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

 
 

    基于hive的数据仓库设计 更多内容
  • 支持的数据源(2.9.2.200)

    数据源类型。 本文介绍2.9.2.200版本 CDM 集群所支持数据源。因各版本集群支持数据源有所差异,其他版本支持数据源仅做参考。 表/文件迁移支持数据源类型 表/文件迁移可以实现表或文件级别的数据迁移。 表/文件迁移时支持数据源如表1所示。 表1 表/文件迁移支持数据源

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  • 支持的数据源(2.9.3.300)

    数据源类型。 本文介绍2.9.3.300版本CDM集群所支持数据源。因各版本集群支持数据源有所差异,其他版本支持数据源仅做参考。 表/文件迁移支持数据源类型 表/文件迁移可以实现表或文件级别的数据迁移。 表/文件迁移时支持数据源如表1所示。 表1 表/文件迁移支持数据源

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  • 支持的数据源(2.9.3.300)

    数据源类型。 本文介绍2.9.3.300版本CDM集群所支持数据源。因各版本集群支持数据源有所差异,其他版本支持数据源仅做参考。 表/文件迁移支持数据源类型 表/文件迁移可以实现表或文件级别的数据迁移。 表/文件迁移时支持数据源如表1所示。 表1 表/文件迁移支持数据源

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  • Hive常用配置参数

    说明: 在使用Hive进行联表查询,且关联表无大小表分别(小表数据<24MB)时,建议将此参数值修改为“false”,如果此时将此参数设置为true,执行联表查询时无法生成新mapjoin。 true hive.default.fileformat Hive使用默认文件格式

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  • 使用前必读

    了解如何设计表以实现良好性能。 GaussDB (DWS)开发设计规范介绍数据库应用程序开发过程中,应当遵守设计规范。依据这些规范进行建模,能够更好契合GaussDB(DWS)分布式处理架构,输出更高效业务SQL代码。 对业务执行效率不满意,期望通过调优加快业务执行情况下

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  • 标准数仓开发指南(8.1.3.x)

    了解如何设计表以实现良好性能。 GaussDB(DWS)开发设计规范介绍数据库应用程序开发过程中,应当遵守设计规范。依据这些规范进行建模,能够更好契合GaussDB(DWS)分布式处理架构,输出更高效业务SQL代码。 对业务执行效率不满意,期望通过调优加快业务执行情况下

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  • 标准数仓开发指南(8.1.3.x)

    了解如何设计表以实现良好性能。 GaussDB(DWS)开发设计规范介绍数据库应用程序开发过程中,应当遵守设计规范。依据这些规范进行建模,能够更好契合GaussDB(DWS)分布式处理架构,输出更高效业务SQL代码。 对业务执行效率不满意,期望通过调优加快业务执行情况下

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  • 上云与实施服务可以提供哪些服务?

    上云与实施服务可以提供哪些服务? 数据仓库 平台设计与实施服务 数据仓库规划设计与实施服务-基础版(128vCPU以内) 数据仓库规划设计与实施服务-增量包(128vCPU以上) 数据仓库迁移支持服务 数据仓库迁移支持服务-基础包(同构)(10TB以内) 数据仓库迁移支持服务-增量包(同构)(每TB)

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  • 数据湖治理平台设计

    支持统一管理在脚本开发和作业开发使用到file、jar、archive类型资源。 作业调度 支持单次调度、周期调度和事件驱动调度,周期调度支持分钟、小时、天、周、月多种调度周期。 作业调度支持多种云服务多种类型任务混合编排,高性能调度引擎已经经过几百个应用检验。 运维监控 支持对作

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  • 基于CodeArts TestPlan思维导图设计测试用例方式

    帮助测试人员在执行过程中减少产品测试场景遗漏。 测试设计在整个测试活动中起到承前启后作用,测试设计目的是明确测试活动范围、测试目标和测试方法、能够指导测试执行过程开展,从而规范测试行为。 借助思维导图可以进行启发式测试设计并把设计过程可视化。 此功能为您提供65天试用期

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  • 使用前必读

    了解如何设计表以实现良好性能。 GaussDB(DWS)开发设计建议介绍数据库应用程序开发过程中,应当遵守设计规范。依据这些规范进行建模,能够更好契合GaussDB(DWS)分布式处理架构,输出更高效业务SQL代码。 对业务执行效率不满意,期望通过调优加快业务执行情况下

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  • Hive应用开发简介

    多种客户端连接方式,支持JDBC接口。 Hive主要应用于海量数据离线分析(如 日志分析 ,集群状态分析)、大规模数据挖掘(用户行为分析,兴趣分区,区域展示)等场景下。 为保证Hive服务高可用性、用户数据安全及访问服务可控制,在开源社区Hive-3.1.0版本基础上,Hive新增如下特性: 数据文件加密机制。

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  • DataArts Studio支持的数据源

    Kafka集群。Kafka是一个分布式、分区、多副本消息发布-订阅系统,它提供了类似于JMS特性,但在设计上完全不同,它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性,适用于离线和在线消息消费,如常规消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据(监控数据)、日志收集等大量数据互联网服务的数据收集场景。

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  • 快速使用Hive进行数据分析

    快速使用Hive进行数据分析 Hive基于Hadoop一个数据仓库工具,可将结构化数据文件映射成一张数据库表,并提供类SQL功能对数据进行分析处理,通过类SQL语句快速实现简单MapReduce统计,不必开发专门MapReduce应用,适合用于数据仓库统计分析。 背景信息

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  • 规范设计

    规范设计 配置中心 流程设计 主题设计 码表管理 数据标准 关系建模 业务指标 技术指标 维度建模 父主题: 实施步骤

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  • 安全设计

    安全设计 有标签和安全标识。 部件安全设计满足欧盟和中国等国家和地区准入要求。 父主题: 安全性和可靠性

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  • API设计

    API设计 创建API设计 API设计配置 管理API设计

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  • 设计原则

    云财务管理 能力。 例如,在云账号申请和云资源申请时候,就需要建立完善流程,以便于将组织,项目和其所使用云账号,云资源进行关联,并确保每个部门或团队都对其使用资源负责。而在最终企业财务层面,引入云财务管理能力,也有助于理解企业每个子部门产出和成本关系,甚至于清

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  • 设计原则

    试,部署开发周期较小,使用频繁小型迭代进行。一个典型实践是使用微服务和CI/CD实践,微服务架构是一种更为灵活、可扩展和易于维护架构风格,已经逐渐成为现代应用开发主流选择。它通过将应用程序拆分为小、自治服务,每个服务都负责执行特定业务功能,可以使用不同技术栈,由

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  • 设计思路

    发协同、生产协同、供应协同业务平台,实现产业链上下游数字化、网络化、智能化,以及被赋能企业生产过程透明化、自动化和高效化。 中试中心设计思路 中试中心以模块化为设计核心理念,旨在强化平台可扩展性、重构性、复用性,从而适应互联网技术发展过程中场景变化和需求变化。重点解决

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  • 设计原则

    个区域制造企业,这是平台建设遵循重要原则。 中试中心采用开放可扩展建设技术路线,大量采用模块化、开放性好、自主性强单元技术,以创新性 工业互联网 技术融合应用为导向,遵循分层解耦原则,设计平台总体架构。采用“模块化可重构+数字孪生”技术路线,兼顾新技术、新标准技术,

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