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  • 數(shù)據(jù)倉庫調(diào)度工具 內(nèi)容精選 換一換
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    分析場景。 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),隨著業(yè)務(wù)量的增長,自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實(shí)際要求,同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高,也使擴(kuò)容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫,具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性,滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢 平滑遷移
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    云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 基于20余年戰(zhàn)略投入、軟硬全棧協(xié)同所研發(fā),核心代碼100%自研,是企業(yè)核心業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的堅(jiān)實(shí)數(shù)據(jù)底座,給世界一個(gè)最優(yōu)選擇 點(diǎn)擊前往
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    GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-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(DWS)提供配套的遷移工具,可支持Ter
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    [ 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)從天級縮短至小時(shí)級 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
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    ●多種類型作業(yè)混合部署:支持AI、大數(shù)據(jù)、HPC作業(yè)類型混合部署。 ●多隊(duì)列場景調(diào)度優(yōu)化:支持分隊(duì)列調(diào)度,提供隊(duì)列優(yōu)先級、多級隊(duì)列等復(fù)雜任務(wù)調(diào)度能力。 ●多種高級調(diào)度策略:支持gang-scheduling、公平調(diào)度、資源搶占、GPU拓?fù)涞雀呒?span style='color:#C7000B'>調(diào)度策略。 ●多任務(wù)模板:支持單一Job多任務(wù)模板定義,打破
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    一個(gè)開源、容錯(cuò)和高度可擴(kuò)展的集群管理和作業(yè)調(diào)度系統(tǒng),用于大型和小型Linux集群。該方案適用于基因行業(yè)的基因測序、 數(shù)據(jù)管理 和集群調(diào)度等場景。 架構(gòu)描述 1. 創(chuàng)建三臺 彈性云服務(wù)器 E CS ,一臺調(diào)度節(jié)點(diǎn),兩臺計(jì)算節(jié)點(diǎn)。自動(dòng)部署HPC開源調(diào)度軟件Slurm,提供基因測序HPC環(huán)境。 2
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    ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模與設(shè)計(jì)工具,完美的企業(yè)級可視化解決方案,分析,建模,測試和維護(hù)您的所有系統(tǒng),軟件,流程和架構(gòu)。
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    華為云計(jì)算 云知識 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助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間:2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、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(chǔ)、挖掘和分析能力。
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    類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。
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    GaussDB(DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動(dòng)輒長達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程,在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡化了企業(yè)用戶的購買過程,使用數(shù)據(jù)倉庫的方式,降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價(jià)和門檻,讓數(shù)據(jù)倉庫實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬家大中小企業(yè),讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價(jià)值。
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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(dòng)調(diào)度,周期調(diào)度支持分鐘、小時(shí)、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(gè)應(yīng)用的檢驗(yàn)。 運(yùn)維監(jiān)控 支持對作業(yè)進(jìn)行運(yùn)行、暫停、恢復(fù)、終止等多種操作。
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    華為云計(jì)算 云知識 依賴管理工具如何配置 依賴管理工具如何配置 時(shí)間:2020-10-22 10:19:10 選擇依賴管理工具NPM 準(zhǔn)備工作 使用前,請確保您已經(jīng)安裝node.js(或io.js)和npm,如果您尚未安裝,請點(diǎn)擊此處加速下載安裝。 使用說明 NPM的配置文件為用戶根目錄下的:~/
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    AI基礎(chǔ)課程--常用框架工具 AI基礎(chǔ)課程--常用框架工具 時(shí)間:2020-12-16 09:46:51 Python作為目前最為流行的一種編程語言,擁有數(shù)十萬的工具包,包含了非常多的領(lǐng)域,如:用于數(shù)據(jù)分析和計(jì)算的numpy、pandas; 數(shù)據(jù)可視化 工具matplotlib等。 課程簡介
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    華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫遷移 工具 - DRS 數(shù)據(jù)庫遷移工具 - DRS 時(shí)間:2021-02-20 09:41:28 數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù) Data Replication Service ,簡稱為DRS)是一種易用、穩(wěn)定、高效,用于 數(shù)據(jù)庫平滑遷移和數(shù)據(jù)庫持續(xù)同步的云服務(wù)。DRS圍繞云數(shù)據(jù)庫,降低了數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)
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    華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫備份遷移工具DRS 數(shù)據(jù)庫備份遷移工具DRS 時(shí)間:2021-02-20 17:36:07 數(shù)據(jù)庫遷移工具DRS備份遷移通過將源數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)導(dǎo)出成備份文件,并上傳至對象存儲(chǔ)服務(wù),然后恢復(fù)到目標(biāo)數(shù)據(jù)庫。備份遷移可以幫助您在云服務(wù)不觸碰源數(shù)據(jù)庫的情況下,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)遷移。
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    華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)庫在線遷移工具DRS 數(shù)據(jù)庫在線遷移工具DRS 時(shí)間:2021-02-20 17:23:01 在線遷移是指在 數(shù)據(jù)復(fù)制 服務(wù)器能夠同時(shí)連通源數(shù)據(jù)庫和目標(biāo)數(shù)據(jù)庫的情況下,只需要配置遷移的源、目標(biāo)數(shù)據(jù)庫實(shí)例及遷移對象即可自動(dòng)完成整個(gè)數(shù)據(jù)遷移過程。 •特點(diǎn):通過增量
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    全球加速如何根據(jù)時(shí)延實(shí)現(xiàn)流量調(diào)度 全球加速如何根據(jù)時(shí)延實(shí)現(xiàn)流量調(diào)度 流量調(diào)度是指配置到不同終端節(jié)點(diǎn)組的流量比例。如果監(jiān)聽器中有多個(gè)終端節(jié)點(diǎn)組,分配流量時(shí)優(yōu)先選擇時(shí)延最低的終端節(jié)點(diǎn)組,并按照該終端節(jié)點(diǎn)組的流量調(diào)度值分配流量,然后再向其他終端節(jié)點(diǎn)組分配其余流量。 流量調(diào)度是指配置到不同終端節(jié)
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    點(diǎn): 預(yù)測與決策解耦。預(yù)測精度和調(diào)度成本之間的權(quán)衡來自于預(yù)測和決策的耦合,即往往在調(diào)度期間進(jìn)行代價(jià)高昂的模型推斷。我們可以將預(yù)測和決策解耦。具體來說,調(diào)度器可以在新實(shí)例到來之前對資源環(huán)境進(jìn)行建模,并基于假設(shè)進(jìn)行提前預(yù)測。當(dāng)一個(gè)新的實(shí)例到來,并且調(diào)度時(shí)的資源環(huán)境符合我們之前的假設(shè)時(shí)
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