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- 拉鏈表數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
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視化組件，采用拖拽式自由布局，旨在幫助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。 豐富多樣的可視化組件 提供豐富的可視化組件，包括常用的數(shù)據(jù)圖表、圖形、控件等。 專業(yè)級(jí)地理信息可視化 支持繪制地理軌跡、地理飛線、熱力分布、地域區(qū)塊、3D地球等效果，支持地理數(shù)據(jù)多層疊加。 圖形化編輯界面來(lái)自：百科關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，是指采用了關(guān)系模型來(lái)組織數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，其以行和列的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，以便于用戶理解。關(guān)系模型可以簡(jiǎn)單理解為二維表格模型，而一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)就是由二維表及其之間的關(guān)系組成的一個(gè)數(shù)據(jù)組織。 華為云關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（Relational Database Service，簡(jiǎn)稱RD來(lái)自：百科
- 拉鏈表數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 相關(guān)內(nèi)容
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使用 DLI 進(jìn)行車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景駕駛行為數(shù)據(jù)分析 電商BI報(bào)表分析 利用華為云 數(shù)據(jù)湖探索 、 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)以及永洪BI來(lái)分析用戶和商品的各種數(shù)據(jù)特征，可為營(yíng)銷(xiāo)決策、廣告推薦、信用評(píng)級(jí)、品牌監(jiān)控、用戶行為預(yù)測(cè)提供高質(zhì)量的信息。 利用華為云 數(shù)據(jù)湖 探索、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)以及永洪BI來(lái)分析用戶和商品的各種數(shù)據(jù)特來(lái)自：專題上之旅免費(fèi) 最新文章 查詢指定版本號(hào)詳情ShowVersion 獲取單個(gè)專屬存儲(chǔ)池詳情ShowPool 查詢版本號(hào)列表ListVersions 獲取專屬存儲(chǔ)詳情列表ListPools 變更UpdateOrder來(lái)自：百科
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MRS -從零開(kāi)始使用HBase 以不開(kāi)啟Kerberos認(rèn)證的集群為例提供從零開(kāi)始使用HBase的操作指導(dǎo)，通過(guò)登錄HBase客戶端后創(chuàng)建表，往表中插入數(shù)據(jù)并修改表數(shù)據(jù)。 MRS-快速使用Kerberos認(rèn)證集群 提供從零開(kāi)始使用安全集群并執(zhí)行MapReduce程序、Spark程序和Hive程序的操作指導(dǎo)。來(lái)自：專題![]()
。 立即購(gòu)買(mǎi) 幫助文檔 企業(yè)級(jí)硬盤(pán) 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 云硬盤(pán)為云服務(wù)器提供規(guī)格豐富、安全可靠、可彈性擴(kuò)展的硬盤(pán)資源，產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)如表1所示。 表1 云硬盤(pán)產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 優(yōu)勢(shì)描述 相關(guān)知識(shí) 規(guī)格豐富 EVS提供多種規(guī)格的云硬盤(pán)，可掛載至云服務(wù)器用作數(shù)據(jù)盤(pán)和系統(tǒng)盤(pán)，您可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求及預(yù)算選擇合適的云硬盤(pán)。來(lái)自：專題![]()
大容量 單盤(pán)最大容量達(dá)32TB 建議搭配使用 彈性云服務(wù)器 E CS 云備份 CBR 虛擬私有云 VPC 1對(duì)1免費(fèi)專家咨詢 云硬盤(pán)基本概念 表1 云硬盤(pán)基本概念 概念 說(shuō)明 IOPS 云硬盤(pán)每秒進(jìn)行讀寫(xiě)的操作次數(shù)。 吞吐量 云硬盤(pán)每秒成功傳送的數(shù)據(jù)量，即讀取和寫(xiě)入的數(shù)據(jù)量。 IO讀寫(xiě)時(shí)延來(lái)自：專題![]()
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。MRS同時(shí)支持混合云和公有云兩種形態(tài)：混合云版本，一個(gè)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)離線、實(shí)時(shí)、邏輯三種數(shù)據(jù)湖，以云原生架構(gòu)助力客戶智來(lái)自：專題![]()
力越好。 OBS 表、DLI表、CloudTable表 不同表類(lèi)型表示不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置。 OBS表表示數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在OBS服務(wù)的桶中。 DLI表表示數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本服務(wù)內(nèi)部的表中。 CloudTable表表示數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在CloudTable服務(wù)的表中。 可通過(guò)DLI創(chuàng)建表，與其他服務(wù)的數(shù)據(jù)來(lái)自：百科![]()
提供豐富的可視化組件，包括常用的數(shù)據(jù)圖表、圖形、控件等； 2. 支持繪制地理軌跡、地理飛線、熱力分布、地域區(qū)塊、3D地球等效果，支持地理數(shù)據(jù)多層疊加； 3. 拖拽即可完成組件自由配置與布局、所見(jiàn)即所得，無(wú)需編程就能輕松搭建可視化大屏，并且依據(jù)投放設(shè)備分辨率，自由定制大屏尺寸； 4. 無(wú)縫集成華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)、來(lái)自：百科![]()
析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來(lái)自：專題![]()
優(yōu)化和物理優(yōu)化過(guò)程。 Calcite調(diào)整Join順序的具體過(guò)程如下： 1、針對(duì)所有參與Join的表，依次選取一個(gè)表作為第一張表。 2、依據(jù)選取的第一張表，根據(jù)代價(jià)選擇第二張表，第三張表。由此可以得到多個(gè)不同的執(zhí)行計(jì)劃。 3、計(jì)算出代價(jià)最小的一個(gè)計(jì)劃，作為最終的順序優(yōu)化結(jié)果。 Hive與其他組件的關(guān)系來(lái)自：專題![]()
運(yùn)營(yíng)能力。 優(yōu)勢(shì) 多種云服務(wù)作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對(duì)接所有華為云的數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù)，也支持對(duì)接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，比如Oracle、Greenplum等。 簡(jiǎn)單易用 圖形化編排，即開(kāi)即用，輕松上手。 圖1一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)治理平臺(tái) 云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建來(lái)自：百科![]()
采用拖拽式自由布局，旨在幫助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 豐富多樣的可視化組件 提供豐富的可視化組件，包括常用的數(shù)據(jù)圖表、圖形、控件等。 專業(yè)級(jí)地理信息可視化 支持繪制地理軌跡、地理飛線、熱力分布、地域區(qū)塊、3D地球等效果，支持地理數(shù)據(jù)多層疊加。 圖形化編輯界面來(lái)自：百科![]()
用場(chǎng)景 IoT數(shù)倉(cāng)的應(yīng)用實(shí)例 IoT數(shù)倉(cāng)的應(yīng)用實(shí)例 場(chǎng)景一：創(chuàng)建時(shí)序表 1.以發(fā)電機(jī)組的場(chǎng)景作為示例，創(chuàng)建一張存儲(chǔ)發(fā)電機(jī)組采樣數(shù)據(jù)的時(shí)序表： 2.查詢當(dāng)前時(shí)間： 3.查詢默認(rèn)的分區(qū)與分區(qū)邊界： 場(chǎng)景二：創(chuàng)建時(shí)序表（手動(dòng)設(shè)置分區(qū)邊界） 1.手動(dòng)指定分區(qū)邊界的起始值，設(shè)置默認(rèn)的分區(qū)邊界時(shí)間P1為“2022-05-30來(lái)自：專題![]()
掛載非共享云硬盤(pán) · 單獨(dú)購(gòu)買(mǎi)的云硬盤(pán)為數(shù)據(jù)盤(pán)，可以在云硬盤(pán)列表中看到磁盤(pán)屬性為“數(shù)據(jù)盤(pán)”，磁盤(pán)狀態(tài)為“可用”。此時(shí)需要將該數(shù)據(jù)盤(pán)掛載給云服務(wù)器使用。 · 系統(tǒng)盤(pán)必須隨云服務(wù)器一同購(gòu)買(mǎi)，并且會(huì)自動(dòng)掛載，可以在云硬盤(pán)列表中看到磁盤(pán)屬性為“系統(tǒng)盤(pán)”，磁盤(pán)狀態(tài)為“正在使用”。當(dāng)系統(tǒng)盤(pán)從來(lái)自：專題![]()
子、掃描算子、物化算子、連接算子；了解分布式執(zhí)行引擎的組成及功能，理解分布式執(zhí)行的框架及工作原理；使用命令查看分布式的執(zhí)行計(jì)劃，并理解計(jì)劃表示的含義；掌握三種查詢的執(zhí)行方式。 課程大綱 1. 高級(jí)SQL語(yǔ)法 2. 存儲(chǔ)過(guò)程基本語(yǔ)法 3. 執(zhí)行引擎&核心算子 4. 分布式執(zhí)行框架&執(zhí)行計(jì)劃&執(zhí)行方式來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) OLTP和OLAP的比較 OLTP和OLAP的比較 時(shí)間：2021-07-01 10:45:23 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) OLTP與OLAP主要從分析粒度、時(shí)效性、數(shù)據(jù)更新需求，驅(qū)動(dòng)方式等幾個(gè)內(nèi)容進(jìn)行對(duì)比分析。 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院來(lái)自：百科![]()
查看更多 如何查看表行數(shù)和庫(kù)大小 數(shù)據(jù)治理中心 在數(shù)據(jù)治理流程中，經(jīng)常需要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表行數(shù)或數(shù)據(jù)庫(kù)的大小。其中，數(shù)據(jù)表的行數(shù)可以通過(guò)SQL命令或數(shù)據(jù)質(zhì)量作業(yè)獲取；數(shù)據(jù)庫(kù)大小可以直接在數(shù)據(jù)目錄組件中查看。 在數(shù)據(jù)治理流程中，經(jīng)常需要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表行數(shù)或數(shù)據(jù)庫(kù)的大小。其中，數(shù)據(jù)表的行數(shù)可以通過(guò)來(lái)自：專題![]()
權(quán)限控制：支持列級(jí)別和行級(jí)別的數(shù)據(jù)權(quán)限控制，以及報(bào)表、建模的權(quán)限控制，可以保證數(shù)據(jù)的安全性和準(zhǔn)確性。3. 分析報(bào)表：支持柱圖、線圖、餅圖、雷達(dá)圖、散點(diǎn)圖、詞云等多種展現(xiàn)形式，可以直觀地展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。同時(shí)，支持地圖顯示、普通表、交叉表、中國(guó)式復(fù)雜報(bào)表等多種報(bào)表形式，可以滿足企業(yè)不同的報(bào)表需求。4. 交互式分來(lái)自：專題
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