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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本架構(gòu)pdf 內(nèi)容精選 換一換
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le和Teradata的處理。應(yīng)用只需做少量改動(dòng)即可向DWS平滑遷移。 接口 支持應(yīng)用程序通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)JDBC 4.0和ODBC 3.5連接DWS。 DWS（MPP大規(guī)模并行處理集群） 一個(gè)DWS集群由多個(gè)在相同子網(wǎng)中的相同規(guī)格的節(jié)點(diǎn)組成，共同提供服務(wù)。集群的每個(gè)DN負(fù)責(zé)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，其來(lái)自：百科master是Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的入口，接受客戶(hù)端連接及提交的SQL語(yǔ)句，將工作負(fù)載分發(fā)給其它數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例（segment實(shí)例），由它們存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。Greenplum interconnect負(fù)責(zé)不同PostgreSQL實(shí)例之間的通信。Greenplum segment是獨(dú)立的PostgreS來(lái)自：百科
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業(yè) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專(zhuān)用平臺(tái)。 Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)配備性能最高、最可靠的大規(guī)模并行處理 (MPP) 平臺(tái)，能夠高速處理海量數(shù)據(jù)。它使得企業(yè)可以專(zhuān)注于業(yè)務(wù)，無(wú)需花費(fèi)大量精力管理技術(shù)，因而可以更加快速地做出明智的決策，實(shí)現(xiàn) ROI 最大化。 Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu) Par來(lái)自：百科，創(chuàng)建的表為行存儲(chǔ)。行存儲(chǔ)和列存儲(chǔ)的差異請(qǐng)參見(jiàn)圖1。 圖1 行存儲(chǔ)和列存儲(chǔ)的差異 上圖中，左上為行存表，右上為行存表在硬盤(pán)上的存儲(chǔ)方式。左下為列存表，右下為列存表在硬盤(pán)上的存儲(chǔ)方式。 行、列存儲(chǔ)有如下優(yōu)缺點(diǎn)： 一般情況下，如果表的字段比較多（大寬表），查詢(xún)中涉及到的列不多的情況下來(lái)自：專(zhuān)題
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請(qǐng)登錄費(fèi)用中心檢查套餐包的購(gòu)買(mǎi)區(qū)域，與調(diào)用api的區(qū)域是否一致，套餐包不支持跨區(qū)調(diào)用。同時(shí)檢查開(kāi)通套餐包的API與實(shí)際調(diào)用的API是否一致。 什么是文字識(shí)別的寬限期和保留期 寬限期是指客戶(hù)的包周期資源到期未續(xù)訂或按需資源欠費(fèi)時(shí)，華為云提供給客戶(hù)進(jìn)行續(xù)費(fèi)與充值的時(shí)間，寬限期內(nèi)客戶(hù)可正常訪(fǎng)問(wèn)及使用云服務(wù)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
按需付費(fèi)：DWS按實(shí)際使用量和使用時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi)。您需要支付的費(fèi)率很低，只需為實(shí)際消耗的資源付費(fèi)。 門(mén)檻低：您無(wú)需前期投入較多固定成本，可以從低規(guī)格的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)例起步，以后隨時(shí)根據(jù)業(yè)務(wù)情況彈性伸縮所需資源，按需開(kāi)支。 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![]()
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隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步，數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)的新趨勢(shì)和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價(jià)值”，成為助力客戶(hù)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性分析的關(guān)鍵要素。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在整個(gè)BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更是來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Nova的架構(gòu)原理 Nova的架構(gòu)原理 時(shí)間：2021-02-08 20:43:20 云計(jì)算 Nova是OpenStack中提供計(jì)算資源服務(wù)的項(xiàng)目，作為OpenStack最核心的項(xiàng)目，負(fù)責(zé)虛擬機(jī)生命周期管理和其他計(jì)算資源生命周期管理。 Nova是OpenStack中提供計(jì)算資源服務(wù)的項(xiàng)目。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) DAS 的系統(tǒng)架構(gòu) DAS的系統(tǒng)架構(gòu) 時(shí)間：2021-05-31 17:24:04 數(shù)據(jù)庫(kù) DAS的系統(tǒng)架構(gòu)如下圖所示。其中的功能組件解釋如下： Conn Consoles：DAS連接管理的控制臺(tái)； DAS Consoles：DAS Console是 數(shù)據(jù)管理服務(wù) 的統(tǒng)一入口，在Console來(lái)自：百科![]()
被譽(yù)為OpenStack的“三駕馬車(chē)”，在三者之中，Neutron的模塊最多，層次繁復(fù)，廠(chǎng)商插件最多且內(nèi)部交互最繁雜，因此用戶(hù)容易混淆，難于掌握。其邏輯架構(gòu)如下： 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在華為云學(xué)院 OpenStack原理及在華為云中的應(yīng)用 OpenStack是來(lái)自：百科![]()
通用 表格識(shí)別 ：提取表格內(nèi)的文字和所在行列位置信息，適應(yīng)不同格式的表格。同時(shí)也識(shí)別表格外部的文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報(bào)表的電子化，恢復(fù)結(jié)構(gòu)化信息。 通用表格識(shí)別：提取表格內(nèi)的文字和所在行列位置信息，適應(yīng)不同格式的表格。同時(shí)也識(shí)別表格外部的文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報(bào)表的電子化，恢復(fù)結(jié)構(gòu)化信息。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
與分類(lèi)不同，聚類(lèi)分析數(shù)據(jù)對(duì)象，而不考慮已知的類(lèi)標(biāo)號(hào)（一般訓(xùn)練數(shù)據(jù)中不提供類(lèi)標(biāo)號(hào)）。聚類(lèi)可以產(chǎn)生這種標(biāo)號(hào)。對(duì)象根據(jù)最大化類(lèi)內(nèi)的相似性、最小化類(lèi)間的相似性的原則進(jìn)行聚類(lèi)或分組。對(duì)象的聚類(lèi)是這樣形成的，使得在一個(gè)聚類(lèi)中的對(duì)象具有很高的相似性，而與其它聚類(lèi)中的對(duì)象很不相似。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是來(lái)自：百科![]()
GaussDB (DWS)的架構(gòu)解讀 GaussDB(DWS)的架構(gòu)解讀 時(shí)間：2021-06-17 12:04:55 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)基于Shared-nothing分布式架構(gòu)，具備MPP大規(guī)模并行處理引擎，由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成來(lái)自：百科![]()
GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu) GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu) 時(shí)間：2021-06-17 12:07:28 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)的邏輯架構(gòu)如下圖。其中： CM： 集群管理模塊(Cluster Manager)； 管理和監(jiān)控分布式系統(tǒng)中各個(gè)功能單元和物理資源的運(yùn)行情況，確保整個(gè)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 分片架構(gòu)的特點(diǎn) 分片架構(gòu)的特點(diǎn) 時(shí)間：2021-07-01 09:48:30 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 分片架構(gòu)主要表現(xiàn)形式就是水平數(shù)據(jù)分片架構(gòu)。 把數(shù)據(jù)分散在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上的分片方案，每一個(gè)分片包括數(shù)據(jù)庫(kù)的一部分，稱(chēng)為一個(gè)shard。 多個(gè)節(jié)點(diǎn)都擁有相同的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)，但來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) GaussDB(DWS)的產(chǎn)品架構(gòu) GaussDB(DWS)的產(chǎn)品架構(gòu) 時(shí)間：2021-06-17 11:33:41 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)擁有分布式的架構(gòu)，具體如下圖。它的產(chǎn)品架構(gòu)有如下的特點(diǎn)： 1. 分布式、按需擴(kuò)展 分布式架構(gòu)，組件主備/多活高可靠設(shè)計(jì)； 存算分離，按需獨(dú)立擴(kuò)展。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 企業(yè)IT架構(gòu)的演進(jìn)歷史 企業(yè)IT架構(gòu)的演進(jìn)歷史 時(shí)間：2021-06-08 18:58:39 云計(jì)算 回顧企業(yè)IT架構(gòu)演進(jìn)的整個(gè)歷史，馮·諾依曼架構(gòu)的第一臺(tái)計(jì)算機(jī)誕生以來(lái)的前30年，計(jì)算高度集中化、支持多用戶(hù)多任務(wù)的大型機(jī)和小型機(jī)是企業(yè)IT的主流形態(tài)，構(gòu)成IT系統(tǒng)的軟件堆棧各層來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 存儲(chǔ)技術(shù)的架構(gòu)演進(jìn) 存儲(chǔ)技術(shù)的架構(gòu)演進(jìn) 時(shí)間：2021-05-25 15:57:49 存儲(chǔ)與備份 存儲(chǔ)技術(shù)的架構(gòu)演進(jìn)呈現(xiàn)為從集中式到分布式。 集中式存儲(chǔ)包含核機(jī)頭（控制器）、磁盤(pán)陣列（JBOD）和交換機(jī)、管理設(shè)備等。數(shù)據(jù)統(tǒng)一通過(guò)存儲(chǔ)系統(tǒng)的機(jī)頭入口。 分布式存儲(chǔ)中，來(lái)自：百科
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