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- 不依賴(lài)hadoop數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
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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[ 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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來(lái)自：百科以及時(shí)通知相關(guān)人員，避免7X24小時(shí)人工值守。 多種數(shù)據(jù)源支持 CDM 支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、Hadoop、NoSQL、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文件等多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)源。 CDM支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、Hadoop、NoSQL、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文件等多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)源。 支持的數(shù)據(jù)源 多種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境支持 CDM幫助用戶(hù)輕松應(yīng)對(duì)各來(lái)自：專(zhuān)題
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桶是是 OBS 中存儲(chǔ)對(duì)象的容器。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（DWS）：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service）是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線(xiàn)數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)，提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。DWS是基于華為融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的云原生服務(wù)，兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-09-23 14:25:36 華為云提供了大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) （ MRS ），MRS是一個(gè)在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù)，一鍵即可部署Hadoop集群。 產(chǎn)品架構(gòu) 華為云MRS的邏輯架構(gòu)如圖1所示。 圖1 MRS架構(gòu) MRS架構(gòu)包括了基礎(chǔ)設(shè)施和大數(shù)據(jù)處理流程各個(gè)階段的能力。來(lái)自：百科![]()
ORACLE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀(guān)的建模與設(shè)計(jì)工具，完美的企業(yè)級(jí)可視化解決方案，分析，建模，測(cè)試和維護(hù)您的所有系統(tǒng)，軟件，流程和架構(gòu)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
16:40:22 云服務(wù)器 磁盤(pán)增強(qiáng)型D2型 彈性云服務(wù)器 基于KVM虛擬化平臺(tái)，采用本地存儲(chǔ)設(shè)計(jì)，提供高存儲(chǔ)性能和高內(nèi)網(wǎng)帶寬，適用于Hadoop 分布式計(jì)算、大型數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、分布式文件系統(tǒng)、日志或數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。 D2型彈性云服務(wù)器的規(guī)格 規(guī)格名稱(chēng) vCPU 內(nèi)存（GB） 最大帶寬/基準(zhǔn)帶寬（Gbps）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(hù)的購(gòu)買(mǎi)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(mén)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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 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助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間：2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，簡(jiǎn)稱(chēng)DWS）是一種即開(kāi)即用、安全可靠的在線(xiàn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，為用戶(hù)提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來(lái)自：百科![]()
類(lèi)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(xiàn)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華為版本 GaussDB華為版本 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)。企業(yè)級(jí)特性，智能診斷，索引推薦等豐富的企業(yè)級(jí)特性，有效提升客戶(hù)開(kāi)發(fā)運(yùn)維效率，是企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴(lài)之選。帶你了解GaussDB版本。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ 時(shí)間：2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶(hù)端工具，有著豐富的G來(lái)自：百科![]()
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。 多種數(shù)據(jù)源支持 支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、Hadoop、NoSQL、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文件等多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)源。 支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、Hadoop、NoSQL、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文件等多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)源。 活動(dòng)規(guī)則 活動(dòng)規(guī)則 參與條件： （1）已完成華為云注冊(cè)及企業(yè)/個(gè)人實(shí)名認(rèn)證的用戶(hù)；來(lái)自：專(zhuān)題![]()
理的使用場(chǎng)景。 MRS的功能不止于運(yùn)行SQL查詢(xún)。公有云MRS是一種托管服務(wù)，讓您可以使用最新版本的常用大數(shù)據(jù)處理框架(如Spark、Hadoop、Hbase)在可定制的群集上處理和分析大數(shù)據(jù)集。借助公有云MRS，您可以為機(jī)器學(xué)習(xí)、圖形分析、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、流式處理數(shù)據(jù)以及您可以編寫(xiě)代來(lái)自：百科![]()
【云小課】EI第26課 MRS基礎(chǔ)入門(mén)之Hive組件介紹 時(shí)間：2021-07-09 09:36:18 云小課 MapReduce Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架，提供大數(shù)據(jù)平臺(tái)批處理計(jì)算能力，能夠?qū)Y(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行批量分析匯總完成數(shù)據(jù)計(jì)算。提供類(lèi)似SQL的Hive Query來(lái)自：百科![]()
零學(xué)習(xí)成本，無(wú)需分庫(kù)分表，實(shí)時(shí)備份。標(biāo)準(zhǔn)SQL，支持JDBC, RESTful等接口。 主流時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)——TDengine完全自主研發(fā)，不依賴(lài)第三方或開(kāi)源軟件，可信自研替代。 主流時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)——TDengine高安全性，完整信息安全策略、客戶(hù)自定義加密策略和專(zhuān)業(yè)技術(shù)加密的方法，貫穿數(shù)據(jù)采集、傳輸訪(fǎng)問(wèn)全流程。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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![]()
560 40/40 500 16 28 × 1800 KVM D3型彈性云服務(wù)器使用場(chǎng)景 應(yīng)用：大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，MapReduce和Hadoop分布式計(jì)算。 場(chǎng)景特點(diǎn)：適合處理海量數(shù)據(jù)、需要高I/O能力，要求快速數(shù)據(jù)交換和處理的場(chǎng)景。 使用場(chǎng)景：分布式文件系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)、日志或數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。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(zhuān)題
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