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- 數(shù)據(jù)倉庫建模四個階段 內(nèi)容精選 換一換
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基于預設的數(shù)據(jù)模型,使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析,用戶可以選擇Hive( 數(shù)據(jù)倉庫 ),SparkSQL以及Presto交互式查詢引擎。 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn),并與 數(shù)據(jù)湖 工廠(DLF)集成,提供一站式的大數(shù)據(jù)協(xié)同開發(fā)平臺,幫助用戶輕松完成數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、腳本開發(fā)、作業(yè)調(diào)度、運維監(jiān)控等多項任來自:百科數(shù)據(jù)倉庫服務_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB (DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(Data Warehouse Service,來自:專題
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。 數(shù)據(jù)建模 構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型體系,通過規(guī)范定義和數(shù)據(jù)建模,自頂向下構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)分層體系,沉淀企業(yè)數(shù)據(jù)公共層和主題庫,便于數(shù)據(jù)的流通、共享、創(chuàng)造、創(chuàng)新,提升數(shù)據(jù)使用效率,極大的減少數(shù)據(jù)冗余,混亂,隔離,不一致以及謬誤等。 DAYU規(guī)范設計支持的數(shù)據(jù)建模方法有: 關(guān)系建模 關(guān)系建模是用實體關(guān)系(Entity來自:百科
數(shù)據(jù)組件,支持數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖 MRS (MapReduce Service)為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件,支持數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。來自:專題
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