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- 數(shù)據(jù)倉庫維度表更新技術(shù)分析 內(nèi)容精選 換一換
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擴(kuò)展性 開放架構(gòu)，按需水平擴(kuò)展，容量和性能線性增長； 表級(jí)別在線擴(kuò)容技術(shù)，保障擴(kuò)容期間業(yè)務(wù)不中斷、無感知； 易用性 一站式可視化集群管理，運(yùn)維便捷； SQL On OBS ，實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通，且兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL； 應(yīng)用開發(fā)和遷移工具列表； 易管理 全面集群監(jiān)控與告警、自動(dòng)增量備份； 快速升級(jí)，降低版本升級(jí)對(duì)業(yè)務(wù)的影響度；來自：百科據(jù)搬移和轉(zhuǎn)化， 提升分析效率。 海量歷史數(shù)據(jù)分析查詢響應(yīng)時(shí)間：小時(shí)級(jí)? 分鐘級(jí)，性能較HiveQL性能提升10倍。 節(jié)省2/3報(bào)表開發(fā)人力，開發(fā)周期從每張1~2周減少至0.5小時(shí)。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、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
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今天的PB級(jí)別，但分析系統(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)倉庫、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(duì)數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論來自：百科![]()
name String 功能說明：路由表名稱 取值范圍：0-64個(gè)字符，支持?jǐn)?shù)字、字母、中文、_(下劃線)、-（中劃線）、.（點(diǎn)） default Boolean 功能說明：是否為默認(rèn)路由表 取值范圍：true表示默認(rèn)路由表；false表示自定義路由表 routes Array of route來自：百科![]()
【數(shù)據(jù)更新難】：數(shù)據(jù)使用寬表存儲(chǔ)，維度數(shù)據(jù)變化需要更新整個(gè)寬表，工作量大。 華為云方案： ES+DWS大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)； 利用DWS進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工，支持?jǐn)?shù)據(jù)更新； 利用DWS的標(biāo)準(zhǔn)SQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢。 客戶價(jià)值： 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從1天降至3個(gè)小時(shí)； 開發(fā)人員基于SQL語言可快速開發(fā)分析應(yīng)用，同來自：百科![]()
·應(yīng)用與應(yīng)用之間的關(guān)聯(lián)性 應(yīng)用之間的依賴關(guān)系。 應(yīng)用之間的通訊端口矩陣。 ·應(yīng)用與基礎(chǔ)設(shè)施之間的關(guān)聯(lián)性 方法一：先發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施列表，再進(jìn)行應(yīng)用分組； 方法二：先梳理應(yīng)用列表，再按照每個(gè)應(yīng)用梳理基礎(chǔ)設(shè)施。 -按層次 ·梳理物理層，輸出物理拓?fù)鋱D口包括服務(wù)器、存儲(chǔ)、交換機(jī)、防火墻等物理設(shè)備；來自：百科![]()
云知識(shí) 漫談軟件成分分析(SCA)安全測試技術(shù) 漫談軟件成分分析(SCA)安全測試技術(shù) 時(shí)間：2021-12-06 11:06:38 【摘要】 本文介紹了SCA技術(shù)的基本原理、應(yīng)用場景，業(yè)界TOP SCA商用工具的分析說明以及技術(shù)發(fā)展趨勢；讓讀者對(duì)SCA技術(shù)有一個(gè)基本初步的了解，來自：百科![]()
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 智能抄表解決方案趨勢分析 智能抄表解決方案趨勢分析 時(shí)間：2021-03-17 15:52:24 shuzihuabangong cloud 智能抄表解決方案圍繞城市工商戶和居民水表、氣表等智能遠(yuǎn)傳抄表場景，結(jié)合NB-IoT技術(shù)，提供包括IoT平臺(tái)、企業(yè)智能、來自：百科![]()
Offline）等行業(yè)提供強(qiáng)大的商業(yè)決策分析支持。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、IoT場景下會(huì)產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為了快速獲取數(shù)據(jù)價(jià)值，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析， GaussDB (DWS)的快速入庫和查詢能力可支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載來自：百科![]()
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節(jié)點(diǎn)之間不存在任何共享的計(jì)算資源或數(shù)據(jù)，因此也被稱為無共享(share-nothing)架構(gòu)系統(tǒng)。 MPP數(shù)據(jù)倉庫為客戶的應(yīng)用提供統(tǒng)一的計(jì)算入口，上層應(yīng)用并不感知數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)部的集群節(jié)點(diǎn)規(guī)模和數(shù)據(jù)分片情況，做到了數(shù)據(jù)分庫分表的透明。 MPP架構(gòu)主要的特點(diǎn)就是查詢?nèi)蝿?wù)可以在所有的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上被并行地執(zhí)行，可以來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云原生代表技術(shù)：Kubernetes的聲明式API 云原生代表技術(shù)：Kubernetes的聲明式API 時(shí)間：2021-06-30 18:12:48 云原生代表技術(shù)之一是Kubernetes的聲明式API。它是面向開發(fā)者提供全新分布式原語。 針對(duì)期望狀態(tài)(結(jié)果)給出聲明，而不是針對(duì)過程來自：百科![]()
效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫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)倉庫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)倉庫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)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科![]()
緣信息及影響分析。 在數(shù)據(jù)地圖中，可通過關(guān)鍵詞搜索數(shù)據(jù)資產(chǎn)，支持模糊搜索，快速檢索，定位數(shù)據(jù)。 使用數(shù)據(jù)地圖根據(jù)表名直接查看表詳情，快速查閱明細(xì)信息，掌握使用規(guī)則。獲得數(shù)據(jù)詳細(xì)信息后，可添加額外描述。 通過數(shù)據(jù)地圖的血緣分析可以查看每個(gè)數(shù)據(jù)表的來源、去向，并查看每個(gè)表及字段的加工邏輯。來自：百科
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