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利用DWS進行數據清洗加工,支持數據更新; 利用DWS的標準SQL實現數據復雜關聯(lián)查詢。 客戶價值: 數據處理耗時從1天降至3個小時; 開發(fā)人員基于SQL語言可快速開發(fā)分析應用,同時將可分析維度從2-3個擴展為5-10個,擴充業(yè)務范圍; 在DWS中維護維度數據,再更新ES中數據,降低了數據更新的工作量。 文中課程來自:百科來自:百科
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提供豐富的部署步驟,有助于用戶制定標準的部署流程,降低部署成本,提升發(fā)布效率。 了解更多 應用場景 在您進行新系統(tǒng)升級時,會遇到停服部署或者無法灰度驗證的情況,本實踐采用基于Nginx負載均衡機制,在不影響業(yè)務正常運行的前提下,實現系統(tǒng)的平滑升級。 方案架構 基于Nginx實現灰度發(fā)布來自:專題務構建發(fā)布,但可能存在一定的生產安全風險。 一種是Master加Agent模式。Master節(jié)點主要是處理調度構建作業(yè),把構建分發(fā)到Agent實際執(zhí)行,監(jiān)視Agent的狀態(tài)。業(yè)務構建發(fā)布的工作交給Agent進行,即執(zhí)行Master分配的任務,并返回任務的進度和結果。 本實踐采用M來自:專題
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WS Express可直接對存儲在 對象存儲OBS 上的大數據平臺集成、處理后的數據進行分析。 優(yōu)勢 統(tǒng)一分析入口:以DWS的SQL作為上層應用的統(tǒng)一入口,應用開發(fā)人員使用熟悉的SQL語言即可訪問所有數據。 實時交互式分析:針對即時的分析需求,分析人員通過DWS Express,可實時從大數據平臺中獲取信息。來自:專題PP的 數據倉庫 系統(tǒng)有時候也被劃分到大數據平臺類產品。 但是數據倉庫和Hadoop平臺還是有很多顯著的不同。針對不同的使用場景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來的體驗也不盡相同。用戶可以根據下表簡單判斷什么場景更適合用什么樣的產品。 表1數據倉庫和Hadoop大數據平臺特性比較 數據倉庫和H來自:百科華為云計算 云知識 什么是數據倉庫服務 GaussDB (DWS)? 什么是數據倉庫服務 GaussDB(DWS)? 時間:2024-03-30 09:53:49 數據倉庫 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數據倉庫DWS應用案例 數據處理耗時從天級縮短至小時級 數據倉庫DWS助力某高校打破數據孤島實現數據綜合分析案例來自:百科創(chuàng)建虛擬機:在VirtualBox上創(chuàng)建一臺空虛擬機,作為鏡像的原始框架。 安裝操作系統(tǒng):通過掛載ISO文件的方式為空虛擬機安裝操作系統(tǒng),您希望最終的鏡像是什么系統(tǒng),就要在這一步準備什么系統(tǒng)的ISO文件。 安裝軟件和插件:為保證最終制作的鏡像可以成功發(fā)放 彈性云服務器 ,并且彈性云服務器運行正常,來自:百科用戶駕駛行為的分析結果。 場景: 本次實戰(zhàn)的原始數據為車主的駕駛行為信息,包括車主在日常的駕駛行為中,是否急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等信息,通過Spark組件的強大的分析能力,分析統(tǒng)計指定時間段內,車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數。 MapReduce服務來自:百科
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