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效、易用的批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù)。 CDM 圍繞大數(shù)據(jù)遷移上云和 智能數(shù)據(jù)湖 解決方案,提供了簡(jiǎn)單易用的遷移能力和多種數(shù)據(jù)源到 數(shù)據(jù)湖 的集成能力,降低了客戶數(shù)據(jù)源遷移和集成的復(fù)雜性,有效地提高您數(shù)據(jù)遷移和集成的效率。在 數(shù)據(jù)治理中心 ( DataArts Studio )服務(wù)中,CDM作為其中的“數(shù)據(jù)集來(lái)自:專題悉華為融合數(shù)倉(cāng)在行業(yè)中的應(yīng)用,描述 GaussDB 200中的概念和架構(gòu),掌握GaussDB 200的基本用法,熟悉GaussDB 200的核心性能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 和融合數(shù)倉(cāng) 2. GaussDB 200 概述 3. GaussDB 200 6.5 新特性介紹 4. GaussDB來(lái)自:百科
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必要掌握的知識(shí),本課程通過(guò)視頻+課件的干貨形式,期望通過(guò)學(xué)習(xí),幫助提升DBA實(shí)際技能。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括DWS的分布式執(zhí)行框架、存儲(chǔ)過(guò)程使用、性能調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)遷移及運(yùn)維知識(shí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、解DWS的分布式執(zhí)行框架。 2、掌握DWS的性能調(diào)優(yōu)。來(lái)自:百科S)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲(chǔ),GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ),也可以通過(guò)外表的形式通過(guò) OBS 進(jìn)行存儲(chǔ)。 Hive不支持索引,GaussDB(DWS)支持索引,所以查詢速度GaussDB(DWS)更快。 Hive不支持來(lái)自:百科
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WS Express可直接對(duì)存儲(chǔ)在 對(duì)象存儲(chǔ)OBS 上的大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成、處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一分析入口:以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口,應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員使用熟悉的SQL語(yǔ)言即可訪問(wèn)所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互式分析:針對(duì)即時(shí)的分析需求,分析人員通過(guò)DWS Express,可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取信息。來(lái)自:專題大數(shù)據(jù)是人類進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來(lái)面臨的一個(gè)巨大問(wèn)題:社會(huì)生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大,數(shù)據(jù)種類越來(lái)越多,數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來(lái)越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù),比如說(shuō)單機(jī)存儲(chǔ),關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)無(wú)法解決這些新的大數(shù)據(jù)問(wèn)題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問(wèn)題,Apache基金會(huì)推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開(kāi)源解決方案。Ha來(lái)自:專題大數(shù)據(jù)分析提供有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。 DWS提供了簡(jiǎn)單易用的Web管理控制臺(tái),幫助您快速創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群,輕松執(zhí)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理任務(wù)。 DWS使用流程介紹 圖1 DWS使用流程 華為云 面向未來(lái)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(dòng),一切皆服務(wù)。來(lái)自:百科數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS的優(yōu)勢(shì) 可視化手段 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS通過(guò)可視化的手段以人類便于理解的圖表形式,將重點(diǎn)數(shù)據(jù)以圖形化的頁(yè)面展示,從而顯著的降低了數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維的門檻,提高了數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維的效率。 運(yùn)維無(wú)憂 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS將一切繁重的IT運(yùn)維工作都集中在云后臺(tái)管理,從專業(yè),復(fù)雜,繁重的數(shù)據(jù)中心運(yùn)維來(lái)自:專題數(shù)據(jù)湖治理中心DGC(DataLake Governance Center ) 是為了應(yīng)對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨的挑戰(zhàn)、針對(duì)企業(yè)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)訴求提供的數(shù)據(jù)全生命周期管理、具有智能 數(shù)據(jù)管理 能力的一站式治理運(yùn)營(yíng)平臺(tái)。 包含數(shù)據(jù)集成、規(guī)范設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)服務(wù)等功能,支來(lái)自:百科物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,數(shù)量龐大的“物”會(huì)產(chǎn)生PB級(jí)的海量數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無(wú)法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒(méi)法及時(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù),就無(wú)法將數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化,大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)又成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。針對(duì)這種情況,大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)來(lái)自:百科云硬盤每秒進(jìn)行讀寫的操作次數(shù)。 吞吐量 云硬盤每秒成功傳送的數(shù)據(jù)量,即讀取和寫入的數(shù)據(jù)量。 IO讀寫時(shí)延 云硬盤連續(xù)兩次進(jìn)行讀寫操作所需要的最小時(shí)間間隔。 突發(fā)能力 小容量云硬盤可以在一定時(shí)間內(nèi)達(dá)到IOPS突發(fā)上限,超過(guò)IOPS上限的能力。 VBD 磁盤模式,VBD類型的云硬盤只支持簡(jiǎn)單的S CS I讀寫命令。來(lái)自:專題富并且可彈性擴(kuò)展的塊存儲(chǔ)服務(wù),可滿足不同場(chǎng)景的業(yè)務(wù)需求,適用于分布式文件系統(tǒng)、開(kāi)發(fā)測(cè)試、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以及高性能計(jì)算等場(chǎng)景。云服務(wù)器包括 彈性云服務(wù)器 和裸金屬服務(wù)器。 云硬盤簡(jiǎn)稱為磁盤。 華為云 面向未來(lái)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,來(lái)自:百科數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱GaussDB(DWS),是一種基于公有云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù),提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。GaussDB(DWS)是基于華為云原生融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)GaussDB產(chǎn)品的服務(wù),兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI來(lái)自:百科數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、湖倉(cāng)一體分別是什么?:數(shù)據(jù)智能方案 約束和限制: 數(shù)據(jù)管理服務(wù) 使用限制 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫(kù) 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫(kù) 如何防止任意源連接數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for MySQL)安全最佳實(shí)踐:內(nèi)網(wǎng)連接實(shí)例,更快更安全 概述 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖來(lái)自:百科置數(shù)據(jù)源的時(shí)候,保留CSV的首行作為表頭,并且每一個(gè)列的列名需要和相應(yīng)圖表中要求的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的字段名保持一致。 DLV 的數(shù)據(jù)連接支持哪些類型? DLV的數(shù)據(jù)連接支持以下幾種: 數(shù)據(jù)庫(kù)類:包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(DWS)、 數(shù)據(jù)湖探索 服務(wù)( DLI )、 MapReduce服務(wù) ( MRS )的Hive來(lái)自:專題應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)資源和性能監(jiān)控等運(yùn)維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無(wú)縫集成:可以使用標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢HDFS、OBS上的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)無(wú)需搬遷。 提供一鍵式異構(gòu) 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 工具:提供配套的遷移工具,可支持MySQL、Oracle和Teradata的SQL腳本遷移到GaussDB(DWS)。來(lái)自:百科
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