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,將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)分析 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型,使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析,用戶可以選擇Hive( 數(shù)據(jù)倉庫 ),SparkSQL以及Presto交互式查詢引擎。 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn),并與 數(shù)據(jù)湖 工廠(DLF)集成,提供一站式來自:百科TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間:2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Teradata數(shù)據(jù)倉庫擁有全球領(lǐng)先的技術(shù),其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括:Teradata數(shù)據(jù)庫、Teradata數(shù)據(jù)倉庫軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺(tái)。來自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間:2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫,并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Expr來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 賬號(hào)與 IAM 用戶的關(guān)系 賬號(hào)與IAM用戶的關(guān)系 時(shí)間:2021-07-01 15:05:23 賬號(hào)與IAM用戶可以類比為父子關(guān)系,賬號(hào)是資源歸屬以及計(jì)費(fèi)的主體,對(duì)其擁有的資源具有所有權(quán)限。IAM用戶由賬號(hào)創(chuàng)建,只能擁有賬號(hào)授予的資源使用權(quán)限,賬號(hào)可以隨時(shí)修改或來自:百科數(shù)據(jù)源的方式,可訪問的數(shù)據(jù)源包括Hive、 CS V、Parquet、ORC、JSON和JDBC數(shù)據(jù)源,這些不同的數(shù)據(jù)源之間也可以實(shí)現(xiàn)互相操作。SparkSQL復(fù)用了Hive的前端處理邏輯和元數(shù)據(jù)處理模塊,使用SparkSQL可以直接對(duì)已有的Hive數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢。 另外,SparkS來自:專題系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來自:百科[ 免費(fèi)體驗(yàn) 中心]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時(shí)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(diǎn): 1. 平滑遷移 GaussDB來自:百科包括海量數(shù)據(jù)的地理飛線、熱力分布、地域區(qū)塊、3D地圖、3D地球,實(shí)現(xiàn)地理數(shù)據(jù)的多層疊加。此外還有拓?fù)?span style='color:#C7000B'>關(guān)系等異形圖表供您自由搭配。 DLV 無縫集成華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)、 數(shù)據(jù)湖探索 、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)等,支持本地CSV、在線API及企業(yè)內(nèi)部私有云數(shù)據(jù);滿足您各類大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算、監(jiān)控的需求,充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)計(jì)算的能力。來自:專題記錄數(shù)據(jù)遷移入庫時(shí)間 HOT 支持連接器源端為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫時(shí),在表字段映射中使用時(shí)間宏變量增加入庫時(shí)間字段,用以記錄關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的入庫時(shí)間等用途。 支持連接器源端為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫時(shí),在表字段映射中使用時(shí)間宏變量增加入庫時(shí)間字段,用以記錄關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的入庫時(shí)間等用途。 查看更多 CDM 常見問題來自:專題我的數(shù)據(jù) 通過我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)源的連接配置,支持如下數(shù)據(jù)源: 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)( OBS ) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(DWS) 數(shù)據(jù)湖探索( DLI ) MapReduce服務(wù) ( MRS Hive) MapReduce服務(wù)(MRS SparkSQL) 云數(shù)據(jù)庫MySQL 云數(shù)據(jù)庫 PostgreSQL來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) IAM與 GaussDB使用 之間的關(guān)系 IAM與GaussDB使用之間的關(guān)系 時(shí)間:2021-05-31 10:11:39 數(shù)據(jù)庫 安全 如果需要對(duì)您所擁有的云數(shù)據(jù)庫GaussDB進(jìn)行精細(xì)的權(quán)限管理,可以使用 統(tǒng)一身份認(rèn)證 服務(wù)(Identity and Access來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫? 什么是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫? 時(shí)間:2020-06-16 00:18:12 數(shù)據(jù)庫 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,是指采用了關(guān)系模型來組織數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫,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。來自:百科
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