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- 基于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)平臺設(shè)計 內(nèi)容精選 換一換
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級分布式數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序架構(gòu)師和應(yīng)用程序開發(fā)工程師的人員，希望獲得HCIP- GaussDB -OLAP認(rèn)證的人員。 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：創(chuàng)建與管理數(shù)據(jù)庫對象；了解數(shù)據(jù)庫對象的設(shè)計原則；描述數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)；區(qū)分各模塊日志內(nèi)容；掌握事務(wù)的基本概念和管理框架；列舉事務(wù)的隔離級別，鎖的種類，事務(wù)相關(guān)的日志有哪些。來自：百科安全可靠的在線 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析，性能提升10倍 客戶痛點： 【數(shù)據(jù)分散】：現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在不同環(huán)境，包括華為云和用戶本地IDC，不能統(tǒng)一分析； 【數(shù)據(jù)量大】：數(shù)據(jù)量不斷增大，查詢性能下降； 【業(yè)務(wù)來自：百科
- 基于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)平臺設(shè)計 相關(guān)內(nèi)容
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gs_dump支持導(dǎo)出單個數(shù)據(jù)庫或其內(nèi)的對象，而gs_dumpall支持導(dǎo)出集群中所有數(shù)據(jù)庫或各庫的公共全局對象。 通過導(dǎo)入工具將導(dǎo)出的元數(shù)據(jù)信息導(dǎo)入至需要的數(shù)據(jù)庫，可以完成數(shù)據(jù)庫信息的遷移。 適用于元數(shù)據(jù)遷移。 使用gs_restore導(dǎo)入數(shù)據(jù) sql/tmp/tar文件格式 在數(shù)據(jù)庫遷移場景來自：專題master是Greenplum數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的入口，接受客戶端連接及提交的SQL語句，將工作負(fù)載分發(fā)給其它數(shù)據(jù)庫實例（segment實例），由它們存儲和處理數(shù)據(jù)。Greenplum interconnect負(fù)責(zé)不同PostgreSQL實例之間的通信。Greenplum segment是獨立的Postgr來自：百科
- 基于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)平臺設(shè)計 更多內(nèi)容
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業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺。 Teradata數(shù)據(jù)倉庫配備性能最高、最可靠的大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺，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)，無需花費大量精力管理技術(shù)，因而可以更加快速地做出明智的決策，實現(xiàn) ROI 最大化。 Teradata數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu) Par來自：百科![]()
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了橫向擴展的能力，可以通過擴容的方式提高實例的數(shù)據(jù)容量和并發(fā)能力。主備版適用于數(shù)據(jù)量較小，且長期來看數(shù)據(jù)不會大幅度增長，但是對數(shù)據(jù)的可靠性，以及業(yè)務(wù)的可用性有一定訴求的場景。 GaussDB支持分布式版和主備版實例。分布式形態(tài)能夠支撐較大的數(shù)據(jù)量，且提供了橫向擴展的能力，可以通過來自：專題![]()
式和市平臺互聯(lián)互通?？紤]到已建區(qū)縣平臺采用不同的技術(shù)架構(gòu)，因此在不違背市級教育平臺相關(guān)需求和相關(guān)業(yè)務(wù)規(guī)則的基礎(chǔ)上，對于熱點資源或應(yīng)用可以采用鏡像方式部署到區(qū)縣本地，以減輕市平臺壓力，并保證訪問速度。 4 XX 智慧教育平臺與未建教育平臺的區(qū)縣之間的互聯(lián)互通 未建教育平臺的區(qū)縣，直接以來自：云商店![]()
華為云GaussDB GaussDB數(shù)據(jù)庫，又稱為云數(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，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。 GaussDB數(shù)據(jù)庫，又稱為云數(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，具有高性能、高可用、來自：專題![]()
華為云計算 云知識 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 時間：2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權(quán)重的灰度發(fā)布，可根據(jù)需要靈活動態(tài)的調(diào)整不同服務(wù)版本的流量比例。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個服務(wù)進行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 時間：2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布?？筛鶕?jù)請求的內(nèi)容控制其流向的服務(wù)版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個服務(wù)進行灰度發(fā)布；來自：百科![]()
管理數(shù)據(jù)量急劇增大； 生態(tài)化； 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為 云桌面來自：百科![]()
GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點： 1. 平滑遷移 GaussDB(DWS)提供配套的遷移工具，可支持T來自：百科![]()
、精準(zhǔn)推薦等場景。 客戶價值： 數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析、管理效果顯著，節(jié)約50%數(shù)據(jù)處理時間； 降低開發(fā)、運維投入，成本下降50%； 解決原有系統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢慢或沒結(jié)果的問題。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
第4章 DAY04. 零售業(yè)務(wù)商用案例維度建模流程 第5章 DAY05. DWS維度建模實戰(zhàn) 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致來自：百科![]()
開放（Open）： 端到端的開源：從需求的收集、提交、架構(gòu)的變更到代碼，均開源 盡最大可能重用已有開源項目 靈活（Flexible）： 不使用任何不可替代的私有/商業(yè)組件 大量使用插件化方式進行架構(gòu)設(shè)計與實現(xiàn) 可擴展（Scalable）： 由多個相互獨立的項目組成 每個項目包含多個獨立服務(wù)組件來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實踐 時間：2020-12-01 14:32:39 本實驗幫助指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi)，了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟，體驗Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科![]()
云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
，展開更加科學(xué)的運動健康研究，通過大量的數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化產(chǎn)品，搭建更加全面的產(chǎn)品組合，為用戶量身定制最優(yōu)的運動處方。 那么，如果獲得精準(zhǔn)的科研數(shù)據(jù)？深挖數(shù)據(jù)價值，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)呢？細細了解這個過程，其實要做好，是一件很難的事情。 一、構(gòu)建統(tǒng)一的智能化健身云平臺 舒華一直致力于來自：百科![]()
現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的數(shù)據(jù)血緣和數(shù)據(jù)全景可視，提供數(shù)據(jù)智能搜索和運營監(jiān)控。 元數(shù)據(jù)管理 元數(shù)據(jù)管理模塊是數(shù)據(jù)湖治理的基石，支持創(chuàng)建自定義策略的采集任務(wù)，可采集數(shù)據(jù)源中的技術(shù)元數(shù)據(jù)。支持自定義業(yè)務(wù)元模型，批量導(dǎo)入業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)，關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)和技術(shù)元數(shù)據(jù)、全鏈路的血緣管理和應(yīng)用。 圖6全鏈路數(shù)據(jù)血緣 數(shù)據(jù)地圖來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯設(shè)計的常用方法 邏輯設(shè)計的常用方法 時間：2021-06-02 10:26:53 數(shù)據(jù)庫 邏輯設(shè)計比較常用的方式是使用E-R設(shè)計工具，IDEF1x方法來進行邏輯模型建設(shè)，常用的ER圖表示法包括IDEF1x，IE模型的Crow's foot ，UML類圖方式等。來自：百科
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