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

 
 

    数据仓库etl抽取方法按天 更多内容
  • 什么是信息抽取

    什么是信息抽取 信息抽取是从基础数据中抽取待创建图谱的实体、属性信息以及实体间的相互关系。目的是从原始数据(包括结构化数据或非结构化数据)中抽取结构化的信息。 配置方式 信息抽取分为结构化抽取和非结构化抽取,其适用范围和抽取方式如表1所示。 表1 配置方式说明 配置方式 适用范围

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  • 应用场景

    辑,无需关心多线程模型。 简单易用:直接使用标准SQL编写指标分析逻辑,无需关注背后复杂的分布式计算平台。 按需计费: 日志分析 按时效性要求周期进行调度,每次调度之间存在大量空闲期。 DLI 按需计费只在使用期间收费,成本较独占队列降低50%以上。 建议搭配以下服务使用 OBS,DIS,DWS,RDS

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  • 应用场景

    应用场景 数据仓库 迁移 数据仓库是企业的重要数据分析系统,随着业务量的增长,自建数仓性能逐渐不能满足实际要求,同时扩展性差、成本高,导致扩容极为困难。DWS作为云上企业级数据仓库,具备高性能、低成本、易扩展等特性,满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。 图1 数据仓库迁移 优势 平滑迁移

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  • 通用实体抽取工作流

    通用实体抽取工作流 工作流介绍 准备数据 选择数据 训练模型 评估模型 部署服务 父主题: 自然语言处理 套件

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  • 什么是字段抽取函数

    字段抽取函数后,KG服务会根据所配置的字段抽取函数进行信息抽取,即从原始数据中抽取结构化的信息。更多详情请见配置信息抽取。 字段抽取函数说明 KG服务支持的信息抽取函数如表1所示。其中,“字段”表示基础数据中的字段名,在抽取函数中引用字段时,使用格式为“${字段}”,例如抽取基础

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  • 数据仓库规格

    数据仓库规格 GaussDB (DWS)的规格按照产品类型分为标准数仓、实时数仓和IoT数仓。其中实时数仓还包含单机版模式。各产品类型的不同差异,详情请参见数据仓库类型。 标准数仓(DWS 2.0)规格 标准数仓(DWS 2.0)云盘规格,该规格弹性伸缩,无限算力、无限容量,规格详情请参见表1。

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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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  • 数据使能方案实施

    Studio 数据治理中心 是一个强大的ETL工具和技术,它可以帮助开发人员设计、编写和管理ETL脚本。以下是 DataArts Studio 在这些方面的主要功能和优势: 可视化的ETL设计:DataArts Studio提供了一个直观的可视化界面,使开发人员能够以图形化方式设计和配置ETL流程。通过拖放组

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  • 应用场景

    应用场景 数据仓库迁移 数据仓库是企业的重要数据分析系统,随着业务量的增长,自建数仓性能逐渐不能满足实际要求,同时扩展性差、成本高,也使扩容极为困难。GaussDB(DWS) 作为云上企业级数据仓库,具备高性能、低成本、易扩展等特性,满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。 图1 数据仓库迁移

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  • 配置信息抽取简介

    据)中抽取结构化的信息。 配置方式 信息抽取分为结构化抽取和非结构化抽取,其适用范围和抽取方式如表1所示。 表1 配置方式说明 配置方式 适用范围 具体方式 操作指引 结构化抽取 基础数据格式为xlsx、csv、json格式 交互界面配置:通过输入实体类型、抽取函数及抽取前后的数据字段,完成信息抽取配置。

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  • 数据实施质量检查

    附加字段规范检查 数据治理 时,数据会分层建设,数据集成方式(增量,全量)、集成周期都不一样,按照这些对每张表其统一规范命名。扩展字段是为了对其每条数据做更好的运维统计,例如加了版本批次号、经过哪个ETL脚本而来的、数据入仓更新时间、软删除等等。 源系统和SDI层数据一致性检测 表数量对比 表内容对比

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  • 为什么要使用数据仓库?

    。 解决方案 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景, 并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库,通过某个数据转换(ETL)的过程,业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计算使用

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  • 新建表/文件迁移作业

    置“失败重试”参数。 不重试 作业分组 选择作业的分组,默认分组为“DEFAULT”。在 CDM “作业管理”界面,支持作业分组显示、组批量启动作业、分组导出作业等操作。 DEFAULT 是否定时执行 如果选择“是”,可以配置作业自动启动的时间、重复周期和有效期,具体请参见配置定时任务。

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  • 提取方法

    提取方法 选择要提取的代码,然后单击装订线中的灯泡图标,或“Alt+Enter”键查看可用的重构。源代码片段可以提取到新方法中,也可以提取到不同范围的新函数中。在提取重构期间,系统将提示您提供有意义的名称。 父主题: 重构操作

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  • 通用方法

    通用方法 相关类 GatewayClient对象包含获取服务节点、获取各种类型的消息构造器及交易ID等方法,基于SDK开发时,必须先构造该对象。 client.GatewayClient BsClient对象包含富媒体文件上链、下载、操作记录查询等方法,使用 区块链 富媒体存储相关功能时,必须先构造该对象。

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  • 测试方法

    测试方法 RDS for SQL Server是基于华为云平台的,完全兼容微软SQL Server的在线关系型数据库服务。相对于开源社区版数据库,提供更高安全性、稳定性和高性能,默认提供主备架构,并配备完善的备份、恢复、监控和迁移等方案。支持包年/包月和按需两种付费方式。 测试环境

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  • 测试方法

    测试方法 PostgreSQL是一个开源对象关系型数据库管理系统,并侧重于可扩展性和标准的符合性,被业界誉为“最先进的开源数据库”。PostgreSQL面向企业复杂SQL处理的OLTP在线事务处理场景,支持NoSQL数据类型(JSON/XML/hstore),支持GIS地理信息处

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  • 测试方法

    测试方法 本章节基于GeminiDB DynamoDB,进行性能测试,具体包括测试环境、测试步骤、以及测试模型。 测试环境 区域:华北-北京四。 可用区:可用区1。 弹性云服务器 (Elastic Cloud Server,简称E CS ):规格选择h3.4xlarge.2,16U32GB,操作系统镜像使用CentOS

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  • 测试方法

    测试方法 使用TPCH测试工具测试并行查询对22条Query的性能提升情况: 测试工具:TPCH 规格配置:32U256G 内核版本:2.0.26.1 并行线程数:16 测试数据量:100G 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github.com/electrum/t

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  • 方法分析

    图1 Debugging诊断 单击“方法分析”,进入方法分析页签。 输入类名称并选择方法名,单击“确认”。页面展示该方法的某一次执行的信息。 图2 方法分析详情 页面左侧展示该方法的执行记录,包括:耗时明细、调用来源以及方法源码。 耗时明细展示调用方法,耗时时间,“下钻”操作。 单击“下钻”展示某个调用方法的详细信息。

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  • 配置方法

    配置方法 视频直播支持配置并开启HTTPS安全加速,保障您的直播数据在传输过程中受到加密保护。 背景信息 相比HTTP协议,HTTPS具有如下优势: HTTPS协议是由SSL+HTTP协议构建的可进行加密传输、身份认证的网络协议,要比HTTP协议安全,可防止数据在传输过程中被窃取、改变,确保数据的完整性。

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