在很多大型網(wǎng)站上都已經(jīng)得到了應(yīng)用，如果服務(wù)集成平臺(tái)的日志量將會(huì)很大，這也正好符合了分布式計(jì)算的適用場(chǎng)景。分析客戶需求 提供解決方案 安裝部署性能調(diào)優(yōu) 提供大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)支撐團(tuán)隊(duì)服務(wù)來(lái)自：其他![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DDM 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)平滑擴(kuò)容方法 DDM實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)平滑擴(kuò)容方法 時(shí)間：2021-05-31 16:16:48 數(shù)據(jù)庫(kù) 傳統(tǒng)方式中，由應(yīng)用自己實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)水平擴(kuò)展： 1. 擴(kuò)容時(shí)導(dǎo)致應(yīng)用停機(jī)，業(yè)務(wù)中斷； 2. 必須自行開(kāi)發(fā)工具進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移。 而DDM能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)水平擴(kuò)展，自動(dòng)均衡數(shù)據(jù)：來(lái)自：百科
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