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

 
 

    数据仓库与数据分析原理 更多内容
  • CarbonData数据分析

    CarbonData数据分析 新建CarbonData表 删除CarbonData表 修改CarbonData表 加载CarbonData表数据 删除CarbonData表Segments 合并CarbonData表Segments 父主题: 使用CarbonData

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  • 背景和原理(对象)

    背景和原理(对象) AstroZero提供的数据对象(Object)定义功能,对应传统方式开发业务系统中的创建数据库表。每个Object对应一张数据库表,用于保存业务系统需要的配置数据和业务数据。 对象用于存储组织或者业务特有的数据,可理解为数据库中的数据表(逻辑表,系统实际存储

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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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  • 备份原理及方案

    单节点的备份基于mongodump实现,备份过程中会额外占用节点的CPU、内存等资源,资源不足时会出现备份失败的情况。建议迁移到副本集实例进行备份。 图3 单节点备份原理图 备份恢复方案 表1提供了常见的数据备份和下载备份文件的方法。 支持版本号没有说明的,默认支持全部版本:3.2、3.4、4.0、4.2和4.4版本。

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  • 节点伸缩原理

    Autoscaler工作原理 Cluster Autoscaler主要流程包括两部分: 扩容流程: Autoscaler会每隔10s检查一次所有未调度的Pod,根据用户设置的策略,选择出一个符合要求的节点池进行扩容。 Autoscaler检测未调度Pod进行扩容时,使用的是Kuberne

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  • Hive CBO原理介绍

    Hive CBO原理介绍 Hive CBO原理介绍 CBO,全称是Cost Based Optimization,即基于代价的优化器。 其优化目标是: 在编译阶段,根据查询语句中涉及到的表和查询条件,计算出产生中间结果少的高效join顺序,从而减少查询时间和资源消耗。 Hive中实现CBO的总体过程如下:

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  • 迁移作业原理

    对于消息而言,消息内容越多,所占带宽越高,每秒事务(TPS)越低。 源端读取速度 取决于源端数据源的性能。 如需优化,请参见源端数据源的相关说明文档。 网络带宽 CDM 集群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的CDM实例规格的带宽限制的。 cdm.la

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  • 备份原理及方案

    。 全量备份触发方式分为:自动备份、手动备份。 增量备份:即WAL备份。RDS系统自动每5分钟做一次增量备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。主流的主备实例相比,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的形式存储在 对象存储服务 上,不会占用实例的磁盘空间。

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  • 什么是数据仓库服务

    节点上,数据分析任务被推送到数据所在位置就近执行,并行地完成大规模的数据处理工作,实现对数据处理的快速响应。 图1 产品架构 应用层 数据加载工具、ETL(Extract-Transform-Load)工具、以及商业智能BI工具、数据挖掘和分析工具,均可以通过标准接口 GaussDB (DWS)

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  • 背景信息

    Z-Suite 一站式大数据分析平台,连续五年荣获敏捷BI领域第一名,中国BI大数据领域领军企业奖,10000+企业客户的共同选择。全面覆盖数据分析过程中的各个环节,包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、训练、展现、协作等,让用户可以在一个统一的平台上完成全流程数据分析任务,极大降低

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  • Hive应用开发简介

    Hive应用开发简介 Hive介绍 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的 数据仓库 框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:

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  • 为什么要使用数据仓库?

    数据增删改的功能或者性能。因此,数据仓库和数据库的使用场景还是有所不同的。事务型数据库专注于事务处理(企业的业务运营),而数据仓库更擅长于复杂的数据分析。两者各司其职,互不干扰。简单一句话可以理解为,数据库主要负责数据更新,数据仓库主要负责数据分析。 父主题: 通用问题

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  • 产品架构和优势

    PP(大规模并行处理)架构的OLAP 分布式数据库 ,其主要面向海量数据分析场景。 DWS产品提供标准数仓、IoT数仓和实时数仓三种产品形态,传统数据仓库相比,主要有以下特点显著优势,可解决多行业超大规模数据处理通用平台管理问题: 易使用 一站式可视化便捷管理 DWS让您能够轻

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  • 设备孪生工作原理

    态数据,包括特定背景下的设备专有实时数据,例如灯的开、关状态。 设备孪生具有物理设备相同的特性,便于终端设备应用之间进行更好地通信。应用发送的命令首先到达设备孪生,设备孪生根据应用设置的Expected State(期望的状态)进行状态更新,此外终端设备实时反馈自身的Actual

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  • 设备孪生工作原理

    态数据,包括特定背景下的设备专有实时数据,例如灯的开、关状态。 设备孪生具有物理设备相同的特性,便于终端设备应用之间进行更好地通信。应用发送的命令首先到达设备孪生,设备孪生根据应用设置的Expected State(期望的状态)进行状态更新,此外终端设备实时反馈自身的Actual

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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: 数据迁移进阶实践

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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 父主题: 关键操作指导

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  • 备份原理及方案

    增量备份:即Binlog备份,RDS系统自动每5分钟或一定数据量时对上一次全量备份或增量备份后更新的数据进行备份。 备份原理 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。主流的主备实例相比,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的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: 关键操作指导

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  • 方案概述

    支持跨不同数据查询整合,分布式ETL一体化。提供敏捷建模、智能计算,全面支撑各种数据准备需求。 多款展示工具 符合操作习惯的Web/Excel电子表格、分析报告、大屏设计器。 超大数据量处理 利用分布式存储计算,满足亿级数据表的关联查询和计算,帮助企业处理大数据量分析场景。 约束限制 部署

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  • 技术支持

    技术支持 数据仓库服务GaussDB(DWS)是一种基于华为云基础架构和平台的在线数据分析处理数据库,提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务,兼容ANSI/ISO标准的SQL92、SQL99和SQL 2003语法,同时兼容PostgreSQL/Oracle/Terada

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