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

 
 

    数据仓库模型设计样例 更多内容
  • 产品介绍

    客户提升 数据仓库 开发与支持能力,保障客户业务系统稳定运行。 该服务分为以下五个部分: 数据仓库 GaussDB (DWS)开发指导:包含代码讲解、API使用指导、开发问题处理。 性能调优:针对客户的业务性能目标及诉求针对性地输出解决方案,主要包括数据仓库性能评估、数据仓库参数调优、数据仓库资源调优三个方面。

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  • 数据资产

    术资产呈现。同时支持采集规范设计创建的数据模型,作为业务资产呈现,并与技术资产自动关联。规范设计中创建的指标也会采集并作为指标资产呈现。 图1 数据地图 元数据采集 元数据(Metadata)是关于数据的数据。在数据仓库系统中,元数据可以帮助数据仓库管理员和开发人员非常方便地找到

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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存算一体和存算分离。其中存算一体还包含单机版模式。各产品类型的不同差异,详情请参见数据仓库类型。 低配置集群,如内存16G、vCPU4核及以下的规格,建议不要用于生产环境,可能会导致资源过载风险。 存算一体规格 存算一体

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  • 数据仓库类型

    数据仓库类型 产品类型概述 存算一体: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、低时延、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,适用于“库、仓、市、湖”一体化的融合分析业务。 存算分离:采用存算分离云原生架构,计算、存储分层弹性

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  • 资源和成本规划

    资源和成本规划 以某行业客户为,客户的需求为构建全公司统一的数据平台,在数据平台中对数据进行治理,并支撑上层的数据应用。 根据客户现有数据量,以及考虑到增量的数据集成方式、数据入湖入仓的膨胀系数、以及客户对平台性能的要求,设计了以下的资源与成本清单。实际收费应以账单为准: 资源与成本清单

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  • 数据架构支持哪些数据建模方法?

    的,先设计概念模型,再进一步细化设计出逻辑模型,最后设计物理模型。 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,进行数据库体系结构设计,真正实现数据在数据库中的存放,例如:所选的数据仓库是DWS或 DLI 。 维度建模 维度建模是从分析决策的需求出发构建模型,它主

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  • 产品介绍

    。 责任分工矩阵表 工作项目说明 在实施数据仓库咨询与规划服务前,需要收集客户现有系统环境中的必要信息,用以支撑服务范围和交付周期。需要收集的信息包括且不限于:数仓集群版本信息、数仓及大数据集群组件信息、数仓及大数据集群用户和权限信息、代码demo具体场景、服务例行维护范围信息。

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  • 优化与支持服务的优势?

    经验丰富的数据仓库服务团队:华为基于在各行各业深入的合作和项目经验中,已然组建了一个拥有丰富行业数据仓库应用经验的专家团队,团队规模300+。从代码开发,到数据仓库性能调优指导,到服务例行维护,到全周期保障重要节假日重保。 高效便利的自研工具:集多种能力于一体,从代码、开发

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  • 资源和成本规划

    资源和成本规划 资源规划说明 以某行业客户为,客户的需求为构建全集团统一的数据平台,在数据平台中对数据进行治理,并支撑上层的数据应用。 假设客户的数据量规模在10T左右,考虑到增量的数据集成方式、数据入湖入仓的膨胀系数、以及客户对平台性能的要求,设计了以下的资源与成本清单。实际收费应以账单为准:

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  • 样例数据导入模型训练服务

    例数据导入模型训练服务 在项目概览界面,单击菜单栏中的“特征工程”,进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”,弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况,配置如下参数: 工程名称:特征工程名称。 开发模式:请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格:选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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  • 样例数据导入模型训练服务

    例数据导入模型训练服务 在项目概览界面,单击菜单栏中的“特征工程”,进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”,弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况,配置如下参数: 工程名称:特征工程名称。 开发模式:请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格:选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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  • 成长地图

    一节课入门及动手实践 数据仓库介绍 性能调优介绍 高级特性 数据库集群管理 SQL进阶 05 实践 在进行表设计、数据导入及查询设计时,可以综合衡量各种影响,以最终选出适合自己的方案。本章总述关键原理,同时配上必要的及原理的使用建议。 最佳实践 表设计优秀实践 数据导入优秀实践

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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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  • 数据使能方案实施

    在开发过程中,开发人员需要仔细阅读并参考开发规范文档,遵循其中的命名规范,并根据mapping表和逻辑文档进行开发,以确保代码的一致性和可读性。 本示例项目以某零售行业客户为,采用 MRS Hudi+DWS湖仓一体化架构。因此ETL开发主要使用两种数据库:MRS HUDI数据库(使用Spark SQL)和DWS数据库(使用DWS

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  • 流程设计

    流程设计 宏观层面:重点是组织架构与流程架构匹配,组织设置必须支撑流程价值实现,组织职责必须清晰具体,不能有重叠、空白、过多、过少; 微观层面:看流程角色职责是否通过岗位职责的设置有效落实,岗位职责与其匹配的流程角色职责相符。 单击左侧导航栏“流程设计”并进入流程设计页面。 图1

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  • 设计原则

    设计原则 以下是常用的性能优化指导原则: 中心化原则:识别支配性工作量负载功能,并使其处理过程最小化,把注意力集中在对性能影响最大的部分进行提升。 本地化原则:选择靠近的活动、功能和结果的资源;避免通过间接的方式去达到目的,导致通信量或者处理量大辐增加,性能大辐下降。 共享资源:

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  • 设计优化

    设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题: PERF05 性能优化

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  • 设计原则

    故障对系统造成的影响,并持续稳定地运行,建议遵循以下设计原则。 高可用设计 单点故障会导致整个系统崩溃、主要功能受到影响、任务延误的系统轻度损坏或存在较大的故障隐患,因此系统的高可用设计非常关键。 高可用设计的主要手段是冗余,甚至是多级冗余的组合,包括异地容灾方式保证灾难情况下无单点:

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  • 设计原则

    进行任何通信之前都将通过显式的验证,减少系统信任带来的攻击面。零信任把现有的基于实体鉴别和默认授权的静态信任模型(非黑即白),变成基于持续风险评估和逐次授权的动态信任模型。 零信任不根据网络空间位置决定可信度,其重心在于保护资源,而不是网段。与传统安全理念对比,它将网络防御的重心

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  • 设计架构

    图1 架构设计入口 “设计中心”根据方案复用报告和不复用报告的情况,展现形式也不一。您可以根据您方案的实际情况点击“不复用报告-架构设计指导”和“复用报告-架构设计指导”跳转查看。 不复用报告-架构设计指导 设计集成架构: 进入“设计中心”点击“创建一个技术架构”--》“集成架构”--》点击“集成架构”

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  • VN设计

    VN设计 通过对不同的业务划分为不同的VN,实现生产业务、办公业务、多媒体业务的同类型业务正常互通,不同类型业务隔离不互通。 同时为生产、办公、多媒体、等不同业务分配不同比例带宽,保障网络拥塞时各业务流量都能得到调度。 父主题: 用户业务设计

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