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  • 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)ETL 內(nèi)容精選 換一換
  • 會將數(shù)據(jù)自動進行解密后再將結(jié)果返回給用戶。 DWS數(shù)據(jù)庫加密 行級訪問控制 行級訪問控制特性可以將數(shù)據(jù)庫訪問控制精確到數(shù)據(jù)表行級別,控制用戶只能訪問數(shù)據(jù)表的特定數(shù)據(jù)行,保證讀寫數(shù)據(jù)的安全。 行級訪問控制特性可以將數(shù)據(jù)庫訪問控制精確到數(shù)據(jù)表行級別,控制用戶只能訪問數(shù)據(jù)表的特定數(shù)據(jù)行,保證讀寫數(shù)據(jù)的安全。 使用CREATE
    來自:專題
    為什么要使用 數(shù)據(jù)倉庫 ? 數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉庫,通過某個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過程,業(yè)務(wù)運營數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉庫中供分析計
    來自:專題
  • 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)ETL 相關(guān)內(nèi)容
  • Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具,可以用來進行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載(ETL),這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機制。Hive定義了簡單的類SQL查詢語言,稱為HiveQL,它允許熟悉SQL的用戶查詢數(shù)據(jù)。Hive的數(shù)據(jù)計算依賴于MapReduce、Spark、Tez。
    來自:百科
    同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分層解耦,即保障了靈活性,又保障了時效性,更是實現(xiàn)全局數(shù)據(jù)的一致性,保障數(shù)據(jù)的“清潔”,也進一步減輕了數(shù)據(jù)治理的負擔(dān)。 · 全生命周期數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)治理,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量 數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)分析正確的前提,數(shù)據(jù)治理為政企客戶提供多源數(shù)據(jù)的集成,通過數(shù)據(jù)開發(fā)編排實現(xiàn)數(shù)據(jù)作業(yè)的E
    來自:百科
  • 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)ETL 更多內(nèi)容
  • 使用Loader導(dǎo)入數(shù)據(jù) Loader是實現(xiàn) MRS 與外部數(shù)據(jù)源如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、SFTP服務(wù)器、FTP服務(wù)器之間交換數(shù)據(jù)和文件的ETL工具,支持將數(shù)據(jù)或文件從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng)導(dǎo)入到MRS系統(tǒng)中。 使用Loader導(dǎo)出數(shù)據(jù) 指導(dǎo)用戶通過在Loader界面將數(shù)據(jù)從MRS導(dǎo)出到外部的數(shù)據(jù)源。 MRS精選文章推薦
    來自:專題
    ,其主要觀點是結(jié)合數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)勢,旨在構(gòu)建高效、靈活、簡潔的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺。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,對數(shù)據(jù)進行批量、實時加工,讓企業(yè)用一份數(shù)據(jù),按需建立AI、BI、數(shù)據(jù)科學(xué)等多工作負載,加速數(shù)據(jù)在湖內(nèi)流動,減少80%的數(shù)據(jù)搬遷,一個數(shù)據(jù)平臺按需支持批處理
    來自:百科
    DSC 服務(wù)進行數(shù)據(jù)遷移;區(qū)分通過GDS和COPY工具進行物理數(shù)據(jù)遷移的區(qū)別;列舉常用的ETL工具種類和用法。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)遷移概述 2. DSC SQL語法遷移工具 3. GDS遷移物理數(shù)據(jù) 4. COPY遷移物理數(shù)據(jù) 5. ETL工具 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字
    來自:百科
    抽取轉(zhuǎn)換加載,即ETL(Extracting, Transferring, Loading),是一個面向大數(shù)據(jù)量處理的專業(yè)化數(shù)據(jù)整合工具。ETL主要是用于從源系統(tǒng)(數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng))抽取數(shù)據(jù)集,然后對數(shù)據(jù)集進行維度轉(zhuǎn)換、連接、清洗和匯總處理,最后將結(jié)果數(shù)據(jù)集裝載或輸出到目標(biāo)系統(tǒng)(數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng))。
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    API接口 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)所提供的接口為自研接口,您可以使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的可用區(qū)、集群管理、快照管理、事件管理、數(shù)據(jù)源、審計日志、資源管理、告警管理、連接管理、標(biāo)簽管理、配額管理、容災(zāi)管理、任務(wù)管理以及主機監(jiān)控等功能。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)所提供的接口為自研接口,您可以使用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)的可用
    來自:專題
    理。在產(chǎn)品中,Hive的元數(shù)據(jù)由DBService組件存儲和維護,由Metadata組件提供元數(shù)據(jù)服務(wù)。 Hive的MetaStore(元數(shù)據(jù)服務(wù))處理Hive的數(shù)據(jù)庫、表、分區(qū)等的結(jié)構(gòu)和屬性信息(即Hive的元數(shù)據(jù)),這些信息需要存放在一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中,由MetaStore管
    來自:專題
    云知識 面對IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā),傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)正在發(fā)生哪些適應(yīng)性變化? 面對IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā),傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)正在發(fā)生哪些適應(yīng)性變化? 時間:2021-03-12 14:33:05 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺Lambda架構(gòu): 兩條數(shù)據(jù)流獨立處理: 1.實
    來自:百科
    大小的數(shù)據(jù)源進行交互式分析查詢。其主要應(yīng)用于海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析、海量多維數(shù)據(jù)聚合/報表、ETL、Ad-Hoc查詢等場景。 Presto允許查詢的數(shù)據(jù)源包括Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS),Hive,HBase,Cassandra,關(guān)系數(shù)據(jù)庫甚至專有數(shù)據(jù)存儲。一
    來自:百科
    刪除VolcanoJobdeleteBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 相關(guān)推薦 產(chǎn)品優(yōu)勢 應(yīng)用場景:大數(shù)據(jù)ETL處理 DLI 適用哪些場景:大數(shù)據(jù)ETL處理 全局有序隊列的性能怎樣? Storm性能調(diào)優(yōu):拓撲調(diào)優(yōu) 適用場景 適用場景 管理規(guī)則:概述 如何提高消息處理效率:消息可以批量生產(chǎn)和消費
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    (項目剖面圖) 【小結(jié)】:保證數(shù)據(jù)實時有效可追溯。 三、數(shù)據(jù)自動化分析 系統(tǒng)內(nèi)多維度的出租、賬務(wù)等數(shù)據(jù)都可以通過圖表的方式進行展示,進行統(tǒng)計分析,數(shù)據(jù)分析為決策提供科學(xué)依據(jù)。 建立工作預(yù)警機制,提前鋪排租賃工作,客戶逾期及時掌握,提前智能預(yù)警,方便協(xié)調(diào)資源跟進。 (數(shù)據(jù)柱狀圖) 形成項目型
    來自:云商店
    行,并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作,實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 應(yīng)用層:數(shù)據(jù)加載工具、ETL(Extract-Transform-Load)工具、以及商業(yè)智能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具,均可以通過標(biāo)準接口與 GaussDB (DWS)集成。GaussDB(DWS)兼容Postgre
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    到秒。 場景特點:面向流數(shù)據(jù),支持Window、CEP、Join等復(fù)雜的流分析操作,毫秒級時延。 適用場景:實時 日志分析 ,網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控,實時風(fēng)險管控,實時數(shù)據(jù)統(tǒng)計,實時數(shù)據(jù)ETL。 圖1實時流分析場景 物聯(lián)網(wǎng)IoT場景 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或邊緣設(shè)備,上傳數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)接入服務(wù)(DIS)或者其
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    來自:專題
    什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)? 什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)? 時間:2021-05-25 16:02:57 存儲與備份 熱數(shù)據(jù)指頻繁訪問的在線類數(shù)據(jù),對存儲性能要求高。 冷數(shù)據(jù)指不經(jīng)常訪問的離線類數(shù)據(jù),比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。存儲性能要求相對低,要求大容量存儲介質(zhì)。 溫數(shù)據(jù)的訪問頻
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