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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)批處理時(shí)間 內(nèi)容精選 換一換
  • RDS中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到 DLI 。 存儲(chǔ)查詢結(jié)果:DLI使用標(biāo)準(zhǔn)SQL的Insert語(yǔ)法將日常作業(yè)的查詢結(jié)果數(shù)據(jù)存放到RDS表中。 與 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)的關(guān)系 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)作為DLI的數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)存儲(chǔ),與DLI配合一起使用,關(guān)系有如下兩種。
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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
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)批處理時(shí)間 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷 云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷 時(shí)間:2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 客戶痛點(diǎn): 數(shù)據(jù)增長(zhǎng)迅速,已有存量數(shù)據(jù)5TB,計(jì)劃存儲(chǔ)3年約20TB數(shù)據(jù); 查詢?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時(shí)長(zhǎng),部分跑不出結(jié)果,MongoDB數(shù)據(jù)無(wú)法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析;
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 時(shí)間:2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點(diǎn): 1. 平滑遷移 GaussDB
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) MRS 的架構(gòu) MRS的架構(gòu) 時(shí)間:2020-09-23 14:25:36 華為云提供了大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) (MRS),MRS是一個(gè)在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù),一鍵即可部署Hadoop集群。 產(chǎn)品架構(gòu) 華為云MRS的邏輯架構(gòu)如圖1所示。 圖1
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    大數(shù)據(jù)離線處理場(chǎng)景化解決方案 時(shí)間:2020-12-10 14:28:00 HCIP-Big Data Developer系列課程。本課主要給大家講解了大數(shù)據(jù)離線批處理的概念,應(yīng)用場(chǎng)景,常用組件的使用方法,以及簡(jiǎn)單介紹了離線批處理實(shí)戰(zhàn)?;A(chǔ)的部分是大數(shù)據(jù)離線批處理概念和應(yīng)用場(chǎng)景。難點(diǎn)是各
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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)。
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    GaussDB(DWS)服務(wù)即開即用 相比以前動(dòng)輒長(zhǎng)達(dá)數(shù)月的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)選型采購(gòu)過程,在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)只需要數(shù)分鐘時(shí)間簡(jiǎn)化了企業(yè)用戶的購(gòu)買過程,使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的方式,降低使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的代價(jià)和門檻,讓數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)實(shí)在在地走進(jìn)千萬(wàn)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(jià)值。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 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助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間:2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)是一種即開即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別是什么 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別是什么 時(shí)間:2021-03-03 11:22:28 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù),并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。數(shù)據(jù)庫(kù)是 數(shù)據(jù)管理 的有效技術(shù),是由一批數(shù)據(jù)構(gòu)成的有序集合,這些數(shù)據(jù)被存放
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云CDN,減少網(wǎng)站、移動(dòng)應(yīng)用和流媒體的加載時(shí)間 華為云CDN,減少網(wǎng)站、移動(dòng)應(yīng)用和流媒體的加載時(shí)間 時(shí)間:2023-06-09 17:13:37 【CDN618年中鉅惠】 網(wǎng)絡(luò)快速發(fā)展的今天,人們的生活中到處都是網(wǎng)絡(luò)的身影,看視頻、玩游戲、了解新聞熱點(diǎn)、追劇成為生活中的“調(diào)味品”
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    修改按需服務(wù)器,設(shè)置定時(shí)銷毀時(shí)間。如果設(shè)置的銷毀時(shí)間為空,表示取消銷毀時(shí)間。 該接口支持企業(yè)項(xiàng)目細(xì)粒度權(quán)限的校驗(yàn),具體細(xì)粒度請(qǐng)參見 ecs:cloudServers:put。 約束說明 按照ISO8601標(biāo)準(zhǔn)表示,并使用UTC +0時(shí)間,格式為yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ。
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    Env內(nèi)嵌對(duì)象提供了獲取環(huán)境變量值的方法以及應(yīng)用舉例。 文檔鏈接 Job內(nèi)嵌對(duì)象 提供獲取作業(yè)中上一節(jié)點(diǎn)的輸出消息、作業(yè)調(diào)度計(jì)劃時(shí)間、作業(yè)執(zhí)行時(shí)間等屬性和方法。 提供獲取作業(yè)中上一節(jié)點(diǎn)的輸出消息、作業(yè)調(diào)度計(jì)劃時(shí)間、作業(yè)執(zhí)行時(shí)間等屬性和方法。 文檔鏈接 StringUtil內(nèi)嵌對(duì)象 StringUtil內(nèi)嵌對(duì)象提供一系
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)? EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)? 時(shí)間:2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶端工具,有著豐富的G
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    反范式化如何維護(hù)數(shù)據(jù)完整性 反范式化如何維護(hù)數(shù)據(jù)完整性 時(shí)間:2021-06-02 14:42:47 數(shù)據(jù)庫(kù) 反范式處理后增加了數(shù)據(jù)冗余性,需要一定的管理措施來維護(hù)數(shù)據(jù)完整性。 1. 批處理維護(hù) 批處理維護(hù)是指對(duì)復(fù)制列或派生列的修改積累一定的時(shí)間后,運(yùn)行一批處理作業(yè)或存儲(chǔ)過程對(duì)復(fù)制或派生列進(jìn)行修改,這只能在對(duì)實(shí)時(shí)性要求不高的情況下使用。
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    數(shù)、地理函數(shù)、CEP函數(shù)等,用SQL表達(dá)業(yè)務(wù)邏輯,簡(jiǎn)便快捷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)。 Spark計(jì)算特性:用戶可通過交互式會(huì)話(session)和批處理(batch)方式提交計(jì)算任務(wù),在全托管Spark隊(duì)列上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。 支持多數(shù)據(jù)源分析: Spark跨源連接:可通過DLI訪問CloudTable,DWS,RDS和 CSS 等數(shù)據(jù)源。
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    MRS基礎(chǔ)入門之Hive組件介紹 【云小課】EI第26課 MRS基礎(chǔ)入門之Hive組件介紹 時(shí)間:2021-07-09 09:36:18 云小課 MapReduce Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架,提供大數(shù)據(jù)平臺(tái)批處理計(jì)算能力,能夠?qū)Y(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行批量分析匯總完成數(shù)據(jù)計(jì)算。提供類似SQL的Hive
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    pala查詢UI)。這為實(shí)時(shí)或面向批處理的查詢提供了一個(gè)熟悉且統(tǒng)一的平臺(tái)。作為查詢大數(shù)據(jù)的工具的補(bǔ)充,Impala不會(huì)替代基于MapReduce構(gòu)建的批處理框架,例如Hive。基于MapReduce構(gòu)建的Hive和其他框架最適合長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的批處理作業(yè)。 Impala主要特點(diǎn)如下:
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    數(shù)據(jù)組件,支持 數(shù)據(jù)湖 、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、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?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。
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