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- 數據倉庫工作中常用的方法論 內容精選 換一換
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云知識 華為云遷移流程方法論 華為云遷移流程方法論 時間：2021-01-28 09:39:46 上云遷移是一項復雜而嚴謹的系統(tǒng)性工程，稍有不慎就會帶來不可預估的重大損失。因此我們在進行云遷移工作是必須有一套完整周密的方法論來指導、支撐云遷移工作的完成。華為憑借著豐富的上云遷移經驗，總來自：百科
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華為云計算 云知識 Dockerfile的常用指令 Dockerfile的常用指令 時間：2021-06-30 18:43:21 Docker通過讀取Dockerfile中的指令自動生成映像。 下圖是Dockerfile常用的一些指令以及各自的含義介紹： 文中課程 更多精彩課程、實來自：百科
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按需付費：DWS按實際使用量和使用時長計費。您需要支付的費率很低，只需為實際消耗的資源付費。 門檻低：您無需前期投入較多固定成本，可以從低規(guī)格的 數據倉庫 實例起步，以后隨時根據業(yè)務情況彈性伸縮所需資源，按需開支。 華為云 面向未來的智能世界，數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。來自：百科![]()
工作就是不斷地解決問題，獲得成績。在這個過程中，解決問題的思路最能體現(xiàn)人的價值所在。 對于員工來說，石墨提供的是一種科學的思路和高效的工具，借此養(yǎng)成高效工作的習慣，遠比學習各種所謂的工作技巧有意義得多； 于企業(yè)而言，石墨搭建的是一個安全高效的實時協(xié)同辦公平臺，推進辦公數字化轉型，助力企業(yè)實現(xiàn)真正的提質增效。 云商店商品來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 Istio常用的流量治理策略 Istio常用的流量治理策略 時間：2021-07-01 14:21:08 Istio常用的流量治理策略包括： 1. 服務注冊&發(fā)現(xiàn)； 2. 負載均衡； 3. 路由（流量切分、灰度發(fā)布）； 4. 熔斷、降級； 5. 故障注入； 6來自：百科![]()
表示集群中需要部署ds pod的節(jié)點數量； CURRENT:對應status.currentNumberScheduled, 表示集群中已經有調度ds pod的節(jié)點數量； READY:對應status.NumberReady, 表示集群中已經有Running ds pod的節(jié)點數量； UP-TO-DATE:對應status來自：百科![]()
3和SQL4的主要特性。 GaussDB (DWS)提供了各種任務的SQL語句，包括查詢數據，在表中插入、更新和刪除行，創(chuàng)建、替換、更改和刪除對象，控制對數據庫及其對象的訪問，保證數據庫的一致性和完整性。 GaussDB(DWS)默認支持SQL2、SQL3和SQL4的主要特性。 管理控制臺來自：專題![]()
us.updatedReplicas, 表示根據新模板創(chuàng)建的pod數量；AVAILABLE對應status.availableReplicas, 表示在minReadySeconds Pod的Container沒有重啟的Running Pod數量。 3. 更新Deployement：來自：百科![]()
實時交互分析 針對即時的分析需求，分析人員可實時從大數據平臺中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點，即可擴展系統(tǒng)的數據存儲能力和查詢分析的性能，可支持PB級數據的存儲和計算。 增強型ETL和實時BI分析 數據倉庫在整個BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更是海量數據收集、存儲、分析的核心。為IoT（Internet來自：百科![]()
b 更新VolcanoJobpatchBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢指定namespace下的VolcanoJobslistBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 刪除VolcanoJobdeleteB來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數據倉庫DWS動手實踐 數據倉庫DWS動手實踐 時間：2021-03-05 15:22:50 數據倉庫 數據倉庫服務（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠的在線數據倉庫服務，為用戶提供海量數據的存儲、挖掘和分析能力。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 常用Kubernetes工作負載的概念與區(qū)分 常用Kubernetes工作負載的概念與區(qū)分 時間：2021-07-01 10:04:10 常用的Kubernetes工作負載有Deployment、Job/Cronjob、DaemonSet。它們的概念與區(qū)分見下表：來自：百科![]()
數據標準管理著重建立統(tǒng)一的數據語言，L1到L5數據層級業(yè)務對象的定義是數據標準的載體，并對應發(fā)布包括L1到L5數據層級的數據標準。各業(yè)務對象對應物理實現(xiàn)的IT系統(tǒng)需發(fā)布相應的數據字典并進行數據源認證。而對于梳理出來，但沒有落IT系統(tǒng)的業(yè)務對象，需在后繼的開發(fā)中進行數字化落地。 數據開發(fā)來自：專題
