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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建與etl開(kāi)發(fā) 內(nèi)容精選 換一換
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兼容傳統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) GaussDB (DWS)支持SQL 2003標(biāo)準(zhǔn)，兼容Oracle的部分語(yǔ)法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，支持存儲(chǔ)過(guò)程，可與常用BI（business intelligence）工具無(wú)縫對(duì)接，業(yè)務(wù)遷移修改量極小。 3. 安全可靠 GaussDB(DWS)支持 數(shù)據(jù)加密 ，同時(shí)可與數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：百科[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建與etl開(kāi)發(fā) 相關(guān)內(nèi)容
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系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線(xiàn)矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型： 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來(lái)自：百科兼容TD/Oracle/PG/MySQL生態(tài) GaussDB(DWS)產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 易使用 一站式可視化便捷管理，與大數(shù)據(jù)無(wú)縫集成，提供一鍵式異構(gòu) 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 工具 一站式可視化便捷管理，與大數(shù)據(jù)無(wú)縫集成，提供一鍵式異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)遷移工具 高性能 云化分布式架構(gòu)；查詢(xún)高性能，萬(wàn)億數(shù)據(jù)秒級(jí)響應(yīng)；數(shù)據(jù)加載快來(lái)自：專(zhuān)題
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建與etl開(kāi)發(fā) 更多內(nèi)容
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ORACLE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀(guān)的建模與設(shè)計(jì)工具，完美的企業(yè)級(jí)可視化解決方案，分析，建模，測(cè)試和維護(hù)您的所有系統(tǒng)，軟件，流程和架構(gòu)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于IoT平臺(tái)構(gòu)建智慧路燈應(yīng)用 基于IoT平臺(tái)構(gòu)建智慧路燈應(yīng)用 時(shí)間：2020-11-30 09:36:38 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)基于華為云IoT平臺(tái)，快速開(kāi)發(fā)屬于自己的智慧路燈應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)您開(kāi)發(fā)一個(gè)基于 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 的智慧路燈應(yīng)用。 通過(guò)本實(shí)驗(yàn)，您將能夠：來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用OceanBooster構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 使用OceanBooster構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用 時(shí)間：2024-05-27 16:56:13 最新文章 SAP應(yīng)用備份恢復(fù) SAP應(yīng)用監(jiān)控 SAP應(yīng)用一鍵部署 SAP應(yīng)用容災(zāi)恢復(fù) 購(gòu)買(mǎi)HANA云服務(wù)器-單節(jié)點(diǎn) 相關(guān)推薦 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 分布式消息服務(wù)Kafka隊(duì)列介紹與開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 分布式消息服務(wù)Kafka隊(duì)列介紹與開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 時(shí)間：2020-11-26 09:33:49 本視頻主要為您介紹分布式消息服務(wù)Kafka隊(duì)列介紹與開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建的操作教程指導(dǎo)。 功能描述： 分布式消息服務(wù)（DMS）來(lái)自：百科![]()
ModelArts開(kāi)發(fā)環(huán)境 ModelArts開(kāi)發(fā)環(huán)境簡(jiǎn)介 ModelArts開(kāi)發(fā)環(huán)境，以云原生的資源使用和開(kāi)發(fā)工具鏈的集成，目標(biāo)為不同類(lèi)型AI開(kāi)發(fā)、探索、教學(xué)用戶(hù)，提供更好云化AI開(kāi)發(fā)體驗(yàn)。 ModelArts軟件開(kāi)發(fā)的歷史，就是一部降低開(kāi)發(fā)者成本，提升開(kāi)發(fā)體驗(yàn)的歷史。在A(yíng)I開(kāi)發(fā)階段，M來(lái)自：專(zhuān)題![]()
所述，LEAN-BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)在腳本二次開(kāi)發(fā)、交互分析、拖拽操作、制造業(yè)模板和開(kāi)箱即用等方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)。 除了LEAN-BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)外，云商店還有哪些BI產(chǎn)品？ 云商店還有以下與BI相關(guān)的商品：UDESK Insight BI數(shù)據(jù)分析，增強(qiáng)分析型敏捷BI平臺(tái)，永洪B來(lái)自：專(zhuān)題![]()
第三方組件等，為開(kāi)發(fā)人員、安全專(zhuān)家和企業(yè)管理者提供全面的軟件成分與風(fēng)險(xiǎn)分析報(bào)告。 華為云CodeArts Governance開(kāi)源治理服務(wù)最新發(fā)布源碼成分分析能力與公測(cè)活動(dòng)，覆蓋二進(jìn)制制品、源碼溯源等全面成分分析能力，覆蓋6大類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)，支持10+種主流編程語(yǔ)言與50+種文件類(lèi)型來(lái)自：百科![]()
表，第三張表。由此可以得到多個(gè)不同的執(zhí)行計(jì)劃。 3、計(jì)算出代價(jià)最小的一個(gè)計(jì)劃，作為最終的順序優(yōu)化結(jié)果。 Hive與其他組件的關(guān)系 Hive與HDFS組件的關(guān)系 Hive是Apache的Hadoop項(xiàng)目的子項(xiàng)目，Hive利用HDFS作為其文件存儲(chǔ)系統(tǒng)。Hive通過(guò)解析和計(jì)算處理結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，Hadoop來(lái)自：專(zhuān)題![]()
勢(shì)，通過(guò)智慧可視化分析平臺(tái)的建設(shè)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警自動(dòng)化，風(fēng)險(xiǎn)處置流程化，幫助銀行構(gòu)建完善了包含事前防控、事中控制和事后分析與處置為一體的前中后風(fēng)控體系。 銀行反欺詐分析Demo（數(shù)據(jù)已做脫敏處理） 由華為云與生態(tài)伙伴聯(lián)合發(fā)起的首屆“828 B2B企業(yè)節(jié)”，永洪科技也參與其中，為企業(yè)提來(lái)自：云商店![]()
的云上開(kāi)發(fā)環(huán)境。 支持6+主流開(kāi)發(fā)語(yǔ)言并可擴(kuò)展。 通過(guò)瀏覽器，可訪(fǎng)問(wèn)不同計(jì)算架構(gòu)的環(huán)境 不限設(shè)備和操作系統(tǒng)，通過(guò)瀏覽器就可以訪(fǎng)問(wèn)不同計(jì)算架構(gòu)（ARM和X86）的開(kāi)發(fā)環(huán)境。 一個(gè)開(kāi)發(fā)者可以同時(shí)使用多個(gè)開(kāi)發(fā)環(huán)境，不受限于本地配置。 界面可定制，支持基于插件的橫向能力擴(kuò)展 開(kāi)發(fā)環(huán)境桌面來(lái)自：專(zhuān)題![]()
解決方案： DWS支持以外表方式訪(fǎng)問(wèn)HDFS數(shù)據(jù)。 DWS兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL，提供JDBC/ODBC接口，支持與Tableau無(wú)縫對(duì)接。 DWS隔離批量分析任務(wù)和即時(shí)查詢(xún)?nèi)蝿?wù)，確保即時(shí)查詢(xún)?nèi)蝿?wù)快速得到響應(yīng)。 客戶(hù)價(jià)值： 在數(shù)據(jù)分散的情況下，通過(guò)跨集群協(xié)同分析，支撐周期性業(yè)務(wù)分析，無(wú)需做全量數(shù)據(jù)搬移和轉(zhuǎn)化，來(lái)自：百科![]()
類(lèi)信息資源。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線(xiàn)交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。來(lái)自：百科![]()
公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比，主要有以下特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢(shì)： 一款分布式MPP數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)云化服務(wù)，具備開(kāi)放，高效，兼容，可擴(kuò)展，易運(yùn)維等特點(diǎn)。 基于 FusionInsight LibrA數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品內(nèi)核，以云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的形式將FusionInsight LibrA的能來(lái)自：百科![]()
技術(shù)特性：Astro Canvas實(shí)現(xiàn)PC端與移動(dòng)端設(shè)備共享企業(yè)數(shù)據(jù)呈像，支持 2/2.5/3D 組件與流媒體低延時(shí)快速渲染能力；內(nèi)置城市、GIS地圖，支持語(yǔ)音控制。采用拖拉拽方式進(jìn)行開(kāi)發(fā)，方便非專(zhuān)業(yè)人員操作。支持三方權(quán)限對(duì)接，保護(hù)客戶(hù)數(shù)據(jù)安全；具備自定義組件的接入能力與接入規(guī)范，支撐客戶(hù)定制場(chǎng)景來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Reward：Actor的執(zhí)行結(jié)果的反饋，提供給Learner 大數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍有哪些 大數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍有哪些 華為云大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與產(chǎn)品服務(wù) 華為云大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)與產(chǎn)品服務(wù) 大數(shù)據(jù)計(jì)算 大數(shù)據(jù)搜索與分析 大 數(shù)據(jù)治理 與開(kāi)發(fā) 數(shù)據(jù)可視化 大數(shù)據(jù)應(yīng)用 數(shù)據(jù)平臺(tái) MapReduce服務(wù) 支持多應(yīng)用場(chǎng)景集群 MapReduce服務(wù)（MapReduce來(lái)自：專(zhuān)題![]()
doop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件，并具備在后續(xù)根據(jù)業(yè)務(wù)需要進(jìn)行定制開(kāi)發(fā)的能力，幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)，并通過(guò)對(duì)海量信息數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)與非實(shí)時(shí)的分析挖掘，發(fā)現(xiàn)全新價(jià)值點(diǎn)和企業(yè)商機(jī)。 立即使用 在線(xiàn)體驗(yàn) MapReduce架構(gòu)圖 MapRe來(lái)自：專(zhuān)題![]()
CLI）： CLI使用Docker REST API通過(guò)腳本或直接的CLI命令與Docker daemon交互。 （3）一個(gè)REST API：Client可以用它來(lái)與daemon進(jìn)程通信交互。 2、Docker內(nèi)部構(gòu)建 （1）Docker 鏡像（Image） Docker鏡像就是一個(gè)只讀來(lái)自：百科
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