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  • csv數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
  • 瀏覽器。 如何配置 CS V數(shù)據(jù)來源？ CSV文件的第一行為表頭，文件的每一行都是一個數(shù)據(jù)記錄，每個記錄由一個或多個字段組成，用逗號分隔。在配置數(shù)據(jù)源的時候，保留CSV的首行作為表頭，并且每一個列的列名需要和相應(yīng)圖表中要求的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的字段名保持一致。 DLV 的數(shù)據(jù)連接支持哪些類型？ DLV的數(shù)據(jù)連接支持以下幾種：
    來自：專題
    果。 Step4創(chuàng)建表 步驟 ①在“數(shù)據(jù)庫”下拉框中，選擇新創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫db1。 ②在SQL語句編輯區(qū)域中，輸入SQL語句創(chuàng)建數(shù)據(jù)表。例如，創(chuàng)建名稱為Table1的數(shù)據(jù)表，數(shù)據(jù)文件在 OBS 上的路徑為“obs://dli/dli/data.csv”。 create table table1(id
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  • 系統(tǒng)。 營銷數(shù)據(jù)上報 可以實時上報銷售、庫存、計劃數(shù)據(jù)，上級領(lǐng)導(dǎo)通過移動端對上報數(shù)據(jù)進行審批，通過搜索功能可隨時查找上報信息。 合同管理 贏單之后，銷售可以在線起草合同。泛微實現(xiàn)了合同起草、審批、簽署、執(zhí)行、變更、歸檔全過程數(shù)字化管理，提供多維度合同報表。 七、數(shù)據(jù)統(tǒng)計 泛微通過
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    18:01:09 數(shù)據(jù)庫 在導(dǎo)入導(dǎo)出界面，我們可以將已有的SQL語句導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫中執(zhí)行，將數(shù)據(jù)庫文件或者SQL結(jié)果集進行導(dǎo)出保存。 步驟1 新建導(dǎo)入任務(wù)，可以導(dǎo)入SQL文件或者CSV文件； 步驟2 選擇文件來源，既可以是本地導(dǎo)入，也可以從OBS獲??； 步驟3 選擇數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)入后的文件將在在對應(yīng)的庫內(nèi)執(zhí)行；
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    加密云硬盤的備份數(shù)據(jù)會以加密方式存放。 云存儲 彈性文件服務(wù)SFS SFS服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫MySQL、云數(shù)據(jù)庫Postgre SQL、云數(shù)據(jù)庫SQL Server RDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 云數(shù)據(jù)庫 文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù) DDS DDS數(shù)據(jù)庫服務(wù)端數(shù)據(jù)加密 EI企業(yè)智能
    來自：專題
    Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具，可以用來進行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載（ETL），這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機制。Hive定義了簡單的類SQL查詢語言，稱為HiveQL，它允許熟悉SQL的用戶查詢數(shù)據(jù)。Hive的數(shù)據(jù)計算依賴于MapReduce、Spark、Tez。
    來自：百科
    寸。 多種數(shù)據(jù)源支持 無縫集成華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)、數(shù)據(jù)湖探索、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、對象存儲服務(wù)等，支持本地CSV、在線API及企業(yè)內(nèi)部私有云數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)可視化 DLV 數(shù)據(jù)可視化服務(wù)（Data Lake Visualization）是一站式數(shù)據(jù)可視化平臺，適配云上云下多種數(shù)據(jù)源，提供豐
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    互認證 云數(shù)據(jù)庫相關(guān)精選文章推薦 免費數(shù)據(jù)庫 GaussDB (for Mongo) MySQL數(shù)據(jù)庫的特點 免費的云數(shù)據(jù)庫領(lǐng)取 云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL實例變更 數(shù)據(jù)庫登錄入口_華為GaussDB分布式數(shù)據(jù)庫免費領(lǐng)取 MySQL云數(shù)據(jù)庫 免費數(shù)據(jù)庫 關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫應(yīng)用
    來自：專題
    無縫集成華為云 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)、數(shù)據(jù)湖探索、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、對象存儲服務(wù)等，支持本地CSV、在線API及企業(yè)內(nèi)部私有云數(shù)據(jù)； 數(shù)據(jù)可視化 DLV 數(shù)據(jù)可視化服務(wù)（Data Lake Visualization）是一站式數(shù)據(jù)可視化平臺，適配云上云下多種數(shù)據(jù)源，提供豐富多樣的2D、3D可視化組件，采用拖拽式自由布
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    華為云計算 云知識 DDM 實現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 DDM實現(xiàn)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分片方法 時間：2021-05-31 16:17:12 數(shù)據(jù)庫 傳統(tǒng)由應(yīng)用自己實現(xiàn)分片： 1. 應(yīng)用邏輯復(fù)雜：由應(yīng)用改寫SQL語句，將SQL路由到不同的DB，并聚合結(jié)果； 2. DB故障和調(diào)整都需要應(yīng)用同步調(diào)整，運維難度劇增；
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    B0以外的DB是否有數(shù)據(jù)，如果非DB0外的其他DB上有數(shù)據(jù)（如DB1有數(shù)據(jù)），會出現(xiàn)變更失敗。 數(shù)據(jù)必須是只存儲在DB0上的主備實例才支持變更為Proxy集群。 分布式緩存Redis精選推薦 分布式緩存Redis 分布式緩存Redis實戰(zhàn) 分布式緩存服務(wù)數(shù)據(jù)遷移 分布式緩存Redis版本差異
    來自：專題
    云知識 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 時間：2020-12-04 11:23:11 數(shù)據(jù)湖探索（ DLI ）中數(shù)據(jù)庫的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫基本相同，它還是DLI管理權(quán)限的基礎(chǔ)單元，賦權(quán)以數(shù)據(jù)庫為單位。 在DLI中，表和數(shù)據(jù)庫是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI
    來自：百科
    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺） 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺） 時間：2020-11-18 16:38:33 數(shù)據(jù)主題聯(lián)接（數(shù)據(jù)中臺）對數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)按業(yè)務(wù)流/事件、對象/主體進行聯(lián)接和規(guī)則計算等處理，形成面向數(shù)據(jù)消費的主題數(shù)據(jù)，具有多角度、多層次、多粒度等特征，支撐業(yè)務(wù)分析、決策與執(zhí)行。
    來自：百科
    編程就能輕松搭建可視化大屏，并且依據(jù)投放設(shè)備分辨率，自由定制大屏尺寸。 多種數(shù)據(jù)源支持 無縫集成華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)、數(shù)據(jù)湖探索、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、對象存儲服務(wù)等，支持本地CSV、在線API及企業(yè)內(nèi)部私有云數(shù)據(jù)。 應(yīng)用場景 企業(yè)安全態(tài)勢感知 從微觀到宏觀，全面呈現(xiàn)，讓一切入侵有跡可循，
    來自：百科
    使用DLI進行電商實時業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)湖探索優(yōu)勢 支持SQL操作： DLI提供標準SQL接口，用戶僅需使用SQL便可實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)查詢分析。SQL語法全兼容標準ANSI SQL 2003。 跨源分析： 支持多種數(shù)據(jù)格式，云上多種數(shù)據(jù)源、ECS自建數(shù)據(jù)庫以及線下數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)無需搬遷，即可實現(xiàn)
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    通過我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)源的連接配置，支持如下數(shù)據(jù)源： 對象存儲服務(wù)（OBS） 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（DWS） 數(shù)據(jù)湖探索（DLI） MapReduce服務(wù) （ MRS Hive） MapReduce服務(wù)（MRS SparkSQL） 云數(shù)據(jù)庫MySQL 云數(shù)據(jù)庫PostgreSQL 云數(shù)據(jù)庫SQL Server
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    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉庫DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時間：2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉庫 DWS將OBS上存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表，從而利用數(shù)據(jù)庫SQL引擎的能力對OBS上的數(shù)據(jù)進行分析。DWS數(shù)據(jù)倉庫 SQL On OBS，冷熱數(shù)據(jù)分離，歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。
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    相同引擎數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出，稱之為同構(gòu)型數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出。不同引擎數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出，稱之為異構(gòu)型數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出。 mysql云數(shù)據(jù)庫必讀文檔 什么是云數(shù)據(jù)庫RDS 云數(shù)據(jù)庫RDS是一種基于 云計算平臺 的穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線云數(shù)據(jù)庫服務(wù)。云數(shù)據(jù)庫RDS支持以下引擎：MySQL，PostgreSQL，SQL
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    支持的數(shù)據(jù)源（2.9.2.200）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.3.300）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.2.200）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.3.300）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源（2.9
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