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四、以模型驅動的IoTA架構 云邊協同，模型驅動的分析架構： 1.貫穿整體業(yè)務始終的數據模型，一致體驗，去ETL化 2.邊緣計算SDK，邊緣側可部署數據分析邏輯，增強時效性 關鍵問題： 1.期望構建標準化的數據模型，達到去ETL化的效果，可能需要較長時間的演化2.并未完全解決流批分離處理架構下分析結果可能不一。來自：百科![]()
針對即時的分析需求，分析人員可實時從大數據平臺中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點，即可擴展系統(tǒng)的數據存儲能力和查詢分析的性能，可支持PB級數據的存儲和計算。 增強型ETL和實時BI分析 數據倉庫 在整個BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更是海量數據收集、存儲、分析的核心。為IoT（Internet of thing來自：百科![]()
，可以合并為n個文件（n值可配） 導入（導出）文件時，可以對文件進行過濾，過濾規(guī)則同時支持通配符和正則表達式 支持批量導入/導出ETL任務 支持ETL任務分頁查詢、關鍵字查詢和分組管理 對外部組件提供浮動IP Loader組件操作 從零開始使用Loader 提供一個使用Loade來自：專題![]()
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場景，根據上層業(yè)務建設多樣性數倉集市。湖倉一體避免了煙囪式割裂建設導致的效率問題，進一步降低多技術平臺導致的運維復雜度，降低了跨湖倉來回ETL的時延。 華為云Stack FusionInsight MRS云原生 數據湖 讓數據走上“高速”路 華為在湖倉一體早有布局，在2020年華為全來自：百科![]()
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使用前必讀:使用場景說明 方案概述:應用場景 應用場景:大數據ETL處理 什么是B1、SoH、BWoH？它們之間區(qū)別是什么？ 方案概述:應用場景 方案概述:需求場景 方案概述:應用場景 DLI適用哪些場景:大數據ETL處理 方案概述:應用場景 入門簡介:場景三：使用應用平臺進行應用運營來自：云商店![]()
多個節(jié)點上，數據分析任務被推送到數據所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數據處理工作，實現對數據處理的快速響應。 應用層：數據加載工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商業(yè)智能BI工具、數據挖掘和分析工具，均可以通過標準接口與GaussDB(DWS來自：百科![]()
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