- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主題事實(shí)表維表 內(nèi)容精選 換一換
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擴(kuò)展性,基于MPP的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺(tái)類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對(duì)不同的使用場(chǎng)景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來(lái)的體驗(yàn)也不盡相同。用戶可以根據(jù)下表簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS)? 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)? 時(shí)間:2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 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)綜合分析案例來(lái)自:百科
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通過(guò)在服務(wù)界面配置化操作,可實(shí)現(xiàn)線上線下數(shù)據(jù)快速集成到云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 支持多種數(shù)倉(cāng)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(cāng),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(cāng)服務(wù),讓云上數(shù)據(jù)萬(wàn)無(wú)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(cāng)成本。來(lái)自:百科GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)庫(kù)支持通過(guò)HDFS外表導(dǎo)出ORC格式數(shù)據(jù)至MRS,通過(guò)外表設(shè)置的導(dǎo)出模式、導(dǎo)出數(shù)據(jù)格式等信息來(lái)指定導(dǎo)出的數(shù)據(jù)文件,利用多DN并行的方式,將數(shù)據(jù)從GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)出到外部,存放在HDFS文件系統(tǒng)上,從而提高整體導(dǎo)出性能。 【查看更多詳情】 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)精選推薦 帶您了解更多 華為云產(chǎn)品 ,助力企業(yè)上云來(lái)自:專題[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi) 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 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(lái)自:百科分析場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)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(cāng)庫(kù),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(cāng)庫(kù)業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 優(yōu)勢(shì) 平滑遷移來(lái)自:百科TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間:2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kù)、Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專用平臺(tái)。來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間:2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù),并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù),可借助DWS Expr來(lái)自:百科數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS通過(guò)可視化的手段以人類便于理解的圖表形式,將重點(diǎn)數(shù)據(jù)以圖形化的頁(yè)面展示,從而顯著的降低了數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維的門(mén)檻,提高了數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維的效率。 運(yùn)維無(wú)憂 數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控DMS將一切繁重的IT運(yùn)維工作都集中在云后臺(tái)管理,從專業(yè),復(fù)雜,繁重的數(shù)據(jù)中心運(yùn)維活動(dòng)中解放出來(lái),使客戶能夠更加專注于其核心業(yè)務(wù)。來(lái)自:專題交通卡口通行車輛分析 本實(shí)踐將加載8.9億條交通卡口車輛通行模擬數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表中,并進(jìn)行車輛精確查詢和車輛模糊查詢,展示DWS對(duì)于歷史詳單數(shù)據(jù)的高性能查詢能力。 本實(shí)踐將加載8.9億條交通卡口車輛通行模擬數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表中,并進(jìn)行車輛精確查詢和車輛模糊查詢,展示DWS對(duì)于歷史詳單數(shù)據(jù)的高性能查詢能力。來(lái)自:專題分鐘級(jí),性能較HiveQL性能提升10倍。 節(jié)省2/3報(bào)表開(kāi)發(fā)人力,開(kāi)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(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,提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型來(lái)自:百科公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比,主要有以下特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢(shì): 一款分布式MPP數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)云化服務(wù),具備開(kāi)放,高效,兼容,可擴(kuò)展,易運(yùn)維等特點(diǎn)。 基于FusionInsight LibrA數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品內(nèi)核,以云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的形式將FusionInsight LibrA的能來(lái)自:百科支持批量數(shù)據(jù)遷移、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)同步,支持20+異構(gòu)數(shù)據(jù)源,全向?qū)脚渲煤凸芾?,支持?span style='color:#C7000B'>表、整庫(kù)、增量、周期性數(shù)據(jù)集成。 規(guī)范設(shè)計(jì) 作為 數(shù)據(jù)治理 的一個(gè)核心模塊,承擔(dān)數(shù)據(jù)治理過(guò)程中的數(shù)據(jù)加工并業(yè)務(wù)化的功能,提供智能數(shù)據(jù)規(guī)劃、自定義主題數(shù)據(jù)模型、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、可視化數(shù)據(jù)建模、標(biāo)注數(shù)據(jù)標(biāo)簽等功能,有利于改善數(shù)據(jù)質(zhì)量,有效支撐經(jīng)營(yíng)決策。來(lái)自:百科le生態(tài)。 自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)on云主機(jī)、華為云DWS三者比較分析 自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 購(gòu)買并安裝服務(wù)器、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等軟硬件; 租用機(jī)房,費(fèi)用高昂; 招聘專業(yè)DBA,運(yùn)維人員。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) on 云主機(jī) 購(gòu)買并安裝數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件; 租用云主機(jī); 招聘專業(yè)DBA運(yùn)維人員。 華為云DWS來(lái)自:百科greSQL/Oracle生態(tài)。 自建傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)在大數(shù)據(jù)時(shí)代的劣勢(shì) 投入高:自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)前期需要投入較多固定成本。 周期長(zhǎng):自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目周期長(zhǎng)。 運(yùn)維工作量大:自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)運(yùn)維難度高,需要招聘專業(yè)運(yùn)維人員。 彈性不足:擴(kuò)容需要較長(zhǎng)部署周期,資源利用率較低,需要自行實(shí)現(xiàn)可擴(kuò)展性架構(gòu)。來(lái)自:百科
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