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    ,分發(fā)任務; BYNET:在PE和AMP之間傳送消息; AMP:管理數(shù)據(jù)庫,磁盤進行交互; Teradata數(shù)據(jù)倉庫特點 Shared-nothing MPP架構; 線性擴展; 靈活的配置; 數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負
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    系統(tǒng)的平滑遷移。 兼容傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫 DWS支持SQL 2003標準,兼容Oracle的部分語法和數(shù)據(jù)結構,支持存儲過程,可常用BI(business intelligence)工具無縫對接,業(yè)務遷移修改量極小。 安全可靠 DWS支持 數(shù)據(jù)加密 ,同時可 數(shù)據(jù)庫安全 服務對接,保證云上
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 時間:2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫,并針對決策和分析進行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Expr
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    系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉庫架構師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學習。 課程目標 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型: 對數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識和建設方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實表的概念和設計方法
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    公有云數(shù)據(jù)倉庫服務GaussDB(DWS)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫相比,主要有以下特點顯著優(yōu)勢: 一款分布式MPP數(shù)據(jù)倉庫云化服務,具備開放,高效,兼容,可擴展,易運維等特點。 基于 FusionInsight LibrA數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品內(nèi)核,以云上數(shù)據(jù)倉庫服務的形式將FusionInsight LibrA的能
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    解決方案: DWS支持以外表方式訪問HDFS數(shù)據(jù)。 DWS兼容標準ANSI SQL,提供JDBC/ODBC接口,支持Tableau無縫對接。 DWS隔離批量分析任務和即時查詢?nèi)蝿眨_保即時查詢?nèi)蝿湛焖俚玫巾憫?客戶價值: 在數(shù)據(jù)分散的情況下,通過跨集群協(xié)同分析,支撐周期性業(yè)務分析,無需做全量數(shù)據(jù)搬移和轉化,
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    類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務的設計,數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設計的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設計是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉庫在設計是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設計,數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設計。
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    x86”或“Windows x64”,再單擊“下載”,可以下載現(xiàn)有集群版本匹配的Data Studio工具。 o 單擊“歷史版本”可根據(jù)集群版本下載相應版本的Data Studio工具,建議按集群版本下載配套的工具。 如果同時擁有不同版本的集群,單擊“下載”時會下載集群最低版本相對應的Data Studio工具。
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    在線分析各種病毒的相對載量。 抗病毒藥物研發(fā) 計算機輔助藥物篩選根據(jù)病毒靶點和小分子藥物的3D結構,計算病毒蛋白藥物之間的結合能量,實現(xiàn)從成千上萬的小分子庫中篩選出病毒結合最緊密的候選藥物,從而快速為藥物研究和臨床試驗提供方向。 藥物篩選通常分為靶點蛋白確定、候選藥物小分子篩選、試驗驗證、臨床驗證四大階段。
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 時間:2021-03-08 15:02:51 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、
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    時序表提供時序計算能力。 demo體驗 立即購買 IoT數(shù)倉標準數(shù)倉的區(qū)別 GaussDB(DWS)中的IoT數(shù)倉標準數(shù)倉是兩種不同類型產(chǎn)品,在使用上也存在一定差異,具體可參考表1進行對比分析。 表1 IoT數(shù)倉標準數(shù)倉的差異 數(shù)倉類型 適用場景 產(chǎn)品優(yōu)勢 功能特點 標準數(shù)倉
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    物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點及數(shù)據(jù)分析面臨的關鍵挑戰(zhàn)在于: 降低存儲成本 提升處理效率管理數(shù)據(jù)質量充分數(shù)據(jù)挖掘如何通過數(shù)據(jù)的冷熱分級,選擇不同的存儲及壓縮策略,在保證一定查詢效率條件下,降低綜合存儲成本。 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)中挖掘有價值的信息。 提升處理效率
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    容審核的需求。 優(yōu)勢 -簡單高效 圖像化界面,按業(yè)務要求配置審核策略、凍結策略即可實現(xiàn)業(yè)務開發(fā),數(shù)據(jù)存入OBS自動進行審核。 -檢測準確 TOP伙伴合作,依托智能內(nèi)容識別引擎和廣泛的數(shù)據(jù)協(xié)同機制提升審核精準度 -開放 廣泛集成華為EI和業(yè)界TOP伙伴審核能力 建議搭配使用 對象存儲服務
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