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- olap數(shù)據(jù)倉庫建模 內(nèi)容精選 換一換
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輔助的應(yīng)用軟件。 云市場商品 前往店鋪：瞰景科技發(fā)展（上海）有限公司 瞰景Smart3D實景三維建模軟件 瞰景Smart3D實景三維建模軟件相對于其他建模軟件更高效、更高精度、更高建模質(zhì)量！結(jié)合華為云高性能計算資源，是普通物理機配置效率的4倍以上。成本更低、效率更高。 了解詳情 最新文章來自：云商店精選文章推薦 DWS產(chǎn)品介紹_DWS產(chǎn)品優(yōu)勢_DWS功能 快速創(chuàng)建DWS集群并導(dǎo)入數(shù)據(jù) 對象存儲OBS 產(chǎn)品介紹 選擇合適的分布列 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)遷移類型有哪些？ 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)_SQL on Anywhere GaussDB (DWS)安全管理 DWS如何保障 數(shù)據(jù)庫安全 ？ 調(diào)整局部聚簇鍵 分析正在執(zhí)行的SQL來自：專題
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析的數(shù)據(jù)生命周期，提供了包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)建模、 數(shù)據(jù)治理 、數(shù)據(jù)開放的一站式可視化 數(shù)據(jù)管理 能力，幫助企業(yè)快速構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)中臺，加速數(shù)據(jù)價值發(fā)現(xiàn)。 華為云EI 智能數(shù)據(jù)湖 解決方案包括一站式大數(shù)據(jù)平臺 MRS 服務(wù)、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫DWS、 云搜索服務(wù) CSS、 數(shù)據(jù)湖探索 DLI、以及智能來自：百科的空間位置數(shù)據(jù)、三維建模數(shù)據(jù)；在大體量的地理大數(shù)據(jù)中，通過高效的挖掘工具或者挖掘方法實現(xiàn)價值提煉，是用戶非常關(guān)注的話題。 優(yōu)勢 提供地理專業(yè)算子：支持全棧Spark能力，具備豐富的Spark空間數(shù)據(jù)分析算法算子，全面支持結(jié)構(gòu)化的遙感影像數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化的三維建模、激光點云等巨量數(shù)據(jù)來自：百科
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Warehouse on HANA和大數(shù)據(jù)處理，例如Apache Spark。 適用場景： E3型：開啟超線程，同時支持OLAP和OLTP場景。 E2型：主要針對OLAP場景，如內(nèi)存數(shù)據(jù)庫（如SAP HANA SoH）、高性能數(shù)據(jù)庫以及分布式內(nèi)存緩存等應(yīng)用。 E1型：主要支持OLTP場景，如內(nèi)存數(shù)據(jù)庫（如SAP來自：百科![]()
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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)倉庫），SparkSQL以及Presto交互式查詢引擎。 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（DLF）集成，提供一站式的大數(shù)據(jù)協(xié)同開發(fā)平臺，幫助用戶輕松完成數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、腳本開發(fā)、作業(yè)調(diào)度、運維監(jiān)控等多項任來自：百科![]()
存加速等多項技術(shù)，提供高可用性和持久性，以及穩(wěn)定的低時延性能;可靈活對接E CS 、BMS以及DCC等多種不同類型的計算服務(wù)，適用于HPC、OLAP以及混合負(fù)載等應(yīng)用場景 包年一站式購買，不同型號資源價格不同 存儲專享 特性豐富 場景豐富 高性能 立即購買 幫助文檔 什么是專屬分布式存儲服務(wù)來自：專題![]()
數(shù)據(jù)組件，支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖MRS（MapReduce Service）為客戶提供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)倉庫、BI、AI融合等能力。來自：專題![]()
GaussDB(DWS)，正式獲得信息技術(shù)安全性評估標(biāo)準(zhǔn)CC EAL2 + ALC_FLR.2級別認(rèn)證，是目前中國唯一獲得CC安全認(rèn)證的數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品。 對于用戶在使用過程中因不確定因素所帶來風(fēng)險和威脅，華為云GaussDB(DWS)有充分和正確的應(yīng)對措施，能夠保護客戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全無虞。來自：專題![]()
析引擎。 圖1 CarbonData基本架構(gòu) 使用CarbonData的目的是對大數(shù)據(jù)即席查詢提供超快速響應(yīng)。CarbonData是一個OLAP引擎，采用類似于RDBMS中的表來存儲數(shù)據(jù)。用戶可將大量（10TB以上）的數(shù)據(jù)導(dǎo)入以CarbonData格式創(chuàng)建的表中，CarbonDa來自：百科![]()
專屬分布式存儲服務(wù) DSS 虛擬私有云 VPC OLAP應(yīng)用 數(shù)據(jù)分析型應(yīng)用場景，支持集群應(yīng)用部署，如RAC、DB2 、SAP HANA等。您可根據(jù)具體業(yè)務(wù)場景，靈活選擇不同類型的專屬分布式存儲，滿足應(yīng)用需求 優(yōu)勢 高帶寬 獨享存儲帶寬，滿足OLAP應(yīng)用需求 支持?jǐn)?shù)據(jù)庫應(yīng)用 云硬盤支持多掛來自：專題![]()
響應(yīng)時間。 2.OLTP 在可接受的響應(yīng)時間基礎(chǔ)之上提供盡可能高的吞吐量。 降低單位資源消耗，快速通過并發(fā)共享區(qū)域，減少瓶頸制約。 3.OLAP 在有限的資源內(nèi)盡可能地縮短響應(yīng)時間。 一個事務(wù)應(yīng)該充分利用資源來加速處理時間。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實驗，盡在華為云學(xué)院來自：百科![]()
好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。來自：專題![]()
存加速等多項技術(shù)，提供高可用性和持久性，以及穩(wěn)定的低時延性能；可靈活對接ECS、BMS以及DCC等多種不同類型的計算服務(wù)，適用于HPC、OLAP以及混合負(fù)載等應(yīng)用場景。 圖1專屬分布式存儲架構(gòu)圖 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)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的來自：百科![]()
存加速等多項技術(shù)，提供高可用性和持久性，以及穩(wěn)定的低時延性能；可靈活對接ECS、BMS以及DCC等多種不同類型的計算服務(wù)，適用于HPC、OLAP以及混合負(fù)載等應(yīng)用場景。 表1 DSS與EVS的區(qū)別 圖2 DSS與EVS的區(qū)別 云硬盤 EVS 云硬盤（Elastic Volume來自：百科![]()
API接口 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)所提供的接口為自研接口，您可以使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的可用區(qū)、集群管理、快照管理、事件管理、數(shù)據(jù)源、審計日志、資源管理、告警管理、連接管理、標(biāo)簽管理、配額管理、容災(zāi)管理、任務(wù)管理以及主機監(jiān)控等功能。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)所提供的接口為自研接口，您可以使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的可用來自：專題![]()
，提供了良好的售后服務(wù)。6. 靈活購買：企業(yè)可以根據(jù)實際業(yè)務(wù)需求購買虛擬機、網(wǎng)絡(luò)部署軟件、數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)規(guī)格等，不會造成資源浪費?？偟膩碚f，永洪BI-中型企業(yè)版可以幫助企業(yè)進行有效的數(shù)據(jù)建模和分析，提供直觀的數(shù)據(jù)報表，保護數(shù)據(jù)安全，滿足不同的業(yè)務(wù)需求，提供良好的服務(wù)支持，是企業(yè)進行數(shù)據(jù)分析的好幫手。來自：專題![]()
為什么要使用數(shù)據(jù)倉庫？ 數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場景，并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉庫，通過某個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ETL）的過程，業(yè)務(wù)運營數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉庫中供分析計來自：專題![]()
方面：1. 數(shù)據(jù)建模：該產(chǎn)品支持多種主流數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)源，可以進行跨庫、跨數(shù)據(jù)源的連接，支持建立時間、區(qū)域、字段層次等，可以根據(jù)實際業(yè)務(wù)需求進行自定義字段和過濾器的設(shè)置，方便進行數(shù)據(jù)建模和分析。2. 權(quán)限控制：該產(chǎn)品支持列級別和行級別的數(shù)據(jù)權(quán)限控制，可以對報表和建模進行權(quán)限控制，保護企業(yè)數(shù)據(jù)的安全性。3來自：專題
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