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- hive數(shù)據(jù)倉庫建設(shè) 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 適合哪些場合使用 數(shù)據(jù)倉庫適合哪些場合使用 時間：2020-09-24 14:43:28 商業(yè)智能系統(tǒng)，數(shù)據(jù)儀表盤，探索式和交互式數(shù)據(jù)分析，批量數(shù)據(jù)處理等都是數(shù)據(jù)倉庫的強(qiáng)項(xiàng)。 商業(yè)智能系統(tǒng) 商業(yè)智能系統(tǒng)也就是一般所指的BI系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉庫普遍的使用場景就是來自：百科人才培養(yǎng)云業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 校內(nèi)實(shí)訓(xùn)室建設(shè)周期長、成本高、體驗(yàn)差 硬件實(shí)訓(xùn)室設(shè)備一次性購買成本高，課程更新快購買成本高；實(shí)驗(yàn)環(huán)境準(zhǔn)備、還原需要大量人力，硬件出現(xiàn)故障影響教學(xué)任務(wù)無法正常進(jìn)行，教師、學(xué)生體驗(yàn)差。 新技術(shù)專業(yè)建設(shè)師資嚴(yán)重不足 國家倡導(dǎo)“新工科”建設(shè)，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉庫（DWS） 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉庫（DWS） 時間：2020-12-16 09:08:10 華為企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫連續(xù)兩年入選Forrester，并在國產(chǎn)品牌中排名第一。獲得業(yè)界權(quán)威機(jī)構(gòu)對華為云數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse Service，簡稱DWS）的一致肯定和高度評價(jià)。來自：百科為什么要使用華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS) ？ 免費(fèi)體驗(yàn) 應(yīng)用場景:云上數(shù)據(jù)平臺快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 產(chǎn)品優(yōu)勢 DWS輸出流（通過 OBS 轉(zhuǎn)儲方式）:功能描述 DWS輸出流（通過OBS轉(zhuǎn)儲方式）:功能描述 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS核心技術(shù)優(yōu)勢 數(shù)據(jù)倉庫DWS核心技術(shù)優(yōu)勢 時間：2021-03-05 15:02:23 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實(shí)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來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比 時間：2020-09-24 14:45:50 廣義上來說，Hadoop大數(shù)據(jù)平臺也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫的特征，也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 智慧園區(qū)建設(shè)內(nèi)容 智慧園區(qū)建設(shè)內(nèi)容 時間：2021-04-16 18:06:57 云市場 嚴(yán)選商城 使用指南 行業(yè)解決方案 智慧園區(qū) 智慧園區(qū)解決方案 智慧園區(qū)應(yīng)用架構(gòu) 智慧園區(qū)技術(shù)架構(gòu) 解決方案價(jià)值：智能、安全、高效、聯(lián)動 智能：通過大數(shù)據(jù)及AI分析，實(shí)現(xiàn)綜來自：云商店![]()
項(xiàng)政策推進(jìn)智慧園區(qū)的建設(shè)，國內(nèi)更多的各類型園區(qū)投身于園區(qū)的智慧化建設(shè)中。 2012年“十八大”提出全面建設(shè)新型小康社會，智慧城市、智慧園區(qū)建設(shè)是國家城市化發(fā)展過程中的必然選擇。 2013年住建部在北京召開創(chuàng)建國家智慧城市試點(diǎn)工作會議，其中包含園區(qū)建設(shè)如蘇州工業(yè)園區(qū)、上海漕河涇開發(fā)區(qū)、西安高新區(qū)智慧化園區(qū)。來自：云商店![]()
對于面對多樣性數(shù)據(jù)需要匹配業(yè)務(wù)特定場景的多樣化訴求，能力太過單一。 X 傳統(tǒng)大數(shù)據(jù) 早期政企往往按業(yè)務(wù)部門需求，分開建設(shè)批處理集群、流處理集群，煙囪式建設(shè)導(dǎo)致建設(shè)成本居高不下。多系統(tǒng)平臺運(yùn)維復(fù)雜，還存在大量數(shù)據(jù)冗余，造成ETL來回搬遷，制約了政企數(shù)據(jù)發(fā)揮要素關(guān)鍵價(jià)值。 X 湖外建倉來自：百科![]()
遷移的效率。針對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)。 CDM 任務(wù)基于分布式計(jì)算框架，自動將任務(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![]()
華為云計(jì)算 云知識 云硬盤應(yīng)用場景：數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應(yīng)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(yīng)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來自：百科![]()
心 DataArts Studio 的界面中就可以進(jìn)行快速的數(shù)據(jù)開發(fā)工作，讓企業(yè)數(shù)據(jù)體系的建設(shè)變得如此簡單。 數(shù)據(jù)集成一鍵式操作 通過在服務(wù)界面配置化操作，可實(shí)現(xiàn)線上線下數(shù)據(jù)快速集成到云數(shù)據(jù)倉庫。 支持多種數(shù)倉服務(wù)類型 根據(jù)需求，可以靈活選擇數(shù)據(jù)服務(wù)類型，可以選擇DWS服務(wù)建數(shù)倉，也可以選擇MRS服務(wù)等數(shù)據(jù)平臺。來自：專題![]()
、湖倉一站式SQL融合分析。其能夠支持跨源（多種數(shù)據(jù)源，如Hive，HBase，GaussDB(DWS)，ClickHouse等），跨域（多個地域或數(shù)據(jù)中心）的快速聯(lián)合查詢，尤其適用于Hadoop集群（MRS）的Hive、Hudi數(shù)據(jù)的交互式快速查詢場景。 HetuEngine結(jié)構(gòu)來自：專題![]()
Spark SQL 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio MRS Hive SQL 通過MRS Hive SQL節(jié)點(diǎn)執(zhí)行數(shù)據(jù)開發(fā)模塊中預(yù)先定義的Hive SQL腳本。 數(shù)據(jù)開發(fā) 數(shù)據(jù)治理 中心 作業(yè)節(jié)點(diǎn)MRS Hive SQL 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio MRS Presto來自：專題![]()
網(wǎng)站建設(shè)網(wǎng)站管理 網(wǎng)站建設(shè)網(wǎng)站管理 什么是企業(yè)門戶？ 什么是企業(yè)門戶？ 企業(yè)門戶服務(wù)是一款自助網(wǎng)站建設(shè)產(chǎn)品，提供可視化設(shè)計(jì)器及管理后臺，預(yù)置海量行業(yè)模板，讓做網(wǎng)站像搭積木一樣簡單。無需代碼，自由拖拽，快速生成中小企業(yè)網(wǎng)站及網(wǎng)店、微信網(wǎng)店等。您可使用網(wǎng)站模板快速搭建網(wǎng)站，也可根據(jù)需來自：專題![]()
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(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 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(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)方法來自：百科![]()
數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，來自：專題![]()
[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)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(shí)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(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫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自：百科![]()
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(wù)量的增長，自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實(shí)際要求，同時擴(kuò)展性差、成本高，也使擴(kuò)容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫，具備高性能、低成本、易擴(kuò)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(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢 平滑遷移來自：百科![]()
TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)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(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、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。來自：百科
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