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- 在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)挖掘 內(nèi)容精選 換一換
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加速釋放垂直行業(yè)的市場(chǎng)潛力，基于不同要素結(jié)構(gòu)的演化將不斷衍生出新的商業(yè)模式。傳統(tǒng)行業(yè)的管理模式構(gòu)建在信息不對(duì)稱(chēng)的基礎(chǔ)上在 5G 時(shí)代的實(shí)時(shí)虛擬場(chǎng)景中將更加困難?；ヂ?lián)網(wǎng)改變了因信息不對(duì)稱(chēng)造成的地域局限性，“管控”型管理模式逐漸被“賦能”型管理模式取代。 不確定的未來(lái)和環(huán)境已經(jīng)給市場(chǎng)來(lái)自：云商店安全可靠的在線 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 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，性能提升10倍 客戶痛點(diǎn)： 【數(shù)據(jù)分散】：現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在不同環(huán)境，包括華為云和用戶本地IDC，不能統(tǒng)一分析； 【數(shù)據(jù)量大】：數(shù)據(jù)量不斷增大，查詢(xún)性能下降； 【業(yè)務(wù)來(lái)自：百科
- 在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)挖掘 相關(guān)內(nèi)容
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略，在保證一定查詢(xún)效率條件下，降低綜合存儲(chǔ)成本。 充分數(shù)據(jù)挖掘 如何盡可能的使用各種分析手段，從海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息。 提升處理效率 面對(duì)IoT設(shè)備持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)注入，如何在數(shù)據(jù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)（接入，清洗，入庫(kù)，分析，呈現(xiàn)）實(shí)現(xiàn)最佳處性能。 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量 如何建立一來(lái)自：百科一的生態(tài)化應(yīng)用、專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)資源管理、自助式的多維分析、炫酷的可視化展示、便捷的社會(huì)化分享以及自服務(wù)式的運(yùn)營(yíng)管理六大能力，為企業(yè)提供一站式的數(shù)據(jù)服務(wù)運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)。無(wú)論是統(tǒng)一的數(shù)聚門(mén)戶，還是專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)資源管理，或是自助式的多維分析，炫酷的可視化展示，便捷的社會(huì)化分享，以及數(shù)字化運(yùn)營(yíng)管來(lái)自：專(zhuān)題
- 在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)挖掘 更多內(nèi)容
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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(xún)。 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(kāi)發(fā)人員基于SQL語(yǔ)言可快速開(kāi)發(fā)分析應(yīng)用，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中維護(hù)維度數(shù)據(jù)，再更新ES中數(shù)據(jù)，降低了數(shù)據(jù)更新的工作量。 文中課程來(lái)自：百科![]()
不同于傳統(tǒng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，時(shí)序數(shù)據(jù)的產(chǎn)生通常以一個(gè)固定的時(shí)間頻率進(jìn)行采集，不受其他因素的制約，其數(shù)據(jù)生成的速度是相對(duì)平穩(wěn)。 高壓縮率 高壓縮率能夠帶來(lái)兩方面的收益。一方面能夠節(jié)省大量的硬件存儲(chǔ)成本，節(jié)省硬盤(pán)的開(kāi)銷(xiāo)。另一方面壓縮后的數(shù)據(jù)可以更容易存儲(chǔ)到內(nèi)存中，顯著提高查詢(xún)的性能。 高壓縮率能夠帶來(lái)兩方面的收來(lái)自：專(zhuān)題![]()
GaussDB (DWS)提供了各種任務(wù)的SQL語(yǔ)句，包括查詢(xún)數(shù)據(jù)，在表中插入、更新和刪除行，創(chuàng)建、替換、更改和刪除對(duì)象，控制對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)及其對(duì)象的訪問(wèn)，保證數(shù)據(jù)庫(kù)的一致性和完整性。 GaussDB(DWS)默認(rèn)支持SQL2、SQL3和SQL4的主要特性。 GaussDB(DWS)提供了各種任務(wù)的SQL語(yǔ)句，包來(lái)自：專(zhuān)題![]()
庫(kù)服務(wù)，為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 助力某銀行提升數(shù)據(jù)分析性能30%，實(shí)現(xiàn)分析決策一體化 應(yīng)用場(chǎng)景：替換Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，建設(shè)滿足未來(lái)IT架構(gòu)云化演進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 客戶痛點(diǎn)： Teradata成本高，一體機(jī)封閉架構(gòu)，技術(shù)無(wú)法自主可控;來(lái)自：百科![]()
支持統(tǒng)一管理在腳本開(kāi)發(fā)和作業(yè)開(kāi)發(fā)使用到的file、jar、archive類(lèi)型的資源。 作業(yè)調(diào)度 支持單次調(diào)度、周期調(diào)度和事件驅(qū)動(dòng)調(diào)度，周期調(diào)度支持分鐘、小時(shí)、天、周、月多種調(diào)度周期。 作業(yè)調(diào)度支持多種云服務(wù)的多種類(lèi)型的任務(wù)混合編排，高性能的調(diào)度引擎已經(jīng)經(jīng)過(guò)幾百個(gè)應(yīng)用的檢驗(yàn)。 運(yùn)維監(jiān)控來(lái)自：百科![]()
基于角色的權(quán)限管理(RBAC) 基于角色的用戶管理(Role-Based Access Control，簡(jiǎn)稱(chēng)RBAC)是通過(guò)為角色賦予權(quán)限，用戶通過(guò)成為適當(dāng)的角色而得到這些角色的權(quán)限。 查看更多 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)列的加解密 數(shù)據(jù)加密 作為有效防止未授權(quán)訪問(wèn)和防護(hù)數(shù)據(jù)泄露的技術(shù)，在各種信息系來(lái)自：專(zhuān)題![]()
份數(shù)據(jù)新的用途，滿足企業(yè)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的多方面需求。 關(guān)鍵技術(shù)： 1.應(yīng)用緩存數(shù)據(jù)一致性保證：通過(guò)代理通知應(yīng)用懸掛IO，將緩存中的數(shù)據(jù)刷盤(pán)后，再打快照（需要存儲(chǔ)提供代理，暫未實(shí)現(xiàn)）多掛載點(diǎn)一致性快照：懸掛多個(gè)掛載點(diǎn)的IO后，再打快照 2.秒級(jí)快照和恢復(fù)：快照實(shí)現(xiàn)采用基于索引的ROW(Redirect-On-Write來(lái)自：百科![]()
on網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的解決方案； 4、在華為公有云線上環(huán)境操作網(wǎng)頁(yè)洞察、爬蟲(chóng)運(yùn)行和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的各項(xiàng)實(shí)踐。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開(kāi)發(fā)來(lái)自：百科![]()
為什么要使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？ 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)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(xún)。 使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，通過(guò)某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ETL）的過(guò)程，業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中供分析計(jì)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
來(lái)自：百科![]()
購(gòu)買(mǎi)并安裝數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件； 租用云主機(jī)； 招聘專(zhuān)業(yè)DBA運(yùn)維人員。 華為云DWS 無(wú)需購(gòu)買(mǎi)和安裝任何軟硬件； 按需隨時(shí)租用 DDS ； 無(wú)需招聘DBA，運(yùn)維人員。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科![]()
您可以通過(guò)備份將云硬盤(pán)數(shù)據(jù)恢復(fù)至備份時(shí)間點(diǎn)，也可以使用備份創(chuàng)建新的云硬盤(pán)，新云硬盤(pán)在初始狀態(tài)就有備份中的數(shù)據(jù)。 快照（公測(cè)） 云硬盤(pán)快照指的是云硬盤(pán)數(shù)據(jù)在某個(gè)時(shí)刻的完整拷貝或鏡像，是一種重要的數(shù)據(jù)容災(zāi)手段。創(chuàng)建快照可以快速保存指定時(shí)刻云硬盤(pán)的數(shù)據(jù)。 當(dāng)數(shù)據(jù)丟失時(shí)，您可以回滾數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)完整的恢復(fù)到快照時(shí)間點(diǎn)。同時(shí)，也可來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Loader通過(guò)MapReduce作業(yè)導(dǎo)入\導(dǎo)出作業(yè) 數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HBase 在MapReduce作業(yè)的Map階段中從外部數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)。 在MapReduce作業(yè)的Reduce階段中，按Region的個(gè)數(shù)啟動(dòng)同樣個(gè)數(shù)的Reduce Task，Reduce Task從Map接收數(shù)據(jù)，然后按R來(lái)自：專(zhuān)題![]()
WS Express可直接對(duì)存儲(chǔ)在 對(duì)象存儲(chǔ)OBS 上的大數(shù)據(jù)平臺(tái)集成、處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 優(yōu)勢(shì) 統(tǒng)一分析入口：以DWS的SQL作為上層應(yīng)用的統(tǒng)一入口，應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員使用熟悉的SQL語(yǔ)言即可訪問(wèn)所有數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)交互式分析：針對(duì)即時(shí)的分析需求，分析人員通過(guò)DWS Express，可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取信息。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Studio連接DWS并導(dǎo)入數(shù)據(jù)的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 在創(chuàng)建好數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群后，就可以使用SQL客戶端連接DWS集群中的數(shù)據(jù)庫(kù)，并執(zhí)行SQL語(yǔ)句進(jìn)行數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)查詢(xún)和數(shù)據(jù)分析。 Data Studio是一款用于連接數(shù)據(jù)庫(kù)的客戶端工具，有著豐富的GUI界面，能夠管理數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)來(lái)自：百科![]()
大數(shù)據(jù)分析提供有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。 DWS提供了簡(jiǎn)單易用的Web管理控制臺(tái)，幫助您快速創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集群，輕松執(zhí)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理任務(wù)。 DWS使用流程介紹 圖1 DWS使用流程 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科
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