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

 
 

    数据仓库系统的工作原理 更多内容
  • 背景与原理(BPM)

    网关图元(Gateways):网关用来控制流程执行流向,可理解为决策、判断。 活动图元(Activities):是BPM核心图元,可理解为节点或者步骤,例如调用脚本、用户需要做任务。 3 BPM设计操作区域。在该区域可对BPM进行具体流程设计、组件放置。 不同色块表示不同泳道,BPM由一个或多

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  • 备份原理及方案

    磁盘空间。 图2 副本集备份原理图 单节点实例 单节点备份是在仅有的一个节点上进行,最终备份文件将以压缩包形式存储在 对象存储服务 (OBS)中,不会占用实例磁盘空间。 单节点备份基于mongodump实现,备份过程中会额外占用节点CPU、内存等资源,资源不足时会出

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  • 节点伸缩原理

    池需要扩容节点数量。 Simulator: 负责缩容场景下,找到满足缩容条件节点。 Expander: 负责在扩容场景下,根据用户设置不同策略来,从Estimator选出节点池中,选出一个最佳选择。当前Expander有多种策略,如表1。 表1 CCE支持Expander策略

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  • Hive CBO原理介绍

    计算出代价最小的一个计划,作为最终顺序优化结果。 代价具体计算方法: 当前版本,代价衡量基于Join出来数据条数:Join出来条数越少,代价越小。Join条数多少,取决于参与Join选择率。表数据条数,取自表级别的统计信息。 过滤条件过滤后条数,由列级别的统计信息,max,min,以及NDV(Number

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  • 备份原理及方案

    采用单个数据库节点部署架构。与主流主备实例相比,它只包含一个节点,但具有高性价比。备份触发后,从主库备份数据并以压缩包形式存储在对象存储服务上,不会占用实例磁盘空间。 主备实例 采用一主一备经典高可用架构,主备实例每个节点规格保持一致。备份触发后,从主库备份数据并以压缩包形式存储在对象存储服务上,不会占用实例的磁盘空间。

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  • 增量迁移原理介绍

    增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题: 进阶实践

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  • 迁移作业原理

    取决于源端数据源性能。 如需优化,请参见源端数据源相关说明文档。 网络带宽 CDM 集群与数据源之间可以通过内网、公网VPN、NAT或专线等方式互通。 通过内网互通时,网络带宽是根据不同CDM实例规格带宽限制。 cdm.large实例规格CDM集群网卡基准/最大带宽为0

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  • 背景和原理(对象)

    存在数据库大宽表中)。 您可以围绕对象这一核心,定义相关字段、字段校验规则、界面样式、字段变更时触发事件等。如果把待开发业务系统比作一部电影,对象就是电影中一个个角色,需要勾勒角色外貌、性格特点、人物关系和所经历剧情。 租户开发者可以自定义对象(Custom Obje

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  • 支持文件系统挂载的操作系统

    支持文件系统挂载操作系统 已通过兼容性测试操作系统如表1所示。 表1 支持文件系统挂载操作系统列表 类型 版本范围 SFS容量型文件系统 通用文件系统 SFS Turbo文件系统 CentOS CentOS 5,6,7 for x86 √ √ √ Debian Debian

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  • 元数据简介

    按照传统定义,元数据(Metadata)是关于数据数据。元数据打通了源数据、 数据仓库 、数据应用,记录了数据从产生到消费全过程。元数据主要记录数据仓库中模型定义、各层级间映射关系、监控数据仓库数据状态及ETL任务运行状态。在数据仓库系统中,元数据可以帮助数据仓库管理员和

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  • 对系统的要求

    正常使用 系统默认开启Wi-Fi 系统默认为MTP模式 系统默认支持存储扩展卡 系统按键需以广播形式发送按键按下或抬起事件 系统需支持OTA升级 系统需提供升级差分包和系统安装方法,ISDP+应用提供检测系统更新和下载差分包文件方法,共同完成OTA升级功能。 系统需支持Launcher应用自启动

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  • HBase基本原理

    定义Column数量和类型。HBase中表列非常稀疏,不同行个数和类型都可以不同。此外,每个CF都有独立生存周期(TTL)。可以只对行上锁,对行操作始终是原始。 Column 与传统数据库类似,HBase表中也有列概念,列用于表示相同类型数据。 RegionServer数据存储

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  • Hive基本原理

    Hive基本原理 Hive是建立在Hadoop上数据仓库基础构架。它提供了一系列工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中大规模数据机制。Hive定义了简单类SQL查询语言,称为HQL,它允许熟悉SQL用户查询数据。

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  • Kafka基本原理

    Kafka基本原理 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

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  • HetuEngine基本原理

    ),跨域(多个地域或数据中心)快速联合查询,尤其适用于Hadoop集群( MRS Hive、Hudi数据交互式快速查询场景。 HetuEngine跨源功能简介 出于管理和信息收集需要,企业内部会存储海量数据,包括数目众多各种数据库、数据仓库等,此时会面临数据源种类繁多、数

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  • CarbonData基本原理

    压缩和重量级压缩组合压缩算法压缩数据,可以减少60%~80%数据存储空间,很大程度上节省硬件存储成本。 CarbonData索引缓存 服务器 为了解决日益增长数据量给driver带来压力与出现各种问题,现引入单独索引缓存服务器,将索引从Carbon查询Spark应用侧剥

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  • CDL基本原理

    ebalance能力,创建任务时指定task数量会在整个集群中CDLConnector实例之间做均衡,保证每个实例上运行task数量大致相同,如果某个CDLConnector实例异常或者节点宕机,该任务会在其它节点重新平衡task数量。 图1 TaskRebalance示意图

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  • StarRocks基本原理

    码、压缩等操作,然后持久化存储到非易失设备上。但在逻辑上,一列数据可以看成是由相同类型元素构成一个数组, 一行数据所有列值在各自数组中按照列顺序排列,即拥有相同数组下标。数组下标是隐式,不需要存储。表中所有的行按照维度列,做多重排序,排序后位置就是该行行号。 索引

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  • 自动建表原理介绍

    0)字段映射到DWSSMALLINT。 图1 自动建表字段映射 CDM在Hive中自动建表时,Hive表与源表字段类型映射关系参见表1、表2、表3及表4。例如使用CDM将MySQL整库迁移到Hive,CDM在Hive上自动建表,会将OracleYEAR字段映射到HiveDATE。

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  • 创建数据仓库 GaussDB(DWS)

    创建数据仓库 GaussDB (DWS) 参见“创建集群”章节创建GaussDB(DWS)数据仓库。创建成功后,记录集群内网IP。 为确保E CS 与GaussDB(DWS)网络互通,GaussDB(DWS)数据仓库需要与ECS在同一个区域,同一个虚拟私有云和子网下。 表1 DWS规格

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  • 数据仓库错误码

    数据仓库错误码 SQL标准错误码说明 第三方库错误码说明 GAUSS-00001 -- GAUSS-00100 GAUSS-00101 -- GAUSS-00200 GAUSS-00201 -- GAUSS-00300 GAUSS-00301 -- GAUSS-00400 GAUSS-00401

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