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- 數(shù)據(jù)倉庫每天增量2萬條數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
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第1章 Day 1 認(rèn)識華為云DWS(上) 第2章 Day 2 認(rèn)識華為云DWS(下) 第3章 Day 3 多種手段操作DWS 第4章 Day 4 DWS高性能加載數(shù)據(jù) 第5章 Day 5 云上數(shù)據(jù)流動 第6章 Day 6 DWS豐富的可視化數(shù)據(jù)生態(tài) 第7章 Day 7 SQL優(yōu)化實現(xiàn)快速查詢來自：百科閱讀指引 總覽:無集群總覽頁 DMAX能做什么?:快速數(shù)據(jù)集成 為什么要使用華為云 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù) GaussDB (DWS) ？ 免費體驗 應(yīng)用場景:云上數(shù)據(jù)平臺快速搭建 概述 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 DWS輸出流（通過 OBS 轉(zhuǎn)儲方式）:功能描述來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫每天增量2萬條數(shù)據(jù) 相關(guān)內(nèi)容
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數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(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)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例 相關(guān)推薦 閱讀指引 閱讀指引 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) ？來自：百科來自：百科
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Oracle 數(shù)據(jù)庫，是一個企業(yè)級產(chǎn)品。它基于 Docker 架構(gòu)，內(nèi)置可以通過本地瀏覽器訪問的可視化管理工具 Oracle EM 和 CloudBeaver，滿足企業(yè)微服務(wù)架構(gòu)的設(shè)計思想。；2、云原生數(shù)據(jù)庫是通過云平臺構(gòu)建、部署和分發(fā)的服務(wù)。作為云平臺，云原生數(shù)據(jù)庫以 PaaS來自：專題![]()
針對SAP HANA數(shù)據(jù)庫，EVS提供優(yōu)于認(rèn)證指標(biāo)2到5倍的性能，且共享盤支持HANA集群HAF保證數(shù)據(jù)庫高可用，華為已經(jīng)通過了SAP HANA的認(rèn)證，用戶可以放心在華為云上部署SAP HANA數(shù)據(jù)庫，并能在使用過程中獲得華為云和SAP的技術(shù)支持。 在部署數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用場景，使用E來自：百科![]()
提升分析效率。 海量歷史數(shù)據(jù)分析查詢響應(yīng)時間：小時級? 分鐘級，性能較HiveQL性能提升10倍。 節(jié)省2/3報表開發(fā)人力，開發(fā)周期從每張1~2周減少至0.5小時。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)證，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)基于華為 FusionInsight來自：百科![]()
的數(shù)據(jù)表里。數(shù)據(jù)表之間相互關(guān)聯(lián)，反映客觀事物間的本質(zhì)聯(lián)系。數(shù)據(jù)庫能有效地幫助一個組織或企業(yè)科學(xué)地管理各類信息資源。 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，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設(shè)計來自：百科![]()
操作簡單，適用于小批量數(shù)據(jù)入庫。 使用COPY FROM STDIN導(dǎo)入數(shù)據(jù) 其他文件或數(shù)據(jù)庫 使用Java語言開發(fā)應(yīng)用程序時，通過調(diào)用JDBC驅(qū)動的CopyManager接口，從文件或其他數(shù)據(jù)庫向GaussDB(DWS)寫入數(shù)據(jù)。 從其他數(shù)據(jù)庫直接寫入DWS的方式，具有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)無需落地成文件的優(yōu)勢。來自：專題![]()
【業(yè)務(wù)遷移難】：現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫種類多，業(yè)務(wù)遷移工作量大。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS為核心，構(gòu)建統(tǒng)一免運維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲和分析平臺； 利用DWS匯聚各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，實現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲和分析； 結(jié)合BI工具，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。 客戶價值： 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲，統(tǒng)一分析，支持客戶實現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘；來自：百科![]()
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隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展和進步，數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為企業(yè)的核心資源。整合數(shù)據(jù)資源，構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值，成為企業(yè)經(jīng)營的新趨勢和迫切訴求。而如何從海量數(shù)據(jù)中快速挖掘“價值”，成為助力客戶實現(xiàn)預(yù)測性分析的關(guān)鍵要素。 圖2大數(shù)據(jù)融合分析 優(yōu)勢 統(tǒng)一分析入口 以DWS的SQL作為上層應(yīng)來自：百科![]()
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并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型： 對數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識和建設(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實表的概念和設(shè)計方法來自：百科![]()
goDB數(shù)據(jù)無法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析； 數(shù)據(jù)存儲在不同庫，不易進行統(tǒng)一管理和維護。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS為核心，構(gòu)建統(tǒng)一免運維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲和分析平臺； 利用DWS匯聚各類數(shù)據(jù)（業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、招投標(biāo)數(shù)據(jù)等），實現(xiàn)一站式數(shù)據(jù)存儲、加工、分析，支撐業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢、BI報表、精準(zhǔn)推薦等場景。來自：百科![]()
Server、PostgreSQL、Greenplum、Impala等常用數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的平滑遷移。 2. 兼容傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫 GaussDB(DWS)支持SQL 2003標(biāo)準(zhǔn)，兼容Oracle的部分語法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，支持存儲過程，可與常用BI（business intelligence）工具無縫對接，業(yè)務(wù)遷移修改量極小。來自：百科![]()
過函數(shù)生成算子集成在算子庫中。 2、第三方算子是基于DWR的算子注冊能力，由第三方開發(fā)者創(chuàng)建，專業(yè)人員審核發(fā)布的公共算子，您也可以將自己創(chuàng)建的算子發(fā)布為第三方算子，開放給所有華為云用戶使用。 ●數(shù)據(jù)處理引擎的核心是DWR提供的工作流圖形化編排能力，用戶可以通過圖形化的界面，將任意來自：專題![]()
和門檻，讓數(shù)據(jù)倉庫實實在在地走進千萬家大中小企業(yè)，讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應(yīng)有的價值。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。該產(chǎn)品具備企業(yè)級復(fù)雜事務(wù)混合負(fù)載能力，同時支持分布式事務(wù)，同城跨AZ部署，數(shù)據(jù)0丟失，支持100來自：百科![]()
0_141或以上版本的JDK，但是只支持java8版本。 在Windows操作系統(tǒng)中，您可以訪問JDK官網(wǎng)，下載符合操作系統(tǒng)版本的JDK，并根據(jù)指導(dǎo)進行安裝。 步驟2：登錄DWS管理控制臺。點擊登錄進入管理控制臺。 步驟3：單擊“連接管理”。 步驟4：在“下載客戶端和驅(qū)動”頁面，下載“Data Studio圖形界面客戶端”。來自：百科![]()
2、傳統(tǒng)云上處理方式：使用云上存儲服務(wù)和數(shù)據(jù)處理服務(wù)，數(shù)據(jù)寫入存儲服務(wù)后，再調(diào)用數(shù)據(jù)處理服務(wù)接口實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理。 3、云上近數(shù)據(jù)處理方式：使用云上存儲服務(wù)和DWR的近數(shù)據(jù)處理能力，數(shù)據(jù)寫入存儲服務(wù)后，自動觸發(fā)DWR編排的工作流完成數(shù)據(jù)處理。 表1 數(shù)據(jù)處理方式對比 對比項 傳統(tǒng)線下處理來自：專題
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