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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中維度建模星型架構(gòu) 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)架構(gòu) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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),業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散
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    變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、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(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) Greenplum數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 Greenplum數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間:2021-03-03 11:35:27 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) 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
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中維度建模星型架構(gòu) 更多內(nèi)容
  • 幾百?gòu)埍怼?增量數(shù)據(jù)遷移 支持文件增量遷移、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)增量遷移、HBase增量遷移,以及使用Where條件配合時(shí)間變量函數(shù)實(shí)現(xiàn)增量數(shù)據(jù)遷移。 事務(wù)模式遷移 支持當(dāng)遷移作業(yè)執(zhí)行失敗時(shí),將數(shù)據(jù)回滾到作業(yè)開始之前的狀態(tài),自動(dòng)清理目的表的數(shù)據(jù)。 字段轉(zhuǎn)換 支持去隱私、字符串操作、日期操作等常用字段的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 混合云架構(gòu)應(yīng)用云容器 混合云架構(gòu)應(yīng)用云容器 時(shí)間:2020-06-08 17:12:19 容器云 混合云架構(gòu)應(yīng)用場(chǎng)景: 多云部署、容災(zāi)備份 為保證業(yè)務(wù)高可用,需要將業(yè)務(wù)同時(shí)部署在多個(gè)云的容器服務(wù)上,在某個(gè)云出現(xiàn)事故時(shí),通過統(tǒng)一流量分發(fā)的機(jī)制,自動(dòng)的將業(yè)務(wù)流量切換到其他云上。
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    云知識(shí) 云遷移業(yè)務(wù)應(yīng)用評(píng)估的幾個(gè)維度介紹 云遷移業(yè)務(wù)應(yīng)用評(píng)估的幾個(gè)維度介紹 時(shí)間:2021-01-29 09:07:41 云遷移業(yè)務(wù)應(yīng)用的評(píng)估分析項(xiàng)目從源端類別上主要有:應(yīng)用、主機(jī)、數(shù)據(jù)庫(kù)、文件存儲(chǔ)。業(yè)務(wù)應(yīng)用評(píng)估主要從:按場(chǎng)景、按關(guān)聯(lián)性、按層次三個(gè)維度來看。 業(yè)務(wù)應(yīng)用的評(píng)估分析項(xiàng)目
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    數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 服務(wù) 資深專業(yè)團(tuán)隊(duì),為用戶提供專業(yè)的Oracle、MySQL、SQL server、Postgresql等關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù),Redis、MongoDB等非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)以及大數(shù)據(jù)遷移服務(wù)。 訪問店鋪 海量數(shù)據(jù)庫(kù)Vastbase G100管理系統(tǒng)高可信版 海量數(shù)據(jù)庫(kù)Vastbase
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)景三維建模場(chǎng)景介紹 實(shí)景三維建模場(chǎng)景介紹 時(shí)間:2021-06-03 18:44:30 華為云實(shí)景三維建模提供高性能計(jì)算解決方案場(chǎng)景介紹: 衛(wèi)星測(cè)繪 使用高精度測(cè)繪科研衛(wèi)星,搭配長(zhǎng)焦距,大口徑,無畸變的相機(jī),集成高級(jí)和穩(wěn)定性光學(xué)系統(tǒng)等技術(shù),執(zhí)行對(duì)地測(cè)繪任務(wù)。
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    值”,成為助力客戶實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性分析的關(guān)鍵要素。 增強(qiáng)ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在整個(gè)BI系統(tǒng)起到了支柱的角色,更是海量數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、分析的核心。為IoT(Internet of things)、金融、教育、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、O2O(Online to Offline)等行業(yè)提供強(qiáng)大的商業(yè)決策分析支持。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 常用的建模軟件 常用的建模軟件 時(shí)間:2021-06-02 14:55:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中進(jìn)行邏輯建模和物理建模,有如下這些常見軟件可以使用: CA ERWin ERWin 的全稱是ERwin Data Modeler,是CA公司的數(shù)據(jù)建模工具。支持各主流數(shù)據(jù)
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    逆向數(shù)據(jù)庫(kù)(維度建模) 通過逆向數(shù)據(jù)庫(kù)(維度建模),您可以將其他數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)庫(kù)的表導(dǎo)入到指定的模型。 數(shù)據(jù)架構(gòu) 數(shù)據(jù)治理中心 逆向數(shù)據(jù)庫(kù)(維度建模 數(shù)據(jù)治理 中心 DataArts Studio 關(guān)聯(lián)質(zhì)量規(guī)則 當(dāng)您完成表的新建和發(fā)布后,您可以在表關(guān)聯(lián)質(zhì)量規(guī)則。 數(shù)據(jù)架構(gòu) 數(shù)據(jù)治理中心
    來自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 通用架構(gòu)FPGA加速 彈性云服務(wù)器 規(guī)格及功能介紹 通用架構(gòu)FPGA加速彈性云服務(wù)器規(guī)格及功能介紹 時(shí)間:2020-04-02 01:48:16 云服務(wù)器 FPGA加速通用架構(gòu)彈性云服務(wù)器基于SDAccel的通用交互框架,支持塊計(jì)算模塊,支持Xilinx
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) K8S社區(qū)架構(gòu)對(duì)各層的詳細(xì)定義 K8S社區(qū)架構(gòu)對(duì)各層的詳細(xì)定義 時(shí)間:2021-06-30 19:00:15 K8S社區(qū)架構(gòu)對(duì)Kubernetes的分層架構(gòu)有詳細(xì)的定義。 1. 內(nèi)核層 Kubernetes最核心功能,對(duì)外提供API構(gòu)建高層的應(yīng)用,對(duì)內(nèi)提供插件式應(yīng)用執(zhí)行環(huán)境;
    來自:百科
    同時(shí)將可分析維度從2-3個(gè)擴(kuò)展為5-10個(gè),擴(kuò)充業(yè)務(wù)范圍; 在DWS維護(hù)維度數(shù)據(jù),再更新ES數(shù)據(jù),降低了數(shù)據(jù)更新的工作量。 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(cāng)庫(kù)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核,提供即
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 時(shí)間:2020-12-17 10:05:04 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)基于華為FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核,提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài),您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL,結(jié)合商業(yè)
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    隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和分布式技術(shù)的長(zhǎng)足發(fā)展,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)也朝著分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu)演進(jìn)。目前比較流行的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)是MPP(Massive-Parallel Processing)架構(gòu)。MPP架構(gòu)特性如下: MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一般由多個(gè)對(duì)等的數(shù)據(jù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。 MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)被按照某種規(guī)則近乎均勻地分配到每一個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上。
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    ume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關(guān)系數(shù)據(jù)導(dǎo)入)、Kafka(高可靠消息隊(duì)列),支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群。使用 云數(shù)據(jù)遷移 云服務(wù)也可以將外部數(shù)據(jù)導(dǎo)入至 MRS 集群。 3、數(shù)據(jù)存儲(chǔ) MapReduce支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在集群的存儲(chǔ),并且支持多種高效的格式來滿足不同計(jì)算引擎的要求。
    來自:專題
    LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核,提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài),您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL,結(jié)合商業(yè)智能工具,經(jīng)濟(jì)高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(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
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    數(shù)據(jù)庫(kù)介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷史及關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)和主要應(yīng)用場(chǎng)景。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 “云上臺(tái) • 重明”:讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心生產(chǎn)力 創(chuàng)建 DDS 只讀節(jié)點(diǎn),輕松應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)高峰 【云小課】如何初步定位 GaussDB (for openGauss)慢SQL 【云小課】如何查看和優(yōu)化慢SQL
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)價(jià)格 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)價(jià)格 時(shí)間:2020-12-22 15:33:17 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(GaussDB(DWS) )支持按需計(jì)費(fèi),同時(shí)您也可以選擇更經(jīng)濟(jì)的包年包月套餐計(jì)費(fèi)模式。華為云GaussDB(DWS) 根據(jù)您選擇的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)節(jié)點(diǎn)規(guī)格及使用的相關(guān)資源
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