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- 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)倉架構(gòu) 內(nèi)容精選 換一換
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demo體驗(yàn) 立即購買 IoT數(shù)倉與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉的區(qū)別 GaussDB (DWS)中的IoT數(shù)倉與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉是兩種不同類型產(chǎn)品，在使用上也存在一定差異，具體可參考表1進(jìn)行對(duì)比分析。 表1 IoT數(shù)倉與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉的差異 數(shù)倉類型 適用場(chǎng)景 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 功能特點(diǎn) 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)倉 融合分析業(yè)務(wù)，一體化OLA來自：專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 傳統(tǒng)數(shù)倉在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢(shì) 傳統(tǒng)數(shù)倉在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢(shì) 時(shí)間：2021-03-03 16:46:24 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Expr來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)倉架構(gòu) 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)架構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)架構(gòu) 時(shí)間：2020-09-24 10:49:56 DWS基于Shared-nothing分布式架構(gòu)，具備MPP大規(guī)模并行處理引擎，由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分來自：百科TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間：2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Teradata數(shù)據(jù)倉庫擁有全球領(lǐng)先的技術(shù)，其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括：Teradata數(shù)據(jù)庫、Teradata數(shù)據(jù)倉庫軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺(tái)。來自：百科
- 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)倉架構(gòu) 更多內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) Greenplum數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 Greenplum數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間：2021-03-03 11:35:27 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Greenplum架構(gòu)：Greenplum主要由Master節(jié)點(diǎn)、Segment節(jié)點(diǎn)、interconnect三大部分組成。Greenplum來自：百科![]()
象限，具備大規(guī)模擴(kuò)展能力和企業(yè)級(jí)可靠性。 傳統(tǒng)數(shù)倉替換 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫或數(shù)倉產(chǎn)品面臨數(shù)據(jù)存不下、查不出、擴(kuò)容難、成本高的痛點(diǎn)。DWS作為新一代全場(chǎng)景數(shù)據(jù)倉庫，具備極致性能、高擴(kuò)展、極簡(jiǎn)易用、一站式分析等特性，滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)構(gòu)建新型數(shù)倉的需求。 優(yōu)勢(shì) 平滑遷移：提供配套的遷移工具，來自：專題![]()
MRS 通過“一湖+多樣集群+數(shù)據(jù)智能”分層建設(shè)，有效整合傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)、傳統(tǒng)數(shù)倉、湖外建倉方案，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)向云原生 數(shù)據(jù)湖 演進(jìn)、傳統(tǒng)數(shù)倉數(shù)據(jù)集可以向MRS多樣性集市升級(jí)。 · FusionInsight MRS采用湖倉一體架構(gòu)，結(jié)合湖倉優(yōu)勢(shì)，即保障了全局一份數(shù)據(jù)，還實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的一致性，進(jìn)一步讓實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)平臺(tái)SQL化更好的落地；來自：百科![]()
0PB MRS 湖倉一體加速政企構(gòu)建”三湖一集市” 離線：最大支持6萬+單集群，滾動(dòng)升級(jí)，持續(xù)演進(jìn) 實(shí)時(shí)：全鏈路實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)湖，供數(shù)時(shí)效從T+1走向T+0 邏輯：智能化交互式分析，跨湖跨倉協(xié)同提效50倍 集市：多樣性“專、快、易、穩(wěn)、省”數(shù)據(jù)集市 DWS 云數(shù)據(jù)倉庫 超大規(guī)模：建成全球最大的金融數(shù)倉單集群480+節(jié)點(diǎn)來自：百科![]()
數(shù)據(jù)倉庫是企業(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。GaussDB(DWS)作為云上企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫，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)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 大數(shù)據(jù)融合分析 隨著IT、信息技術(shù)的發(fā)展來自：百科![]()
MRS通過“一湖+多樣集群+數(shù)據(jù)智能”分層建設(shè)，有效整合傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)、傳統(tǒng)數(shù)倉、湖外建倉方案，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)向云原生數(shù)據(jù)湖演進(jìn)、傳統(tǒng)數(shù)倉數(shù)據(jù)集可以向MRS多樣性集市升級(jí)。 FusionInsight MRS采用湖倉一體架構(gòu)，結(jié)合湖倉優(yōu)勢(shì)，即保障了全局一份數(shù)據(jù)，還實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的一致性，進(jìn)一步讓實(shí)來自：百科![]()
集成到云數(shù)據(jù)倉庫。 支持多種數(shù)倉服務(wù)類型 根據(jù)需求，可以靈活選擇數(shù)據(jù)服務(wù)類型，可以選擇DWS服務(wù)建數(shù)倉，也可以選擇MRS服務(wù)、HBase等數(shù)據(jù)平臺(tái)。 安全穩(wěn)定、降低成本 一站式的服務(wù)能力和穩(wěn)定的數(shù)倉服務(wù)，讓云上數(shù)據(jù)萬無一失；免自建大數(shù)據(jù)集群、免運(yùn)維，極大降低企業(yè)建設(shè)數(shù)倉成本。 基于行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)庫快速構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)來自：百科![]()
學(xué)完本課程后，學(xué)員能夠區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、融合數(shù)倉的概念，熟悉華為融合數(shù)倉在行業(yè)中的應(yīng)用，描述GaussDB 200中的概念和架構(gòu)，掌握GaussDB 200的基本用法，熟悉GaussDB 200的核心性能。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)倉庫和融合數(shù)倉 2. GaussDB 200 概述來自：百科![]()
集成到云數(shù)據(jù)倉庫。 支持多種數(shù)倉服務(wù)類型 根據(jù)需求，可以靈活選擇數(shù)據(jù)服務(wù)類型，可以選擇DWS服務(wù)建數(shù)倉，也可以選擇MRS服務(wù)、HBase等數(shù)據(jù)平臺(tái)。 安全穩(wěn)定、降低成本 一站式的服務(wù)能力和穩(wěn)定的數(shù)倉服務(wù)，讓云上數(shù)據(jù)萬無一失；免自建大數(shù)據(jù)集群、免運(yùn)維，極大降低企業(yè)建設(shè)數(shù)倉成本。 圖2云上數(shù)據(jù)平臺(tái)來自：百科![]()
FusionInsight 智能數(shù)據(jù)湖 解決方案 華為云Stack 智能數(shù)據(jù)湖湖倉一體方案，大數(shù)據(jù)一站式SQL分析技術(shù) 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是什么 相關(guān)推薦 實(shí)施管理介紹:實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè) 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、湖倉一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案 實(shí)施質(zhì)量檢查作業(yè): DataArts Studio 命名規(guī)范檢測(cè)來自：百科![]()
分析場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(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)倉庫，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)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢(shì) 平滑遷移來自：百科![]()
華為云FusionInsight旨在為企業(yè)客戶搭建領(lǐng)先的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺(tái)，采用領(lǐng)先的Lakehouse架構(gòu)，融合了數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)優(yōu)勢(shì)，具有高效、規(guī)范、靈活、簡(jiǎn)潔的架構(gòu)和資源占用少的特點(diǎn)，將降低傳統(tǒng)湖倉割裂導(dǎo)致的系統(tǒng)間復(fù)雜度，并減少在湖、倉、AI開發(fā)之間來回搬遷數(shù)據(jù)的工作。 華為云FusionInsight來自：百科![]()
FusionInsight智能數(shù)據(jù)湖采用了領(lǐng)先的Lakehouse架構(gòu)，將數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)勢(shì)融合在一起，提供了高效、規(guī)范、靈活、簡(jiǎn)潔的架構(gòu)和低資源占用。這種架構(gòu)降低了傳統(tǒng)湖倉割裂導(dǎo)致的系統(tǒng)間復(fù)雜度，并減少了在湖、倉、AI開發(fā)之間來回遷移數(shù)據(jù)的工作。此外，F(xiàn)usionInsigh來自：百科![]()
的業(yè)務(wù)需求。公有云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)能夠無縫地接入到公有云Hadoop平臺(tái)MRS服務(wù)上，支持SQL-over-Hadoop的這個(gè)特性，提供跨平臺(tái)，跨服務(wù)的數(shù)據(jù)共享。讓用戶在充分享受Hadoop帶來的開放，便捷，創(chuàng)新的同時(shí)，繼續(xù)使用熟悉的數(shù)據(jù)（倉）庫方式管理和使用來自：百科![]()
地分配到所有的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行地執(zhí)行，這大大縮短了查詢所需要的時(shí)間。 MPP架構(gòu)可以通過簡(jiǎn)單地增加或減少計(jì)算節(jié)點(diǎn)數(shù)達(dá)到改變系統(tǒng)容量的目的，以應(yīng)付更加靈活的現(xiàn)代企業(yè)計(jì)算的需要。 基于MPP架構(gòu)的新一代數(shù)據(jù)倉庫，普遍具有性能出眾，兼容性好（針對(duì)底層的硬件和上層的應(yīng)用），擴(kuò)展性強(qiáng)，成本可來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 時(shí)間：2020-12-17 10:05:04 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)基于華為FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài)，您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL，結(jié)合商業(yè)來自：百科![]()
華為云Stack智能數(shù)據(jù)湖湖倉一體方案，大數(shù)據(jù)一站式SQL分析技術(shù) 華為云Stack智能數(shù)據(jù)湖湖倉一體方案，大數(shù)據(jù)一站式SQL分析技術(shù) 時(shí)間：2023-01-17 14:08:08 云計(jì)算 混合云 數(shù)據(jù)湖 大數(shù)據(jù) 華為云Stack智能數(shù)據(jù)湖解決方案支持湖倉一體，其中，HetuEng來自：百科
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