数据仓库服务 GaussDB(DWS)

 

GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库,支持x86和Kunpeng硬件架构,支持行存储与列存储,提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力,用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景,广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统

 
 

    大数据体系架构数据仓库 更多内容
  • 存储引擎体系架构

    存储引擎体系架构 存储引擎体系架构概述 设置存储引擎 存储引擎更新说明 父主题: 存储引擎

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  • 存储引擎体系架构概述

    存储引擎体系架构概述 静态编译架构 通用数据库服务层 父主题: 存储引擎体系架构

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  • 大企业IT治理架构

    越多。企业的IT治理架构也会受到组织结构的影响,以下是一个典型的企业IT治理架构,由于图片空间有限,该架构图中没有列出全部的层级,如IT项目A331的功能小组、成员和运行环境没有呈现出来。本章所描述的企业IT治理最佳实践以下图的IT治理架构为基础,将其映射到华为云上有效运转起来。

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  • 数据仓库

    数据仓库 华为云数据仓库高级工程师培训 父主题: 培训服务

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  • 数据仓库

    数据仓库 表1 数据仓库权限 权限 对应API接口 授权项(Action) IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

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  • 数据仓库

    数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库数据列表 父主题: API

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  • 数据架构

    数据架构 码表和数据标准有什么关系? 关系建模和维度建模的区别? 数据架构支持哪些数据建模方法? 规范化的数据如何使用? 数据架构支持逆向数据库吗? 数据架构中的指标与数据质量的指标的区别? 为什么关系建模或维度建模修改字段后,数据库中表无变化? 表是否可配置生命周期管理?

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  • 数据仓库规格

    0)本地盘规格 规格名称 CPU架构 vCPU 内存(GB) 单节点存储容量 DN数量 使用场景 dws2.olap.4xlarge.i3 X86 16 128 1490GB 1 推荐在生产环境下使用,适用于绝大部分企业大数据量OLAP分析系统,BI报表,可视化屏等场景。 有着极致的性

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  • 数据仓库类型

    数据仓库类型 产品类型概述 标准数仓(DWS 2.0):面向数据分析场景,为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、易运维的企业级数仓服务,支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力。支持冷热数据分析,存储、计算弹性伸缩,并按需、按量计价,为用户提供弹性灵活、极致性价比的体

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  • 数据架构API

    数据架构API 概览 信息架构接口 数据标准接口 数据源接口 码表管理接口 流程架构接口 数据标准模板接口 审批管理接口 主题管理接口 主题层级接口 目录管理 原子指标接口 衍生指标接口 复合指标接口 维度接口 限定接口 维度表接口 事实表接口 汇总表接口 业务指标接口 版本信息接口

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  • 数据架构数据搬迁

    数据架构数据搬迁 数据架构数据搬迁依赖于数据架构的导入导出功能。 约束与限制 导入关系建模表/实体、维度建模维度/事实表、维度建模汇总表前请确保已创建管理中心连接,确保数据连接可用。 数据架构中的时间限定、审核中心和配置中心数据不支持导入导出。如有涉及,请您在其他数据迁移前,先进行手动配置同步。

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  • 方案概述

    方面的能力。 神策产品从数据采集->分析洞察->用户理解和细分->精细化运营和触达->数据(迭代)采集,提供完整的营销数据闭环,从而更高效通过数据进行决策。 方案优势: 具备实时、自助式、开放性三核心竞争力。通过整合多源数据、关联全ID、扩展多实体的数据模型、构建客户分群和标签

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  • 数据架构组件

    数据架构组件 数据架构概述 数据架构使用流程 使用前准备 数据调研 标准设计 模型设计 指标设计 数据集市建设 通用操作 使用教程

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  • 数据架构概述

    。逻辑数据模型是一组规范化的逻辑表结构,逻辑数据模型是根据业务规则确定的,关于业务对象、业务对象的数据项及业务对象之间关系的基本蓝图。 物理模型:是在逻辑数据模型的基础上,考虑各种具体的技术实现因素,进行数据体系结构设计,真正实现数据数据库中的存放,例如:所选的数据仓库是DWS或 MRS _Hive。

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  • 数据架构示例

    数据架构示例 DataArts Studio 数据架构以关系建模、维度建模理论支撑,实现规范化、可视化、标准化数据模型开发,定位于数据治理流程设计落地阶段,输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 本章节操作场景如下: 对MRS Hive数据湖中的出租车出行数据进行数据模型设计。

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