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    3、DWS支持多種客戶端與開(kāi)發(fā)接口,使得開(kāi)發(fā)人員輕松方便的操作DWS數(shù)據(jù)庫(kù)。 4、介紹數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出的方式,輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸,并分析其加載數(shù)據(jù)的性能。 5、介紹DWS + CDM + OBS 數(shù)據(jù)上云解決方案,讓數(shù)據(jù)真正流動(dòng)起來(lái)。 6、提供(DWS + BI)海量數(shù)據(jù)分析與可視化方案。 7、給出SQL語(yǔ)句的優(yōu)化建議,使得執(zhí)行時(shí)避免性能瓶頸。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)治理框架是什么 數(shù)據(jù)治理框架是什么 時(shí)間:2020-09-09 10:31:46 數(shù)據(jù)是企業(yè)核心資產(chǎn),企業(yè)需要建立起數(shù)據(jù)字典,有效管理其日益重要的數(shù)據(jù)和信息資源;同時(shí)建立數(shù)據(jù)持續(xù)改進(jìn)機(jī)制,來(lái)不斷提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)的價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)被有效管理,以支撐企業(yè)管理簡(jiǎn)化
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)接入服務(wù)是什么 數(shù)據(jù)接入服務(wù)是什么 時(shí)間:2020-09-21 19:44:39 數(shù)據(jù)接入服務(wù)(Data Ingestion Service)為處理或分析流數(shù)據(jù)的自定義應(yīng)用程序構(gòu)建數(shù)據(jù)流管道,主要解決云服務(wù)外的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)皆品?wù)內(nèi)的問(wèn)題。數(shù)據(jù)接入服務(wù)每小時(shí)可
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    企業(yè)積累的海量數(shù)據(jù)及各種數(shù)據(jù)資產(chǎn),體量龐大,需高性能大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐進(jìn)行全量數(shù)據(jù)分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直觀的、關(guān)聯(lián)性的、可視化的運(yùn)營(yíng)數(shù)字化分析平臺(tái) ,以數(shù)據(jù)分析來(lái)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值提升及管理提升。 優(yōu)勢(shì) 多源數(shù)據(jù)接入:多源數(shù)據(jù)采集,打破數(shù)據(jù)孤島,形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺(tái)。
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    開(kāi)發(fā)等操作。 資產(chǎn)集市 > 數(shù)據(jù)集:共享了數(shù)據(jù)集。 AI Gallery的數(shù)據(jù)模塊支持數(shù)據(jù)集的共享和下載。在AI Gallery的“數(shù)據(jù)”中,可以查找并下載滿足業(yè)務(wù)需要的數(shù)據(jù)集。也可以將自己本地的數(shù)據(jù)集發(fā)布至AI Gallery中,共享給其他用戶使用。 資產(chǎn)集市 > 算法:共享了算法。
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    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
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    ,其主要觀點(diǎn)是結(jié)合數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的優(yōu)勢(shì),旨在構(gòu)建高效、靈活、簡(jiǎn)潔的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺(tái)。數(shù)據(jù)湖內(nèi)承載全量數(shù)據(jù),根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活組合,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行批量、實(shí)時(shí)加工,讓企業(yè)用一份數(shù)據(jù),按需建立AI、BI、數(shù)據(jù)科學(xué)等多工作負(fù)載,加速數(shù)據(jù)在湖內(nèi)流動(dòng),減少80%的數(shù)據(jù)搬遷,一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)按需支持批處理
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 云硬盤(pán)應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間:2021-03-23 19:41:16 云硬盤(pán) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場(chǎng)景,典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫(kù)上云往往會(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問(wèn)題。例如oracle
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    個(gè)完整的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)一般由數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)、 應(yīng)用開(kāi)發(fā)工具 、應(yīng)用系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)管理員和用戶組成。 數(shù)據(jù)庫(kù)(DataBase,DB)提供了一個(gè)存儲(chǔ)空間來(lái)存儲(chǔ)各種數(shù)據(jù),可以將數(shù)據(jù)庫(kù)視為一個(gè)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的容器。一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)可能包含許多文件,一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中通常包含許多數(shù)據(jù)庫(kù)。 數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)(Database
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    絡(luò)架構(gòu)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)備份、數(shù)據(jù)安全、商業(yè)智能、系統(tǒng)集成等全方位的IT解決方案。 除了Sparxsystems Enterprise Architect Pro外,云商店還有哪些相關(guān)產(chǎn)品? 軟通動(dòng)力數(shù)據(jù)庫(kù)遷移服務(wù) 軟通動(dòng)力數(shù)據(jù)庫(kù)專家團(tuán)隊(duì)具有數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域?qū)I(yè)認(rèn)證,為客戶提供專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)遷移服
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    幫助物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者快速構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)湖,開(kāi)發(fā)者可通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)SQL開(kāi)發(fā)IoT數(shù)據(jù)分析任務(wù),并輕松處理TB-EB級(jí)別物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)湖:提供成本低廉的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力,與物聯(lián)網(wǎng) 設(shè)備接入服務(wù) 無(wú)縫對(duì)接,快速接入物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源,并基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型,對(duì)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,為數(shù)據(jù)分析做好準(zhǔn)備
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    提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 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)分析案例 業(yè)務(wù)痛點(diǎn): 探索查詢HDFS 10PB級(jí)歷史數(shù)據(jù),耗時(shí)平均約1小時(shí),全量掃描耗資源。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)存儲(chǔ)3個(gè)月熱數(shù)據(jù),3個(gè)月至2年歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于HDFS,現(xiàn)有系統(tǒng)對(duì)熱數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)無(wú)法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。
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    高效性:Hadoop能夠在節(jié)點(diǎn)之間動(dòng)態(tài)地移動(dòng)數(shù)據(jù),并保證各個(gè)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)平衡,因此處理速度非??臁?4.高容錯(cuò)性:Hadoop能夠自動(dòng)保存數(shù)據(jù)的多個(gè)副本,并且能夠自動(dòng)將失敗的任務(wù)重新分配。 5.低成本:與一體機(jī)、商用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以及QlikView、Yonghong Z-Suite等數(shù)據(jù)集市相比,hadoop是開(kāi)源的,項(xiàng)目的軟件成本因此會(huì)大大降低
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    【業(yè)務(wù)遷移難】:現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)種類多,業(yè)務(wù)遷移工作量大。 解決方案: 以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)DWS為核心,構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái); 利用DWS匯聚各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析; 結(jié)合BI工具,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。 客戶價(jià)值: 數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲(chǔ),統(tǒng)一分析,支持客戶實(shí)現(xiàn)綜合數(shù)據(jù)分析挖掘;
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    操作簡(jiǎn)單,適用于小批量數(shù)據(jù)入庫(kù)。 使用COPY FROM STDIN導(dǎo)入數(shù)據(jù) 其他文件或數(shù)據(jù)庫(kù) 使用Java語(yǔ)言開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序時(shí),通過(guò)調(diào)用JDBC驅(qū)動(dòng)的CopyManager接口,從文件或其他數(shù)據(jù)庫(kù)向GaussDB(DWS)寫(xiě)入數(shù)據(jù)。 從其他數(shù)據(jù)庫(kù)直接寫(xiě)入DWS的方式,具有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)無(wú)需落地成文件的優(yōu)勢(shì)。
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    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
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    分布式數(shù)據(jù)庫(kù),其主要面向海量數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),隨著業(yè)務(wù)量的增長(zhǎng),自建數(shù)倉(cāng)性能逐漸不能滿足實(shí)際要求,同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高,也使擴(kuò)容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性,滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)業(yè)務(wù)訴求。
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