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- kafka創(chuàng)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫 內(nèi)容精選 換一換
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多數(shù)據(jù)源，高效批量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入。 高性能 PB級(jí)數(shù)據(jù)低成本的存儲(chǔ)與萬億級(jí)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析秒級(jí)響應(yīng)。 實(shí)時(shí) 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)整合，及時(shí)對(duì)經(jīng)營(yíng)決策進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整。 圖3增強(qiáng)型ETL+實(shí)時(shí)BI分析 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、IoT場(chǎng)景下會(huì)產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為了快速獲取數(shù)據(jù)價(jià)值，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，D來自：百科監(jiān)控大屏、CloudPond部署等多項(xiàng)特性，一睹為快！ 華為云分布式消息服務(wù)DMS是完全托管的消息隊(duì)列服務(wù)，可完全兼容業(yè)界主流的Kafka、RabbitMQ、RocketMQ，為應(yīng)用系統(tǒng)提供異步的、高可用的消息隊(duì)列服務(wù)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用解耦、突發(fā)流量處理以及與第三方應(yīng)用的集成。 以下為DMS 9月新動(dòng)態(tài)，RocketMQ來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景： 數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)倉庫 時(shí)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(chǎng)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(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)時(shí)音視頻計(jì)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn) 實(shí)時(shí)音視頻計(jì)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn) 時(shí)間：2020-12-23 15:20:39 實(shí)時(shí)音視頻根據(jù)所選產(chǎn)品規(guī)格及時(shí)長(zhǎng)決定計(jì)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)。詳情以產(chǎn)品價(jià)格詳情頁：http://m.cqfng.cn/pricing.html#/cloudrtc信息為準(zhǔn)。來自：百科
- kafka創(chuàng)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫 更多內(nèi)容
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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(shí)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(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺(tái)。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![]()
√標(biāo)準(zhǔn)SQL接口，比MapReduce接入更方便。 √分布式事務(wù)能力，確保強(qiáng)數(shù)據(jù)致性。 √高并發(fā)數(shù)據(jù)加載技術(shù)。 √高靈活的行列混合存儲(chǔ)及壓縮技術(shù)。 數(shù)據(jù)倉庫服務(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，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，來自：百科![]()
、配置、補(bǔ)丁升級(jí)等一站式運(yùn)維能力。 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)（MapReduce Service）提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。包年更優(yōu)惠，買1年只需付10個(gè)月費(fèi)用來自：百科![]()
pha1NamespacedJob 相關(guān)推薦 快捷入口介紹 創(chuàng)建圖的方式 創(chuàng)建方式導(dǎo)航 修訂記錄 創(chuàng)建測(cè)試工程:使用模板創(chuàng)建測(cè)試工程 購買實(shí)例后如何創(chuàng)建賬號(hào)和數(shù)據(jù)庫 搭建準(zhǔn)備:準(zhǔn)備華為云資源 創(chuàng)建測(cè)試工程:使用模板創(chuàng)建測(cè)試工程 Redis客戶端通過CCE連接D CS :前提條件 生產(chǎn)來自：百科![]()
html#/dms信息為準(zhǔn)。 分布式消息服務(wù) DMS 華為云分布式消息服務(wù)DMS是完全托管的消息隊(duì)列服務(wù)，可完全兼容業(yè)界主流的Kafka、RabbitMQ、RocketMQ，為應(yīng)用系統(tǒng)提供異步的、高可用的消息隊(duì)列服務(wù)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用解耦、突發(fā)流量處理以及與第三方應(yīng)用的集成 立即使用 免費(fèi)體驗(yàn) 1對(duì)1咨詢來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉庫發(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(duì)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(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Expr來自：百科![]()
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給分布式消息服務(wù)（Kafka），由Kafka進(jìn)行存儲(chǔ)。 本示例為將所有設(shè)備上報(bào)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至Kafka存儲(chǔ)。 購買Kafka實(shí)例 登錄華為云官方網(wǎng)站，訪問分布式消息服務(wù)。 單擊“進(jìn)入控制臺(tái)”進(jìn)入分布式消息服務(wù)管理控制臺(tái)。 單擊右上角“購買Kafka實(shí)例”，根據(jù)需求選擇實(shí)例規(guī)格與配置安全組后，單擊“立即購買”。來自：百科![]()
提交訂單。后臺(tái)將自動(dòng)創(chuàng)建部署完成一整套Kafka實(shí)例。 兼容開源，業(yè)務(wù)零改動(dòng)遷移上云 兼容社區(qū)版Kafka的API，具備原生Kafka的所有消息處理特性。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)基于開源的Kafka進(jìn)行開發(fā)，只需加入少量認(rèn)證安全配置，即可使用華為云分布式消息服務(wù)Kafka，做到無縫遷移。 說明：來自：百科![]()
公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫相比，主要有以下特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢(shì)： 一款分布式MPP數(shù)據(jù)倉庫云化服務(wù)，具備開放，高效，兼容，可擴(kuò)展，易運(yùn)維等特點(diǎn)。 基于 FusionInsight LibrA數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品內(nèi)核，以云上數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的形式將FusionInsight LibrA的能來自：百科![]()
程師、高校學(xué)生以及ICT從業(yè)人員等 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，學(xué)員可以掌握實(shí)時(shí)檢索的應(yīng)用場(chǎng)景，實(shí)時(shí)檢索采用的技術(shù)方案，實(shí)時(shí)檢索的實(shí)際案例。 課程大綱 1. 實(shí)時(shí)檢索場(chǎng)景應(yīng)用 2. 實(shí)時(shí)檢索技術(shù)介紹 3. 實(shí)時(shí)檢索實(shí)際案例 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字來自：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)倉庫、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(duì)數(shù)據(jù)倉庫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)方法來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云上數(shù)據(jù)倉庫打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷 云上數(shù)據(jù)倉庫打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷 時(shí)間：2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉庫 客戶痛點(diǎn)： 數(shù)據(jù)增長(zhǎng)迅速，已有存量數(shù)據(jù)5TB，計(jì)劃存儲(chǔ)3年約20TB數(shù)據(jù)； 查詢?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時(shí)長(zhǎng)，部分跑不出結(jié)果，MongoDB數(shù)據(jù)無法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析；來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時(shí)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(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB來自：百科![]()
04:20 使用Kafka客戶端創(chuàng)建Topic MapReduce服務(wù) MRS 使用Kafka客戶端創(chuàng)建Topic MapReduce服務(wù) MRS 04:20 使用Hive客戶端創(chuàng)建外部表 MapReduce服務(wù) MRS 使用Hive客戶端創(chuàng)建外部表 MapReduce服務(wù) MRS 03:44來自：專題![]()
，毫秒級(jí)時(shí)延。 適用場(chǎng)景：實(shí)時(shí) 日志分析 ，網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控，實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)管控，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)ETL。 圖1實(shí)時(shí)流分析場(chǎng)景 物聯(lián)網(wǎng)IoT場(chǎng)景 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或邊緣設(shè)備，上傳數(shù)據(jù)到 數(shù)據(jù)接入服務(wù) （DIS）或者其他云存儲(chǔ)服務(wù)，實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)直接從DIS讀取數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)流（故障檢測(cè)、數(shù)據(jù)清來自：百科![]()
。 3、創(chuàng)建專屬裸金屬服務(wù)器 專屬云中的專屬資源池與公共資源池物理隔離，如果您的業(yè)務(wù)對(duì)安全合規(guī)性有較高要求，可以選擇將裸金屬服務(wù)器創(chuàng)建在專屬云中。 這兩種方法都需要先申請(qǐng)專屬裸金屬資源池。 4、通過私有鏡像創(chuàng)建裸金屬服務(wù)器 如果用戶要創(chuàng)建一臺(tái)裸金屬服務(wù)器，與現(xiàn)有的某臺(tái)服務(wù)器擁有完來自：百科
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