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- 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫實(shí)戰(zhàn) 內(nèi)容精選 換一換
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滿足高性能高可靠的訴求。 對(duì)于 數(shù)據(jù)倉庫 場(chǎng)景，在選擇云硬盤規(guī)格時(shí)，我們建議選用超高IO云硬盤，因?yàn)槌^IO云盤可以滿足低延遲、高讀寫速率以及大吞吐量的應(yīng)用需求。 文中課程 更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 塊存儲(chǔ)服務(wù)EVS：云上堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座 通過本課程的學(xué)習(xí)，用戶將來自：百科絡(luò)架構(gòu)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)備份、數(shù)據(jù)安全、商業(yè)智能、系統(tǒng)集成等全方位的IT解決方案。 除了Sparxsystems Enterprise Architect Pro外，云商店還有哪些相關(guān)產(chǎn)品？ 軟通動(dòng)力數(shù)據(jù)庫遷移服務(wù) 軟通動(dòng)力數(shù)據(jù)庫專家團(tuán)隊(duì)具有數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域?qū)I(yè)認(rèn)證，為客戶提供專業(yè)數(shù)據(jù)庫遷移服來自：專題
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提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析案例 業(yè)務(wù)痛點(diǎn)： 探索查詢HDFS 10PB級(jí)歷史數(shù)據(jù)，耗時(shí)平均約1小時(shí)，全量掃描耗資源。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)存儲(chǔ)3個(gè)月熱數(shù)據(jù)，3個(gè)月至2年歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于HDFS，現(xiàn)有系統(tǒng)對(duì)熱數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)無法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別是什么 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別是什么 時(shí)間：2021-03-03 11:22:28 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)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。數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)管理的有效技術(shù)，是由一批數(shù)據(jù)構(gòu)成的有序集合，這些數(shù)據(jù)被存放在結(jié)構(gòu)化來自：百科
- 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫實(shí)戰(zhàn) 更多內(nèi)容
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【業(yè)務(wù)遷移難】：現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫種類多，業(yè)務(wù)遷移工作量大。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS為核心，構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái)； 利用DWS匯聚各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析； 結(jié)合BI工具，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。 客戶價(jià)值： 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ)，統(tǒng)一分析，支持客戶實(shí)現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘；來自：百科![]()
操作簡(jiǎn)單，適用于小批量數(shù)據(jù)入庫。 使用COPY FROM STDIN導(dǎo)入數(shù)據(jù) 其他文件或數(shù)據(jù)庫 使用Java語言開發(fā)應(yīng)用程序時(shí)，通過調(diào)用JDBC驅(qū)動(dòng)的CopyManager接口，從文件或其他數(shù)據(jù)庫向 GaussDB (DWS)寫入數(shù)據(jù)。 從其他數(shù)據(jù)庫直接寫入DWS的方式，具有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)無需落地成文件的優(yōu)勢(shì)。來自：專題![]()
Greenplum數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 Greenplum數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間：2021-03-03 11:35:27 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Greenplum架構(gòu)：Greenplum主要由Master節(jié)點(diǎn)、Segment節(jié)點(diǎn)、interconnect三大部分組成。Greenplum來自：百科![]()
隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步，數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。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)營的新趨勢(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)性分析的關(guān)鍵要素。 圖2大數(shù)據(jù)融合分析 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一分析入口 以DWS的SQL作為上層應(yīng)來自：百科![]()
上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫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)倉庫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)倉庫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自：百科![]()
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intelligence）工具無縫對(duì)接，業(yè)務(wù)遷移修改量極小。 3. 安全可靠 GaussDB(DWS)支持數(shù)據(jù)加密，同時(shí)可與數(shù)據(jù)庫安全服務(wù)對(duì)接，保證云上數(shù)據(jù)安全。同時(shí)GaussDB(DWS)支持自動(dòng)數(shù)據(jù)全量、增量備份，提升數(shù)據(jù)可靠性。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在??????????????來自：百科![]()
goDB數(shù)據(jù)無法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析； 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同庫，不易進(jìn)行統(tǒng)一管理和維護(hù)。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS為核心，構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái)； 利用DWS匯聚各類數(shù)據(jù)（業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、招投標(biāo)數(shù)據(jù)等），實(shí)現(xiàn)一站式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、加工、分析，支撐業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢、BI報(bào)表、精準(zhǔn)推薦等場(chǎng)景。來自：百科![]()
云享讀書會(huì)《數(shù)據(jù)倉庫工具箱》 云享讀書會(huì)《數(shù)據(jù)倉庫工具箱》 時(shí)間：2020-12-08 15:18:00 華為云·云享讀書會(huì)系列活動(dòng)，每期會(huì)選取一本技術(shù)相關(guān)的暢銷書籍，邀請(qǐng)?jiān)髡?業(yè)內(nèi)大咖提煉書籍精華、分享領(lǐng)讀視頻，幫助大家快速積累專業(yè)知識(shí)。本期領(lǐng)讀書籍為《數(shù)據(jù)倉庫工具箱：維度建來自：百科![]()
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數(shù)據(jù)庫有哪些_開源數(shù)據(jù)庫_數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用 連接GaussDB數(shù)據(jù)庫_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建數(shù)據(jù)庫_語法 GaussDB自建數(shù)據(jù)庫_GaussDB數(shù)據(jù)庫_華為高斯自建數(shù)據(jù)庫 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫_免費(fèi)mysql數(shù)據(jù)庫_rds數(shù)據(jù)庫 GaussDB數(shù)據(jù)庫案例_GaussDB數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢(shì)_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建高斯數(shù)據(jù)庫來自：專題![]()
和門檻，讓數(shù)據(jù)倉庫實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬家大中小企業(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。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。該產(chǎn)品具備企業(yè)級(jí)復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力，同時(shí)支持分布式事務(wù)，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持100來自：百科![]()
云知識(shí) 21天轉(zhuǎn)型容器實(shí)戰(zhàn)營 21天轉(zhuǎn)型容器實(shí)戰(zhàn)營 時(shí)間：2020-12-10 15:45:21 華為云DevCloud &云容器服務(wù)聯(lián)合重磅出品——21天轉(zhuǎn)型容器實(shí)戰(zhàn)營！ 依托華為云云容器服務(wù)，帶領(lǐng)開發(fā)者學(xué)習(xí)和體驗(yàn)Docker, kubernetes, Istio等大熱技術(shù)！匯聚華為來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 軟件遷移實(shí)戰(zhàn)案例分享 軟件遷移實(shí)戰(zhàn)案例分享 時(shí)間：2020-12-16 16:23:45 本課程主要面向鯤鵬合作伙伴和開發(fā)者，介紹SO庫遷移、Maven工程遷移、Python工程遷移過程中的依賴分析的一般方法和解題思路。 目標(biāo)學(xué)員 鯤鵬合作伙伴、開發(fā)者 課程目標(biāo)來自：百科![]()
Huawei LiteOS設(shè)備開發(fā)實(shí)戰(zhàn) Huawei LiteOS設(shè)備開發(fā)實(shí)戰(zhàn) 時(shí)間：2020-12-07 16:13:03 本課程主要內(nèi)容包括Huawei LiteOS簡(jiǎn)介、華為云 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 介紹、內(nèi)核開發(fā)實(shí)戰(zhàn)、LiteOS移植、設(shè)備調(diào)測(cè)。通過深入分析實(shí)戰(zhàn)案例智慧農(nóng)業(yè)的代碼，輕松掌握L來自：百科![]()
如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫？ EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫？ 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客戶端工具，有著豐富的GUI界面，能夠管理數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)庫對(duì)象，編輯、運(yùn)行來自：百科![]()
工具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫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)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS動(dòng)手實(shí)踐來自：百科
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