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  • 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)hive 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景： 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間：2021-03-23 19:41:16 云硬盤(pán) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kù)上云往往會(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問(wèn)題。例如oracle
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    、湖倉(cāng)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(gè)地域或數(shù)據(jù)中心）的快速聯(lián)合查詢(xún)，尤其適用于Hadoop集群（ MRS ）的Hive、Hudi數(shù)據(jù)的交互式快速查詢(xún)場(chǎng)景。 HetuEngine結(jié)構(gòu)
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  • 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)hive 相關(guān)內(nèi)容
  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data Warehouse Service，
    來(lái)自：專(zhuān)題
    [ 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
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  • 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)hive 更多內(nèi)容
  • 分析場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(zhǎng)，自建數(shù)倉(cāng)性能逐漸不能滿足實(shí)際要求，同時(shí)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(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性，滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 優(yōu)勢(shì) 平滑遷移
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    TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間：2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kù)、Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專(zhuān)用平臺(tái)。
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    。 上述三種傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，現(xiàn)在都可以平滑演進(jìn)到 FusionInsight MRS。 ▎FusionInsight MRS“一湖+多樣集群+數(shù)據(jù)智能”分層建設(shè) FusionInsight MRS通過(guò)“一湖+多樣集群+數(shù)據(jù)智能”分層建設(shè)，有效整合傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)、傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)、湖外建倉(cāng)
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    支持從SFTP/FTP服務(wù)器導(dǎo)入數(shù)據(jù)到HDFS/ OBS 、HBase表、Phoenix表、Hive表 支持從HDFS/OBS、HBase表、Phoenix表導(dǎo)出數(shù)據(jù)到SFTP服務(wù)器 支持從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)到HBase表、Phoenix表、Hive表 支持從HBase表、Phoenix表導(dǎo)出數(shù)據(jù)到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù)，并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)，可借助DWS Expr
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    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
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 時(shí)間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過(guò)程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB
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    [ 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
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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
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    -大數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)課程：FusionInsight HD海量數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出、分布式文件系統(tǒng)HDFS、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase客戶端及表操作、分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive的常用HQL語(yǔ)句查等。 -云上大數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)：提供從在線學(xué)習(xí)、實(shí)踐實(shí)訓(xùn)、考核測(cè)評(píng)到高質(zhì)量實(shí)習(xí)和就業(yè)的整體解決方案。 軟件人才培養(yǎng) 企
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 如何把傳統(tǒng)視頻監(jiān)控和熱成像練成“火眼金睛” 如何把傳統(tǒng)視頻監(jiān)控和熱成像練成“火眼金睛” 時(shí)間：2021-02-19 18:08:33 云計(jì)算 商品鏈接：天感煙火檢測(cè)解決方案 華為好望商城 入秋以來(lái)天氣干燥，又到了山火頻發(fā)的季節(jié)，山火肆虐，吞噬生命無(wú)數(shù)，令人痛心
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    議的SQL查詢(xún)接口，使得現(xiàn)有的第三方分析可視化系統(tǒng)可以輕松與它集成對(duì)接。 同時(shí)ClickHouse使用了關(guān)系模型，所以將構(gòu)建在傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之上的系統(tǒng)遷移到ClickHouse的成本會(huì)變得更低。 ClickHouse完全使用SQL作為查詢(xún)語(yǔ)言，提供了標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議的SQL查
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    數(shù)據(jù)組件，支持 數(shù)據(jù)湖 、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、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(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。
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    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)。
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    Spark SQL 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio MRS Hive SQL 通過(guò)MRS Hive SQL節(jié)點(diǎn)執(zhí)行數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模塊中預(yù)先定義的Hive SQL腳本。 數(shù)據(jù)開(kāi)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
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    我的數(shù)據(jù) 通過(guò)我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)源的連接配置，支持如下數(shù)據(jù)源： 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（OBS） 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（DWS） 數(shù)據(jù)湖探索 （ DLI ） MapReduce服務(wù) （MRS Hive） MapReduce服務(wù)（MRS SparkSQL） 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL 云數(shù)據(jù)庫(kù) PostgreSQL
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    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)。
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傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)hive
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