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- 數(shù)據(jù)倉庫歷史數(shù)據(jù)鋪底 內(nèi)容精選 換一換
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包括 函數(shù)工作流 FunctionGraph、Serverless容器引擎CCE Autopilot、Serverless應(yīng)用托管CAE、云 數(shù)據(jù)倉庫 DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等。華為云函數(shù)工作流FunctionGraph一項(xiàng)基于事件驅(qū)動(dòng)的函數(shù)托管計(jì)算服務(wù)，只需編寫業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行來自：百科，保證數(shù)據(jù)一致性，主備實(shí)例數(shù)據(jù)同步復(fù)制實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)雙保險(xiǎn)，確保數(shù)據(jù)不丟失，并且配合 OBS 實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)空間擴(kuò)展，將冷數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存到OBS中，進(jìn)一步節(jié)省歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本 互聯(lián)網(wǎng)電商：PostgreSQL在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用高并發(fā)場(chǎng)景下具有較高穩(wěn)定性，并且所有操作都可以在SQL中完成，無需來回進(jìn)行數(shù)據(jù)導(dǎo)入，提高開發(fā)效率來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫歷史數(shù)據(jù)鋪底 相關(guān)內(nèi)容
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調(diào)用跟蹤數(shù)據(jù)等豐富但無關(guān)聯(lián)的運(yùn)維數(shù)據(jù)，如何通過應(yīng)用、服務(wù)、實(shí)例、主機(jī)和事務(wù)等多視角分析關(guān)聯(lián)指標(biāo)和告警數(shù)據(jù)，自動(dòng)完成故障根因分析；如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫，對(duì)異常進(jìn)行智能分析并給出可能原因。 AOM 通過AI智能算法分析各類運(yùn)維指標(biāo)趨勢(shì)變化，提前預(yù)測(cè)潛在異常，包括指標(biāo)的增幅過高、規(guī)律變化等。來自：百科放次數(shù)的情況，因此 CDN 熱點(diǎn)統(tǒng)計(jì)可能與播放器端統(tǒng)計(jì)的播放數(shù)據(jù)存在差異。 查詢說明 查詢時(shí)間必須為昨天或之前的日期，支持查詢最近1個(gè)月內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)。 支持查看全部域名或單域名下的TOP100播放次數(shù)。 查詢步驟 登錄 視頻點(diǎn)播 控制臺(tái)。 在左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“統(tǒng)計(jì)分析 > CDN熱點(diǎn)統(tǒng)計(jì)”，進(jìn)入CDN熱點(diǎn)統(tǒng)計(jì)頁面。來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫歷史數(shù)據(jù)鋪底 更多內(nèi)容
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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。 MRS 同時(shí)支持混合云和公有云兩種形態(tài)：混合云版本，一個(gè)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)離線、實(shí)時(shí)、邏輯三種數(shù)據(jù)湖，以云原生架構(gòu)助力客戶智來自：專題![]()
同步復(fù)制實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)雙保險(xiǎn)，確保數(shù)據(jù)不丟失，并且配合OBS實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)空間擴(kuò)展，將冷數(shù)據(jù)（對(duì)于離線類不經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)）轉(zhuǎn)存到OBS中，進(jìn)一步節(jié)省歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本。 互聯(lián)網(wǎng)電商 華為云RDS for PostgreSQL 12 在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用高并發(fā)場(chǎng)景下具有較高穩(wěn)定性，并且所有操作都可以在S來自：百科![]()
析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來自：專題![]()
DDL十分靈活、易于使用，并且足夠強(qiáng)大，可以定義復(fù)雜類型的Table。 便捷的 數(shù)據(jù)管理 ：CarbonData為數(shù)據(jù)加載和維護(hù)提供多種數(shù)據(jù)管理功能。CarbonData支持加載歷史數(shù)據(jù)以及增量加載新數(shù)據(jù)。加載的數(shù)據(jù)可以基于加載時(shí)間進(jìn)行刪除，也可以撤銷特定的數(shù)據(jù)加載操作。 CarbonData文件格式是HDFS中的列式存![]()
何選 什么是 云數(shù)據(jù)庫 GeminiDB:如何選擇接口 創(chuàng)建核心網(wǎng)KPI時(shí)序數(shù)據(jù)生成任務(wù) 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS) ？ 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS) ？ 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì):Serverless DLI 文件系統(tǒng)類型:SFS Turbo來自：云商店![]()
運(yùn)營能力。 優(yōu)勢(shì) 多種云服務(wù)作業(yè)編排 全鏈路 數(shù)據(jù)治理 管控 豐富數(shù)據(jù)引擎支持 支持對(duì)接所有華為云的數(shù)據(jù)湖與數(shù)據(jù)庫云服務(wù)，也支持對(duì)接企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫，比如Oracle、Greenplum等。 簡(jiǎn)單易用 圖形化編排，即開即用，輕松上手。 圖1一站式數(shù)據(jù)運(yùn)營治理平臺(tái) 云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建來自：百科![]()
OBS提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析、歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢、海量行為 日志分析 和公共事務(wù)分析統(tǒng)計(jì)等場(chǎng)景，向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無需擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析的典型場(chǎng)景：PB級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，批量數(shù)據(jù)分析，毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)詳單查詢等 歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢的典型場(chǎng)景：流水審計(jì)，設(shè)備歷來自：百科![]()
Gauss(DWS)數(shù)據(jù)加解密 GaussDB(DWS)常用SQL GaussDB(DWS)工具 DataStudio工具 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)安全 調(diào)用GaussDB(DWS) API接口 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere DWS產(chǎn)品介紹 DWS使用場(chǎng)景 DWS常用SQL命令來自：專題![]()
，保證數(shù)據(jù)一致性，主備實(shí)例數(shù)據(jù)同步復(fù)制實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)雙保險(xiǎn)，確保數(shù)據(jù)不丟失，并且配合OBS實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)空間擴(kuò)展，將冷數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)存到OBS中，進(jìn)一步節(jié)省歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本。 優(yōu)勢(shì) 多版本并發(fā) 用戶間事務(wù)隔離，保證了數(shù)據(jù)庫的ACID特性。 毫秒級(jí)延遲 主備操作同步，延時(shí)時(shí)間達(dá)到毫秒級(jí)，提供數(shù)據(jù)一致性保障。來自：百科![]()
類型為全站加速的域名（如果您開通了企業(yè)項(xiàng)目，則已刪除域名不支持此功能）的使用量統(tǒng)計(jì)。 可查詢的時(shí)間跨度最長(zhǎng)為31天，支持查看最近90天的歷史數(shù)據(jù)。 最小統(tǒng)計(jì)粒度為5分鐘，當(dāng)查詢跨度為8天及以上時(shí)，最小統(tǒng)計(jì)粒度為4小時(shí)。 操作步驟 登錄華為云控制臺(tái)，在控制臺(tái)首頁中選擇“CDN與智能邊緣來自：百科![]()
一條數(shù)據(jù)流統(tǒng)一處理： 1.改進(jìn)流計(jì)算來解決批量數(shù)據(jù)處理的問題，統(tǒng)一業(yè)務(wù)處理邏輯 2.如需重新計(jì)算，需重啟一個(gè)流計(jì)算實(shí)例 關(guān)鍵問題： 1.流式處理對(duì)于高吞吐的歷史數(shù)據(jù)處理存在瓶頸，很難適合IoT數(shù)據(jù)量 2.開發(fā)周期長(zhǎng)，不同數(shù)據(jù)格式都要開發(fā)不同的streaming程序 3.成本高，很依賴高性能存儲(chǔ)如redis，hbase等。來自：百科![]()
彈性云服務(wù)器 E CS 虛擬私有云 VPC 1對(duì)1免費(fèi)專家咨詢 NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫 NoSQL/關(guān)系型數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)倉庫 適用于讀寫密集型應(yīng)用場(chǎng)景，部署各類數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫，如SQL Server、MySQL、RAC 、SAP HANA等，建議選用極速型SSD、超高IO云硬盤 優(yōu)勢(shì)來自：專題![]()
來自：百科![]()
OBS提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析、歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢、海量行為日志分析和公共事務(wù)分析統(tǒng)計(jì)等場(chǎng)景，向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無需擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析的典型場(chǎng)景：PB級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，批量數(shù)據(jù)分析，毫秒級(jí)的數(shù)據(jù)詳單查詢等 歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢的典型場(chǎng)景：流水審計(jì)，設(shè)備歷來自：百科![]()
，通過華為云 設(shè)備接入服務(wù) 可以快速獲取到影子數(shù)據(jù)，但要如何才能獲取全部的歷史數(shù)據(jù)呢？ 張俤仔細(xì)研究了華為云 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) ，發(fā)現(xiàn)除了平臺(tái)提供的設(shè)備接入服務(wù)之外，還提供物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)，設(shè)備接入服務(wù)雖然不存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，但可以通過數(shù)據(jù)分析服務(wù)（IoTA）實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)的溫冷存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗及分析處理！來自：百科![]()
吐量大，只支持查詢。 2.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)注入：druid支持流數(shù)據(jù)的注入，并提供了數(shù)據(jù)的事件驅(qū)動(dòng)，保證在實(shí)時(shí)和離線環(huán)境下事件的實(shí)效性和統(tǒng)一性。歷史數(shù)據(jù)不改變，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)接入。 3.可擴(kuò)展的PB級(jí)存儲(chǔ)：druid集群可以很方便的擴(kuò)容到PB的數(shù)據(jù)量，每秒百萬級(jí)別的數(shù)據(jù)注入。即便在加大數(shù)據(jù)來自：百科![]()
釋放空間（DROP或TRUNCATE操作，如果是執(zhí)行DELETE操作，需要使用OPTIMIZE TABLE來釋放空間）；如果沒有可刪除的歷史數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行磁盤擴(kuò)容。 2.如果是binlog日志文件占用過多，可以聯(lián)系技術(shù)人員清除本地的binlog日志，來釋放磁盤空間。 3.針對(duì)大量來自：百科
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