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- etl 數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
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GaussDB (DWS)應(yīng)用場景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時BI分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時BI分析 時間：2021-06-17 12:54:27 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在增強(qiáng)型ETL和實(shí)時BI分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點(diǎn)： 數(shù)據(jù)遷移：多數(shù)據(jù)源，高效批量、實(shí)時數(shù)據(jù)導(dǎo)入。來自：百科用 DSC 服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移；區(qū)分通過GDS和COPY工具進(jìn)行物理數(shù)據(jù)遷移的區(qū)別；列舉常用的ETL工具種類和用法。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)遷移概述 2. DSC SQL語法遷移工具 3. GDS遷移物理數(shù)據(jù) 4. COPY遷移物理數(shù)據(jù) 5. ETL工具 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字來自：百科
- etl 數(shù)據(jù) 相關(guān)內(nèi)容
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抽取轉(zhuǎn)換加載，即ETL（Extracting, Transferring, Loading），是一個面向大數(shù)據(jù)量處理的專業(yè)化數(shù)據(jù)整合工具。ETL主要是用于從源系統(tǒng)（數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng)）抽取數(shù)據(jù)集，然后對數(shù)據(jù)集進(jìn)行維度轉(zhuǎn)換、連接、清洗和匯總處理，最后將結(jié)果數(shù)據(jù)集裝載或輸出到目標(biāo)系統(tǒng)（數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng)）。來自：百科圖2車企數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)型 大數(shù)據(jù)ETL處理 運(yùn)營商大數(shù)據(jù)分析 運(yùn)營商數(shù)據(jù)體量在PB~EB級，其數(shù)據(jù)種類多，有結(jié)構(gòu)化的基站信息數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的消息通信數(shù)據(jù)，同時對數(shù)據(jù)的時效性有很高的要求， DLI 服務(wù)提供批處理、流處理等多模引擎，打破數(shù)據(jù)孤島進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢 大數(shù)據(jù)ETL：具備TB~EB來自：百科
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云知識 面對IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā)，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)正在發(fā)生哪些適應(yīng)性變化？ 面對IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā)，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)正在發(fā)生哪些適應(yīng)性變化？ 時間：2021-03-12 14:33:05 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 一、傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺Lambda架構(gòu)： 兩條數(shù)據(jù)流獨(dú)立處理： 1.實(shí)來自：百科![]()
持。 優(yōu)勢 數(shù)據(jù)遷移 多數(shù)據(jù)源，高效批量、實(shí)時數(shù)據(jù)導(dǎo)入。 高性能 PB級數(shù)據(jù)低成本的存儲與萬億級數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析秒級響應(yīng)。 實(shí)時 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流實(shí)時整合，及時對經(jīng)營決策進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整。 圖3增強(qiáng)型ETL+實(shí)時BI分析 實(shí)時數(shù)據(jù)分析 移動互聯(lián)網(wǎng)、IoT場景下會產(chǎn)生大量實(shí)時數(shù)據(jù)，為了快速獲取來自：百科![]()
使用Loader導(dǎo)入數(shù)據(jù) Loader是實(shí)現(xiàn) MRS 與外部數(shù)據(jù)源如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、SFTP服務(wù)器、FTP服務(wù)器之間交換數(shù)據(jù)和文件的ETL工具，支持將數(shù)據(jù)或文件從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng)導(dǎo)入到MRS系統(tǒng)中。 使用Loader導(dǎo)出數(shù)據(jù) 指導(dǎo)用戶通過在Loader界面將數(shù)據(jù)從MRS導(dǎo)出到外部的數(shù)據(jù)源。 MRS精選文章推薦來自：專題![]()
，其主要觀點(diǎn)是結(jié)合數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)勢，旨在構(gòu)建高效、靈活、簡潔的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺。數(shù)據(jù)湖內(nèi)承載全量數(shù)據(jù)，根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活組合，對數(shù)據(jù)進(jìn)行批量、實(shí)時加工，讓企業(yè)用一份數(shù)據(jù)，按需建立AI、BI、數(shù)據(jù)科學(xué)等多工作負(fù)載，加速數(shù)據(jù)在湖內(nèi)流動，減少80%的數(shù)據(jù)搬遷，一個數(shù)據(jù)平臺按需支持批處理來自：百科![]()
刪除VolcanoJobdeleteBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 相關(guān)推薦 產(chǎn)品優(yōu)勢 應(yīng)用場景:大數(shù)據(jù)ETL處理 DLI適用哪些場景:大數(shù)據(jù)ETL處理 全局有序隊(duì)列的性能怎樣？ Storm性能調(diào)優(yōu):拓?fù)湔{(diào)優(yōu) 適用場景 適用場景 管理規(guī)則:概述 如何提高消息處理效率:消息可以批量生產(chǎn)和消費(fèi)來自：百科![]()
同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分層解耦，即保障了靈活性，又保障了時效性，更是實(shí)現(xiàn)全局數(shù)據(jù)的一致性，保障數(shù)據(jù)的“清潔”，也進(jìn)一步減輕了數(shù)據(jù)治理的負(fù)擔(dān)。 · 全生命周期數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)治理，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量 數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)分析正確的前提，數(shù)據(jù)治理為政企客戶提供多源數(shù)據(jù)的集成，通過數(shù)據(jù)開發(fā)編排實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)作業(yè)的E來自：百科![]()
（項(xiàng)目剖面圖） 【小結(jié)】：保證數(shù)據(jù)實(shí)時有效可追溯。 三、數(shù)據(jù)自動化分析 系統(tǒng)內(nèi)多維度的出租、賬務(wù)等數(shù)據(jù)都可以通過圖表的方式進(jìn)行展示，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，數(shù)據(jù)分析為決策提供科學(xué)依據(jù)。 建立工作預(yù)警機(jī)制，提前鋪排租賃工作，客戶逾期及時掌握，提前智能預(yù)警，方便協(xié)調(diào)資源跟進(jìn)。 （數(shù)據(jù)柱狀圖） 形成項(xiàng)目型來自：云商店![]()
行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 應(yīng)用層：數(shù)據(jù)加載工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商業(yè)智能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具，均可以通過標(biāo)準(zhǔn)接口與GaussDB(DWS)集成。GaussDB(DWS)兼容Postgre來自：百科![]()
到秒。 場景特點(diǎn)：面向流數(shù)據(jù)，支持Window、CEP、Join等復(fù)雜的流分析操作，毫秒級時延。 適用場景：實(shí)時 日志分析 ，網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控，實(shí)時風(fēng)險(xiǎn)管控，實(shí)時數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，實(shí)時數(shù)據(jù)ETL。 圖1實(shí)時流分析場景 物聯(lián)網(wǎng)IoT場景 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或邊緣設(shè)備，上傳數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)接入服務(wù)（DIS）或者其來自：百科![]()
動駕駛網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)入湖治理 將網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的原始數(shù)據(jù)加工為數(shù)據(jù)集/訓(xùn)練集，提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)解析、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)標(biāo)注等多種工具服務(wù)，幫助用戶提升數(shù)據(jù)處理效率 優(yōu)勢 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)治理高效，數(shù)據(jù)易理解使用 設(shè)備采集數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化，支持多種主流文件的導(dǎo)入和ETL處理，數(shù)據(jù)清洗/轉(zhuǎn)換的治來自：百科![]()
在多個節(jié)點(diǎn)上，數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 圖1產(chǎn)品架構(gòu) 應(yīng)用層 數(shù)據(jù)加載工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商業(yè)智能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具，均可以通過標(biāo)準(zhǔn)接口與DWS來自：百科![]()
另一方面如果鎖住了多張表，又會阻擋數(shù)據(jù)庫表單更新的事務(wù)，造成業(yè)務(wù)的延時甚至中斷。 解決方案 數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場景，并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)情報(bào)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。 使用數(shù)據(jù)倉庫，通過某個數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ETL）的過程，業(yè)來自：百科![]()
什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 什么是熱數(shù)據(jù)、溫數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)？ 時間：2021-05-25 16:02:57 存儲與備份 熱數(shù)據(jù)指頻繁訪問的在線類數(shù)據(jù)，對存儲性能要求高。 冷數(shù)據(jù)指不經(jīng)常訪問的離線類數(shù)據(jù)，比如備份和歸檔數(shù)據(jù)。存儲性能要求相對低，要求大容量存儲介質(zhì)。 溫數(shù)據(jù)的訪問頻來自：百科![]()
14:37:02 大數(shù)據(jù)在人們的生活中無處不在，在IoT、電子商務(wù)、金融、制造、醫(yī)療、能源和政府部門等行業(yè)均可以使用華為云MRS服務(wù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理。 海量數(shù)據(jù)分析場景 海量數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的主要場景。通常企業(yè)會包含多種數(shù)據(jù)源，接入后需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL處理形成模型化數(shù)據(jù)，以便提供來自：百科
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