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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)etl過程 內(nèi)容精選 換一換
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    云信賴之選。本頁(yè)面詳細(xì)介紹 GaussDB 存儲(chǔ)過程。 價(jià)格計(jì)算器 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 存儲(chǔ)過程 商業(yè)規(guī)則和業(yè)務(wù)邏輯可以通過程序存儲(chǔ)在GaussDB中,這個(gè)程序就是存儲(chǔ)過程。 存儲(chǔ)過程是SQL、PL/SQL、Java語(yǔ)句的組合。存儲(chǔ)過程使執(zhí)行商業(yè)規(guī)則的代碼可以從應(yīng)用程序中移動(dòng)到數(shù)
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    四、以模型驅(qū)動(dòng)的IoTA架構(gòu) 云邊協(xié)同,模型驅(qū)動(dòng)的分析架構(gòu): 1.貫穿整體業(yè)務(wù)始終的數(shù)據(jù)模型,一致體驗(yàn),去ETL化 2.邊緣計(jì)算SDK,邊緣側(cè)可部署數(shù)據(jù)分析邏輯,增強(qiáng)時(shí)效性 關(guān)鍵問題: 1.期望構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)模型,達(dá)到去ETL化的效果,可能需要較長(zhǎng)時(shí)間的演化2.并未完全解決流批分離處理架構(gòu)下分析結(jié)果可能不一。
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)etl過程 更多內(nèi)容
  • 使用前必讀:使用場(chǎng)景說明 方案概述:應(yīng)用場(chǎng)景 應(yīng)用場(chǎng)景:大數(shù)據(jù)ETL處理 什么是B1、SoH、BWoH?它們之間區(qū)別是什么? 方案概述:應(yīng)用場(chǎng)景 方案概述:需求場(chǎng)景 方案概述:應(yīng)用場(chǎng)景 DLI 適用哪些場(chǎng)景:大數(shù)據(jù)ETL處理 方案概述:應(yīng)用場(chǎng)景 入門簡(jiǎn)介:場(chǎng)景三:使用應(yīng)用平臺(tái)進(jìn)行應(yīng)用運(yùn)營(yíng)
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    速構(gòu)建可計(jì)算的道路模型,形成道路孿生體,再結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)的時(shí)空數(shù)據(jù)處理能力,實(shí)現(xiàn)各種時(shí)空維度上的計(jì)算功能 數(shù)據(jù)分析的過程包括哪些階段 數(shù)據(jù)分析的過程包括哪些階段 產(chǎn)品框架 產(chǎn)品框架 華為云數(shù)據(jù)分析相關(guān)文檔 服務(wù)控制臺(tái)總覽 數(shù)據(jù)分析服務(wù)控制臺(tái)總覽頁(yè)為您提供數(shù)據(jù)分析流程介紹以
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    具服務(wù),幫助用戶提升數(shù)據(jù)處理效率 優(yōu)勢(shì) 網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)治理 高效,數(shù)據(jù)易理解使用 設(shè)備采集數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化,支持多種主流文件的導(dǎo)入和ETL處理,數(shù)據(jù)清洗/轉(zhuǎn)換的治理過程全自動(dòng)化;數(shù)據(jù)屬性易理解,集成10000+屬性的數(shù)據(jù)字典,降低用戶使用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)門檻 安全技術(shù)覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期,保證數(shù)據(jù)入湖安全
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    源數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),完成數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)易查詢。 GaussDB(DWS)熱門視頻 看視頻輕松了解和使用DWS 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)快速入門 03:29 DWS助力消費(fèi)者BG大數(shù)據(jù)平臺(tái)云化 05:30 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)集群管理 05:30 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)產(chǎn)品介紹 04:38
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    激發(fā)物流行業(yè)數(shù)字化躍遷 黑湖 × 華為云IoT強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手,讓數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能制造 物聯(lián)網(wǎng)常用傳感器 相關(guān)推薦 應(yīng)用場(chǎng)景:增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 應(yīng)用場(chǎng)景:增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)湖探索 簡(jiǎn)介:功能介紹 樞紐元模型V2.0:樞紐元模型V2.0中定義的所有實(shí)體 DevOps面面觀:DevOps與精益、敏捷
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    MRS 服務(wù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理。 海量數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景 海量數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的主要場(chǎng)景。通常企業(yè)會(huì)包含多種數(shù)據(jù)源,接入后需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL處理形成模型化數(shù)據(jù),以便提供給各個(gè)業(yè)務(wù)模塊進(jìn)行分析梳理,這類業(yè)務(wù)通常有以下特點(diǎn): 對(duì)執(zhí)行實(shí)時(shí)性要求不高,作業(yè)執(zhí)行時(shí)間在數(shù)十分鐘到小時(shí)級(jí)別。
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    引,所以查詢速度GaussDB(DWS)更快。 Hive不支持存儲(chǔ)過程,GaussDB(DWS)支持存儲(chǔ)過程,使用場(chǎng)景更廣泛。 GaussDB(DWS)比Hive對(duì)SQL的支持更豐富,包括函數(shù)、自定義函數(shù)、存儲(chǔ)過程。 Hive不支持事務(wù),GaussDB(DWS)支持完整事務(wù)。 在
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    Presto是一個(gè)開源的用戶交互式分析查詢的SQL查詢引擎,用于針對(duì)各種大小的數(shù)據(jù)源進(jìn)行交互式分析查詢。其主要應(yīng)用于海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析、海量多維數(shù)據(jù)聚合/報(bào)表、ETL、Ad-Hoc查詢等場(chǎng)景。 Presto允許查詢的數(shù)據(jù)源包括Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS),Hive,HBase,Cassandr
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    LEAN-BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) 產(chǎn)品亮點(diǎn) LEAN-BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) 降低成本 這款商品的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)過程經(jīng)過精心優(yōu)化,降低成本,提供更低價(jià)格,節(jié)省費(fèi)用。 這款商品的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)過程經(jīng)過精心優(yōu)化,降低成本,提供更低價(jià)格,節(jié)省費(fèi)用。 LEAN-BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) 盈利分析 對(duì)商品進(jìn)行深
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 泛微數(shù)字化辦公在醫(yī)藥行業(yè):搭建研發(fā)、質(zhì)檢、銷售全過程特色辦公應(yīng)用 泛微數(shù)字化辦公在醫(yī)藥行業(yè):搭建研發(fā)、質(zhì)檢、銷售全過程特色辦公應(yīng)用 時(shí)間:2022-11-17 19:11:47 協(xié)同辦公 數(shù)字化辦公 移動(dòng)OA辦公 智慧辦公 企業(yè)辦公 醫(yī)藥行業(yè)作為智力密集型、資
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    (DWS),正式獲得信息技術(shù)安全性評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)CC EAL2 + ALC_FLR.2級(jí)別認(rèn)證,是目前中國(guó)唯一獲得CC安全認(rèn)證的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品。 對(duì)于用戶在使用過程中因不確定因素所帶來風(fēng)險(xiǎn)和威脅,華為云GaussDB(DWS)有充分和正確的應(yīng)對(duì)措施,能夠保護(hù)客戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全無(wú)虞。 2019
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    數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)管理 第7章 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫(kù),支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu),支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ),提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力,用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)
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    好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 好用的數(shù)據(jù)處理方案-數(shù)據(jù)工坊DWR 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng),能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。
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    時(shí)間:2022-10-27 09:22:19 物聯(lián)網(wǎng) 【摘要】 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備正在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),如何為開發(fā)者提供簡(jiǎn)單有效的數(shù)據(jù)分析服務(wù),簡(jiǎn)化開發(fā)過程,提升開發(fā)效率,讓IoT數(shù)據(jù)快速變現(xiàn)是一個(gè)擺在我們面前的問題。 我們需要怎樣的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)(一) 沒有疑問,我們已經(jīng)身處物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代了
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