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- 數(shù)據(jù)倉庫的關鍵特征包括 內(nèi)容精選 換一換
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Flink跨源支持與多種云服務連通，形成豐富的流生態(tài)圈。 數(shù)據(jù)湖探索 的流生態(tài)分為云服務生態(tài)和開源生態(tài)： 開源生態(tài)：通過增強型跨源連接建立與其他VPC的網(wǎng)絡連接后，用戶可以在 數(shù)據(jù)湖 探索的租戶獨享隊列中訪問所有Flink和Spark支持的數(shù)據(jù)源與輸出源，如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。來自：專題專業(yè)云服務器備份方案 什么是云備份 云備份(Cloud Backup Recovery)為云內(nèi)的云服務器、云硬盤、SFS Turbo、云上及本地文件目錄，VMware虛擬化環(huán)境，提供簡單易用的備份服務，針對病毒入侵、人為誤刪除、軟硬件等故障場景，可將數(shù)據(jù)恢復到任意備份點。 易用 備份策略一次配置，自動執(zhí)行來自：專題
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API支持API測試能力，來源于CodeArts TestPlan的“接口自動化”和“測試執(zhí)行”兩個功能，且與CodeArts TestPlan的數(shù)據(jù)同源。針對API做測試，更貼近API的設計、開發(fā)到測試的同步場景。針對API做測試，更貼近API的設計、開發(fā)到測試的同步場景。 CodeArts API支持API測試能力，來源于CodeArts來自：專題購買并安裝 數(shù)據(jù)倉庫 軟件； 租用云主機； 招聘專業(yè)DBA運維人員。 華為云DWS 無需購買和安裝任何軟硬件； 按需隨時租用 DDS ； 無需招聘DBA，運維人員。 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)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。來自：百科
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安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務，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)務來自：百科![]()
彈性不足：擴容需要較長部署周期，資源利用率較低，需要自行實現(xiàn)可擴展性架構。 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)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處來自：百科![]()
密碼類等等 ）通過脫敏規(guī)則進行數(shù)據(jù)的變形，實現(xiàn)隱私數(shù)據(jù)的可靠保護。 業(yè)界常見的脫敏規(guī)則有，替換、重排、加密、截斷、掩碼，用戶也可以根據(jù)期望的脫敏算法自定義脫敏規(guī)則。 良好的數(shù)據(jù)脫敏實施，需要遵循兩個原則：第一，盡可能地為脫敏后的應用，保留脫敏前的有意義信息；第二，最大程度地防止黑客進行破解。來自：百科![]()
悉華為融合數(shù)倉在行業(yè)中的應用，描述 GaussDB 200中的概念和架構，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)倉庫和融合數(shù)倉 2. GaussDB 200 概述 3. GaussDB 200 6.5 新特性介紹 4. GaussDB來自：百科![]()
S)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉庫。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲，GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲，也可以通過外表的形式通過 OBS 進行存儲。 Hive不支持索引，GaussDB(DWS)支持索引，所以查詢速度GaussDB(DWS)更快。 Hive不支持來自：百科![]()
通過優(yōu)化設計和生產(chǎn)流程，該商品實現(xiàn)了成本的有效降低，使得客戶能夠以更實惠的價格獲得高品質的產(chǎn)品，實現(xiàn)了經(jīng)濟效益的最大化。 通過優(yōu)化設計和生產(chǎn)流程，該商品實現(xiàn)了成本的有效降低，使得客戶能夠以更實惠的價格獲得高品質的產(chǎn)品，實現(xiàn)了經(jīng)濟效益的最大化。 企業(yè)數(shù)字化智能管理系統(tǒng) 成本效益顯著 商品經(jīng)過深入的市場盈利潛力來自：專題![]()
集群中的所有歷史查詢信息。 實例監(jiān)控 數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS在實例監(jiān)控頁面展示檢測到的慢實例的實時信息和慢實例的歷史信息。 監(jiān)控-資源池監(jiān)控 DMS在資源池監(jiān)控頁面展示資源池的實時信息和資源池資源消耗的歷史信息。 工具-SQL診斷 數(shù)據(jù)庫監(jiān)控DMS在SQL診斷頁面可瀏覽到SQL的詳細診來自：專題![]()
助您快速定制和應用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。 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： 對象存儲服務（OBS） 數(shù)據(jù)倉庫服務（DWS） 數(shù)據(jù)湖探索（ DLI ） MapReduce服務 （ MRS Hive） MapReduce服務（MRS SparkSQL）來自：百科![]()
利用DWS進行數(shù)據(jù)清洗加工，支持數(shù)據(jù)更新； 利用DWS的標準SQL實現(xiàn)數(shù)據(jù)復雜關聯(lián)查詢。 客戶價值： 數(shù)據(jù)處理耗時從1天降至3個小時； 開發(fā)人員基于SQL語言可快速開發(fā)分析應用，同時將可分析維度從2-3個擴展為5-10個，擴充業(yè)務范圍； 在DWS中維護維度數(shù)據(jù)，再更新ES中數(shù)據(jù)，降低了數(shù)據(jù)更新的工作量。 文中課程來自：百科![]()
企業(yè)提供精準、高效的支持。 基于流計算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗 適合人群：面向對實時流計算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會大眾和高校師生 培訓方案：結合華為云服務搭建基于流計算的可視化平臺 技術能力：了解流計算的關鍵技術，掌握華為云基于流計算的可視化解決方案 認來自：專題![]()
人流量以及視頻幀中的熱點分布信息。 邊緣人流量統(tǒng)計：分析邊緣節(jié)點上的RTSP視頻流，檢測穿過自定義線與區(qū)域的人流量以及視頻幀中的熱點分布信息。 車輛識別： 云上車輛識別：分析華為云上的VIS視頻流，檢測視頻中出現(xiàn)的車輛或車牌信息。 邊緣車輛識別：分析邊緣節(jié)點上的RTSP視頻流，檢測視頻中出現(xiàn)的車輛或車牌信息。來自：百科![]()
為什么要使用數(shù)據(jù)倉庫？ 數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關聯(lián)和聚合等分析場景，并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關聯(lián)的復雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉庫，通過某個數(shù)據(jù)轉換（ETL）的過程，業(yè)務運營數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉庫中供分析計來自：專題![]()
庫服務，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%，實現(xiàn)分析決策一體化 應用場景：替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉庫，建設滿足未來IT架構云化演進的分布式數(shù)據(jù)倉庫。 客戶痛點： Teradata成本高，一體機封閉架構，技術無法自主可控;來自：百科![]()
學完本課程后，您將能夠：描述GaussDB(DWS)的產(chǎn)品架構；掌握GaussDB(DWS)的關鍵特性；掌握GaussDB(DWS)的技術指標；了解GaussDB(DWS)的應用場景；熟悉GaussDB(DWS)的產(chǎn)品功能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉庫概述 2. GaussDB(DWS)產(chǎn)品架構來自：百科![]()
據(jù)模型的能力。當下主流的低代碼平臺主要有以下一下兩種大的方案。 方案一： 使用關系型數(shù)據(jù)庫，將數(shù)據(jù)模型的定義和修改直接轉化為數(shù)據(jù)庫中DDL的表操作。該方案的優(yōu)勢在可以直接利用關系型數(shù)據(jù)庫的能力，包括SQL優(yōu)化與事務一致性等。弊端在于有大量的DDL語句操作，并且關系型數(shù)據(jù)庫的Sch來自：專題![]()
云日志 服務提供實時日志采集功能，采集到的日志數(shù)據(jù)可以在云日志控制臺以簡單有序的方式展示、方便快捷的方式進行查詢，并且可以長期存儲。 采集到日志數(shù)據(jù)按照結構化和非結構化進行分析。結構化日志是通過規(guī)則將日志流中的日志進行處理，提取出來有固定格式或者相似度高的日志內(nèi)容做結構化的分類。這樣就可以采用SQL的語法進行日志的查詢。來自：專題
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