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- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)執(zhí)行時(shí)間過(guò)長(zhǎng) 內(nèi)容精選 換一換
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Data Migration，簡(jiǎn)稱 CDM ），是提供同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量數(shù)據(jù)遷移服務(wù)，幫助客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自由流動(dòng)。支持文件系統(tǒng)，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)， 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) ，NoSQL，大數(shù)據(jù)云服務(wù)和對(duì)象存儲(chǔ)等數(shù)據(jù)源，無(wú)論是客戶自建還是公有云上的數(shù)據(jù)源 本地?cái)?shù)據(jù)遷移上云 本地?cái)?shù)據(jù)是指存儲(chǔ)在用戶自建或者租用的來(lái)自：百科需停機(jī)，備份不影響業(yè)務(wù)運(yùn)行 自動(dòng)備份 自動(dòng)備份 支持自定義備份策略，包括備份周期、執(zhí)行時(shí)間、保留策略，將一個(gè)或多個(gè)云服務(wù)器與策略關(guān)聯(lián)，按照策略自動(dòng)進(jìn)行備份 支持自定義備份策略，包括備份周期、執(zhí)行時(shí)間、保留策略，將一個(gè)或多個(gè)云服務(wù)器與策略關(guān)聯(lián)，按照策略自動(dòng)進(jìn)行備份 永久增量備份 永久增量備份來(lái)自：專題
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)執(zhí)行時(shí)間過(guò)長(zhǎng) 相關(guān)內(nèi)容
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需停機(jī)，備份不影響業(yè)務(wù)運(yùn)行 自動(dòng)備份 自動(dòng)備份 支持自定義備份策略，包括備份周期、執(zhí)行時(shí)間、保留策略，將一個(gè)或多個(gè)云服務(wù)器與策略關(guān)聯(lián)，按照策略自動(dòng)進(jìn)行備份 支持自定義備份策略，包括備份周期、執(zhí)行時(shí)間、保留策略，將一個(gè)或多個(gè)云服務(wù)器與策略關(guān)聯(lián)，按照策略自動(dòng)進(jìn)行備份 永久增量備份 永久增量備份來(lái)自：專題橫向增加服務(wù)器數(shù)量，利用集群中服務(wù)器數(shù)量的優(yōu)勢(shì)來(lái)增加整體系統(tǒng)的性能。 3.停機(jī)擴(kuò)容 簡(jiǎn)單，但是時(shí)間窗口有限，出現(xiàn)問(wèn)題會(huì)導(dǎo)致擴(kuò)容失敗。而且如果時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，不易被客戶接受。 4.平滑擴(kuò)容 對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)無(wú)影響； 技術(shù)方案相對(duì)復(fù)雜，尤其數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器數(shù)量增多，擴(kuò)容復(fù)雜程度就急劇上升。 文中課程 更來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)執(zhí)行時(shí)間過(guò)長(zhǎng) 更多內(nèi)容
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專屬計(jì)算集群的應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-22 09:29:59 專屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享，性能要求高的場(chǎng)景。用戶可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備，獨(dú)享計(jì)算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 應(yīng)用場(chǎng)景 對(duì)安全有高要求的行業(yè)。來(lái)自：百科![]()
專屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 專屬計(jì)算集群的優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間：2020-09-22 09:31:30 專屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享，性能要求高的場(chǎng)景。用戶可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備，獨(dú)享計(jì)算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 資源獨(dú)享 用戶獨(dú)享來(lái)自：百科![]()
作，例如一個(gè)事務(wù)包含幾萬(wàn)次DML（insert，update，delete）操作、一條SQL語(yǔ)句批量更新了上萬(wàn)行數(shù)據(jù)等，大事務(wù)往往本身的執(zhí)行時(shí)間很長(zhǎng)（分鐘級(jí)）。當(dāng)主實(shí)例執(zhí)行了大事務(wù)后，會(huì)產(chǎn)生大量的Binlog日志，備機(jī)或只讀節(jié)點(diǎn)拉取這些Binlog耗時(shí)比一般事務(wù)長(zhǎng)，且至少需要花費(fèi)來(lái)自：專題![]()
需停機(jī)，備份不影響業(yè)務(wù)運(yùn)行 自動(dòng)備份 自動(dòng)備份 支持自定義備份策略，包括備份周期、執(zhí)行時(shí)間、保留策略，將一個(gè)或多個(gè)云服務(wù)器與策略關(guān)聯(lián)，按照策略自動(dòng)進(jìn)行備份 支持自定義備份策略，包括備份周期、執(zhí)行時(shí)間、保留策略，將一個(gè)或多個(gè)云服務(wù)器與策略關(guān)聯(lián)，按照策略自動(dòng)進(jìn)行備份 永久增量備份 永久增量備份來(lái)自：專題![]()
課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，學(xué)員能夠區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、融合數(shù)倉(cāng)的概念，熟悉華為融合數(shù)倉(cāng)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(cāng)庫(kù)和融合數(shù)倉(cāng) 2. GaussDB 200來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)管理 第7章 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ)，提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力，用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)來(lái)自：百科![]()
專屬計(jì)算集群的功能 專屬計(jì)算集群的功能 時(shí)間：2020-09-22 09:28:21 專屬計(jì)算集群為用戶提供物理隔離的云上專屬計(jì)算資源池。適用于金融安全、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、基因測(cè)序、生物制藥等對(duì)資源獨(dú)享，性能要求高的場(chǎng)景。用戶可申請(qǐng)獨(dú)占物理設(shè)備，獨(dú)享計(jì)算，從而保證業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行 計(jì)算隔離 獨(dú)享計(jì)算資源池，部來(lái)自：百科![]()
GaussDB(DWS)與Hive在功能上存在一定的差異，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： Hive是基于Hadoop MapReduce的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，GaussDB(DWS)是基于Postgres的MPP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲(chǔ)，GaussDB(DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ)，也可以通過(guò)外表的形式通過(guò) OBS 進(jìn)行存儲(chǔ)。來(lái)自：百科![]()
時(shí)間窗口：xx分鐘/小時(shí)/天。 當(dāng)時(shí)間窗口為分鐘時(shí)，可設(shè)置為5-59分鐘；當(dāng)時(shí)間窗口為小時(shí)時(shí)，可設(shè)置為1-23小時(shí)；當(dāng)時(shí)間窗口為天時(shí)，可設(shè)置為1-14天。 ● 延遲執(zhí)行時(shí)間：xx分鐘，可以設(shè)置為0-5分鐘。 告警擴(kuò)充 自定義告警擴(kuò)充信息。 單擊“添加”，并設(shè)置key+value信息，完成新增。 觸發(fā)條件 設(shè)來(lái)自：專題![]()
e、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 CDM任務(wù)基于分布式計(jì)算框架，自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對(duì)Hive、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。來(lái)自：專題![]()
包括 函數(shù)工作流 FunctionGraph、Serverless容器引擎CCE Autopilot、Serverless應(yīng)用托管CAE、云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS、事件網(wǎng)格EventGrid等。華為云函數(shù)工作流FunctionGraph一項(xiàng)基于事件驅(qū)動(dòng)的函數(shù)托管計(jì)算服務(wù)，只需編寫業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運(yùn)行來(lái)自：百科![]()
中潤(rùn)信息科技有限公司推出了一款名為中潤(rùn)MES生產(chǎn)管理系統(tǒng)的SaaS產(chǎn)品。該產(chǎn)品以實(shí)時(shí)掌控生產(chǎn)數(shù)據(jù)為核心，通過(guò)生產(chǎn)無(wú)紙化作業(yè)、縮短生產(chǎn)計(jì)劃執(zhí)行時(shí)間、規(guī)范作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)減少不良等功能，幫助企業(yè)消除信息孤島，實(shí)現(xiàn)透明、標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)。 中潤(rùn)MES生產(chǎn)管理系統(tǒng)是一款適用于機(jī)械、電子等離散制造企業(yè)的來(lái)自：專題![]()
，接入后需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL處理形成模型化數(shù)據(jù)，以便提供給各個(gè)業(yè)務(wù)模塊進(jìn)行分析梳理，這類業(yè)務(wù)通常有以下特點(diǎn)： 對(duì)執(zhí)行實(shí)時(shí)性要求不高，作業(yè)執(zhí)行時(shí)間在數(shù)十分鐘到小時(shí)級(jí)別。 數(shù)據(jù)量巨大。 數(shù)據(jù)來(lái)源和格式多種多樣。 數(shù)據(jù)處理通常由多個(gè)任務(wù)構(gòu)成，對(duì)資源需要進(jìn)行詳細(xì)規(guī)劃。 MapReduce服務(wù)來(lái)自：百科![]()
，接入后需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL處理形成模型化數(shù)據(jù)，以便提供給各個(gè)業(yè)務(wù)模塊進(jìn)行分析梳理，這類業(yè)務(wù)通常有以下特點(diǎn)： 對(duì)執(zhí)行實(shí)時(shí)性要求不高，作業(yè)執(zhí)行時(shí)間在數(shù)十分鐘到小時(shí)級(jí)別。 數(shù)據(jù)量巨大。 數(shù)據(jù)來(lái)源和格式多種多樣。 數(shù)據(jù)處理通常由多個(gè)任務(wù)構(gòu)成，對(duì)資源需要進(jìn)行詳細(xì)規(guī)劃。 例如在環(huán)保行業(yè)中，來(lái)自：百科![]()
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 數(shù)據(jù)湖 、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。 MRS 同時(shí)支持混合云和公有云兩種形態(tài)：混合云版本，一個(gè)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)離線、實(shí)時(shí)、邏輯三種數(shù)據(jù)湖，以云原生架構(gòu)助力客戶智來(lái)自：專題![]()
析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力來(lái)自：專題![]()
eb移動(dòng)應(yīng)用后端和人工智能場(chǎng)景。 函數(shù)工作流計(jì)費(fèi)說(shuō)明 函數(shù)工作流采用按需付費(fèi)方式，無(wú)最低費(fèi)用，分別對(duì)請(qǐng)求次數(shù)和執(zhí)行時(shí)間進(jìn)行收費(fèi)。即總費(fèi)用 = 請(qǐng)求次數(shù)費(fèi)用 + 執(zhí)行時(shí)間費(fèi)用 函數(shù)工作流權(quán)限管理 如果您需要對(duì)FunctionGraph的函數(shù)資源，給企業(yè)中的員工設(shè)置不同的訪問(wèn)權(quán)限，以來(lái)自：專題
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