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  • 常見的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)方法論 內(nèi)容精選 換一換
  • le和Teradata處理。應(yīng)用只需做少量改動(dòng)即可向DWS平滑遷移。 接口 支持應(yīng)用程序通過標(biāo)準(zhǔn)JDBC 4.0和ODBC 3.5連接DWS。 DWS(MPP大規(guī)模并行處理集群) 一個(gè)DWS集群由多個(gè)在相同子網(wǎng)中相同規(guī)格節(jié)點(diǎn)組成,共同提供服務(wù)。集群每個(gè)DN負(fù)責(zé)存儲(chǔ)數(shù)據(jù),其
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    master是Greenplum數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)入口,接受客戶端連接及提交SQL語句,將工作負(fù)載分發(fā)給其它數(shù)據(jù)庫實(shí)例(segment實(shí)例),由它們存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。Greenplum interconnect負(fù)責(zé)不同PostgreSQL實(shí)例之間通信。Greenplum segment是獨(dú)立PostgreS
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  • 常見的數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)方法論 相關(guān)內(nèi)容
  • 業(yè) 數(shù)據(jù)倉庫 、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺(tái)。 Teradata數(shù)據(jù)倉庫配備性能最高、最可靠大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺(tái),能夠高速處理海量數(shù)據(jù)。它使得企業(yè)可以專注于業(yè)務(wù),無需花費(fèi)大量精力管理技術(shù),因而可以更加快速地做出明智決策,實(shí)現(xiàn) ROI 最大化。 Teradata數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu) Par
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    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)系統(tǒng)性工程,稍有不慎就會(huì)帶來不可預(yù)估重大損失。因此我們?cè)谶M(jìn)行云遷移工作是必須有一套完整周密方法論來指導(dǎo)、支撐云遷移工作完成。華為憑借著豐富上云遷移經(jīng)驗(yàn),總
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  • 讀取到頁放入到LRU首部,那么某些SQL操作可能會(huì)使緩沖池中頁被刷新出,從而影響緩沖池效率。常見這類操作為索引或數(shù)據(jù)掃描操作。這類操作需要訪問表中許多頁,甚至是全部頁,而這些頁通常來說又僅在這次查詢操作中需要,并不是活躍熱點(diǎn)數(shù)據(jù)。如果頁被放入LRU列表首部,那
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) SFS常見問題 SFS常見問題 時(shí)間:2021-07-02 10:41:00 1. 是否支持跨VPC訪問文件系統(tǒng)? 支持。 2. 在文件系統(tǒng)中存放單個(gè)文件最大支持多少? SFS文件系統(tǒng)支持存放最大為240TB單個(gè)文件。 FS Turbo文件系統(tǒng)支持存放最大為16TB的單個(gè)文件。
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    按需付費(fèi):DWS按實(shí)際使用量和使用時(shí)長計(jì)費(fèi)。您需要支付費(fèi)率很低,只需為實(shí)際消耗資源付費(fèi)。 門檻低:您無需前期投入較多固定成本,可以從低規(guī)格數(shù)據(jù)倉庫實(shí)例起步,以后隨時(shí)根據(jù)業(yè)務(wù)情況彈性伸縮所需資源,按需開支。 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。
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    MRS 支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在集群中存儲(chǔ),并且支持多種高效格式來滿足不同計(jì)算引擎要求。 HDFS是大數(shù)據(jù)上通用分布式文件系統(tǒng)。 OBS 是對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù),具有高可用低成本特點(diǎn)。 HBase支持帶索引數(shù)據(jù)存儲(chǔ),適合高性能基于索引查詢場景。 數(shù)據(jù)計(jì)算 MRS提供多種主流計(jì)
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    入具有較少中間環(huán)節(jié)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),對(duì)最終接入用戶有較好響應(yīng)能力和連接速度。 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) CDN 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)(CDN)將源站內(nèi)容分發(fā)至靠近用戶加速節(jié)點(diǎn),使用戶可以就近獲得所需內(nèi)容,解決Internet網(wǎng)絡(luò)擁擠狀況,提高用戶訪問響應(yīng)速度和成功率,從而提升您業(yè)務(wù)使用體驗(yàn) 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云計(jì)算常見分類 云計(jì)算常見分類 時(shí)間:2021-06-08 19:49:27 云計(jì)算 按服務(wù)層級(jí)通常將云計(jì)算分為: 1、I層主要提供計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)類基礎(chǔ)服務(wù),典型I層云服務(wù),例如: 彈性云服務(wù)器 。 2、P層主要提供應(yīng)用運(yùn)行、開發(fā)環(huán)境和應(yīng)用開發(fā)組件,典型P層云服務(wù),例如:數(shù)據(jù)庫服務(wù)。
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    隨著IT、信息技術(shù)發(fā)展和進(jìn)步,數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)核心資源。整合數(shù)據(jù)資源,構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值,成為企業(yè)經(jīng)營新趨勢(shì)和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價(jià)值”,成為助力客戶實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性分析關(guān)鍵要素。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉庫在整個(gè)BI系統(tǒng)中起到了支柱角色,更是
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) Nova架構(gòu)原理 Nova架構(gòu)原理 時(shí)間:2021-02-08 20:43:20 云計(jì)算 Nova是OpenStack中提供計(jì)算資源服務(wù)項(xiàng)目,作為OpenStack最核心項(xiàng)目,負(fù)責(zé)虛擬機(jī)生命周期管理和其他計(jì)算資源生命周期管理。 Nova是OpenStack中提供計(jì)算資源服務(wù)的項(xiàng)目。
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    Kubernetes集群常見部署形態(tài) Kubernetes集群常見部署形態(tài) 時(shí)間:2021-06-30 19:24:19 從部署形態(tài)觀察Kubernetes集群,可以總結(jié)大致有幾種部署分類: 1. 自建模式:在擁抱最大自由度同時(shí),也必須面臨一些龐雜事務(wù),例如: 計(jì)算/存儲(chǔ)
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    云知識(shí) DAS 系統(tǒng)架構(gòu) DAS系統(tǒng)架構(gòu) 時(shí)間:2021-05-31 17:24:04 數(shù)據(jù)庫 DAS系統(tǒng)架構(gòu)如下圖所示。其中功能組件解釋如下: Conn Consoles:DAS連接管理控制臺(tái); DAS Consoles:DAS Console是 數(shù)據(jù)管理服務(wù) 統(tǒng)一入口,在Console
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    被譽(yù)為OpenStack“三駕馬車”,在三者之中,Neutron模塊最多,層次繁復(fù),廠商插件最多且內(nèi)部交互最繁雜,因此用戶容易混淆,難于掌握。其邏輯架構(gòu)如下: 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在華為云學(xué)院 OpenStack原理及在華為云中應(yīng)用 OpenStack是
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    檢查約束是對(duì)字段中合法值范圍進(jìn)行約束,比如儲(chǔ)蓄賬戶表中余額不允許出現(xiàn)負(fù)值,那么可以在余額字段上增加一個(gè)檢查約束,確保余額字段取值都是≥0。 非空約束(NOT NULL) 如果當(dāng)前字段從業(yè)務(wù)含義上說不應(yīng)當(dāng)出現(xiàn)空值或者未知數(shù)據(jù)的話,就可以增加NOTNULL 約束,保證插入數(shù)據(jù)都是非空的數(shù)據(jù)。比如個(gè)人信息的身份證字段。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 常見備份方式分類方法 常見備份方式分類方法 時(shí)間:2021-07-01 13:43:57 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)備份與恢復(fù) 備份方式可主要根據(jù)數(shù)據(jù)集合范圍、是否停用數(shù)據(jù)庫及備份內(nèi)容進(jìn)行分類。 1.根據(jù)備份數(shù)據(jù)集合范圍: 全量備份 差異備份 增量備份
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    再到今天PB級(jí)別,但分析系統(tǒng)面臨基本挑戰(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)倉庫和維度模型基本知識(shí)和建設(shè)方法論
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    GaussDB (DWS)邏輯架構(gòu) GaussDB(DWS)邏輯架構(gòu) 時(shí)間:2021-06-17 12:07:28 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)邏輯架構(gòu)如下圖。其中: CM: 集群管理模塊(Cluster Manager); 管理和監(jiān)控分布式系統(tǒng)中各個(gè)功能單元和物理資源運(yùn)行情況,確保整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。
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    GaussDB(DWS)架構(gòu)解讀 GaussDB(DWS)架構(gòu)解讀 時(shí)間:2021-06-17 12:04:55 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)基于Shared-nothing分布式架構(gòu),具備MPP大規(guī)模并行處理引擎,由眾多擁有獨(dú)立且互不共享CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源邏輯節(jié)點(diǎn)組成
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 分片架構(gòu)特點(diǎn) 分片架構(gòu)特點(diǎn) 時(shí)間:2021-07-01 09:48:30 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫 分片架構(gòu)主要表現(xiàn)形式就是水平數(shù)據(jù)分片架構(gòu)。 把數(shù)據(jù)分散在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上分片方案,每一個(gè)分片包括數(shù)據(jù)庫一部分,稱為一個(gè)shard。 多個(gè)節(jié)點(diǎn)都擁有相同數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu),但
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