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- 數(shù)據(jù)倉庫的面向主題特征 內(nèi)容精選 換一換
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支持統(tǒng)一管理在腳本開發(fā)和作業(yè)開發(fā)使用到的file、jar、archive類型的資源。 作業(yè)調(diào)度 支持單次調(diào)度、周期調(diào)度和事件驅(qū)動調(diào)度，周期調(diào)度支持分鐘、小時、天、周、月多種調(diào)度周期。 作業(yè)調(diào)度支持多種云服務(wù)的多種類型的任務(wù)混合編排，高性能的調(diào)度引擎已經(jīng)經(jīng)過幾百個應(yīng)用的檢驗。 運維監(jiān)控 支持對作來自：百科通過購買彈性公網(wǎng)IP來實現(xiàn)VPC中的云主機通過NAT的方式為互聯(lián)網(wǎng)提供服務(wù)。 說明：彈性公網(wǎng)IP收費情況請參考計費說明。 通過購買彈性公網(wǎng)IP來實現(xiàn)VPC中的云主機通過NAT的方式為互聯(lián)網(wǎng)提供服務(wù)。 申請彈性公網(wǎng)IP 步驟2：購買公網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān) 通過公網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān)訪問公網(wǎng)或為公網(wǎng)提供服務(wù)，則需要購買公網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān)。來自：專題
- 數(shù)據(jù)倉庫的面向主題特征 相關(guān)內(nèi)容
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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(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計算的可視化平臺 技術(shù)能力：了解流計算的關(guān)鍵技術(shù)，掌握華為云基于流計算的可視化解決方案 認來自：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(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，一切皆服務(wù)。來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫的面向主題特征 更多內(nèi)容
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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(gòu)。 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(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，一切皆服務(wù)。 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![]()
它用來統(tǒng)計海量文本的單詞數(shù)量。 MRS -從零開始使用Kafka 以不開啟Kerberos認證的集群為例提供從零開始在Kafka主題中產(chǎn)生和消費消息的操作指導。 MRS-從零開始使用HBase 以不開啟Kerberos認證的集群為例提供從零開始使用HBase的操作指導，通過登錄HB來自：專題![]()
安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，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(wù)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(wù)來自：百科![]()
基于公網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān)和云專線的混合云Internet加速 用戶本地數(shù)據(jù)中心（IDC）通過云專線接入虛擬私有云（VPC），若有大量的服務(wù)器需要安全、可靠，高速的訪問互聯(lián)網(wǎng)，或者為互聯(lián)網(wǎng)提供服務(wù)，可通過公網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān)服務(wù)的SNAT功能或DNAT功能來實現(xiàn)。例如各類互聯(lián)網(wǎng)、游戲、電商、金融等企業(yè)的跨云場景。來自：專題![]()
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(jié)合華為云服務(wù)搭建基于流計算的可視化平臺 技術(shù)能力：了解流計算的關(guān)鍵技術(shù)，掌握華為云基于流計算的可視化解決方案 認來自：專題![]()
Flink跨源支持與多種云服務(wù)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(wù)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(luò)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![]()
不到作業(yè)失敗的告警通知。 此時可按以下步驟依次排查： 1.確認失敗作業(yè)為調(diào)度中的作業(yè)。測試運行的作業(yè)是不發(fā)通知的，只有調(diào)度中的作業(yè)才會發(fā) SMN 通知。 2.在“運維調(diào)度 > 通知管理”中查看此作業(yè)的通知配置開發(fā)是否為打開狀態(tài)。 3.登錄SMN頁面，排查對應(yīng)的SMN主題是否有被訂閱。來自：專題![]()
助您快速定制和應(yīng)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(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）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(fù)雜關(guān)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(yīng)用，同時將可分析維度從2-3個擴展為5-10個，擴充業(yè)務(wù)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![]()
支持批量運行重新分配多個主題的分區(qū) 支持為已有主題增加分區(qū) 支持更新現(xiàn)有主題的配置 可以為分區(qū)級別和主題級別度量標準啟用JMX查詢 可以過濾掉zookeeper中沒有ids/owner/＆offsets/目錄的使用者。 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(guān)鍵是以來自：百科![]()
規(guī)范設(shè)計 作為 數(shù)據(jù)治理 的一個核心模塊，承擔數(shù)據(jù)治理過程中的數(shù)據(jù)加工并業(yè)務(wù)化的功能，提供智能數(shù)據(jù)規(guī)劃、自定義主題數(shù)據(jù)模型、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準、可視化數(shù)據(jù)建模、標注數(shù)據(jù)標簽等功能，有利于改善數(shù)據(jù)質(zhì)量，有效支撐經(jīng)營決策。 數(shù)據(jù)開發(fā) 大數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)境，降低用戶使用大數(shù)據(jù)的門檻，幫助用戶快速構(gòu)建大來自：百科![]()
悉華為融合數(shù)倉在行業(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![]()
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(guān)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(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉庫，通過某個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ETL）的過程，業(yè)務(wù)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(wù)，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(yīng)用場景：替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉庫，建設(shè)滿足未來IT架構(gòu)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(gòu)，技術(shù)無法自主可控;來自：百科
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