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

 
 

    数据分析表 更多内容
  • 入门指引

    d结果,用于将Flink作业输出数据写入到该中。 创建JDBC、DWS、HBase的维用于与Flink的输入流进行连接。 数据操作语句DML 支持查询、集合操作、窗口函数、JOIN等相关语法操作进行数据分析。 自定义函数 DLI 支持的UDF自定义函数、UDTF自定义值函数

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  • 应用场景

    员进出货物的情况。 新能源车的数据分析场景 当前新能源车都已联网,并且高频持续产生数据到云端,如何对这些数据进行高效的管理和分析是车企面临的一个重要课题。通过使用IoT数据分析服务,可以帮助企业快速搭建新能源车大数据分析平台。 优势 IoT数据分析服务作为整合了数据集成,数据清洗

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  • 产品优势

    产品优势 物联网资产模型感知 IoT数据分析服务是以物联网资产模型为中心的分析服务,不同于公有云上的通用型大数据相关产品,IoT数据分析服务与资产模型深度整合,在相关数据分析作业的定义中,开发者可以方便引用物联网的模型数据,大大提升数据分析的效率。 一站式开发体验 大数据开发技术

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  • 报表

    新建报表模板:进入【报表】→【报管理】→【报模板编制】 管理报模板:进入【报】→【报管理】→【报模板列】 编制报 手工新建报:进入【报】→【报管理】→【报编制】 系统自动生成报:进入【报】→【报管理】→【报自动生成方案】 管理报:进入【报】→【报管理】→【报】 父主题:

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  • 方案概述

    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电子格、分析报告、大屏设计器。 超大数据量处理 利用分布式存储与计算,满足亿级数据的关联查询和计算,帮助企业处理大数据量分析场景。 约束与限制 部署该解决方案之前,您需 注册华为账号

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  • 数据源配置概述

    数据源配置概述 IoT数据分析服务支持多种数据源类型,用户可选择合适的数据源并进行配置: IoTDA实时数据源:将IoT 设备接入服务 (IoTDA)作为数据源,IoT设备接入服务将转发设备上报的数据到IoT数据分析服务,之后您可以通过IoT数据分析服务分析设备上报数据。 DIS数据

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  • 服务控制台总览

    数据管道是数据分析的基础功能,对进入数据分析的数据进行格式标准化、清洗等数据预处理。点击图标即可进入数据管道配置界面。 配置存储 数据的存储是数据分析的基础,点击图标即可进入存储配置界面。 资产建模 根据您的业务场景创建相应的数字资产模型,并基于该模型进行后续的数据分析,点击图标即可进入资产建模界面。

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  • 应用场景

    计算资源按租户隔离,保障作业SLA;支持数据权限控制到/列,帮助企业实现部门间数据共享和权限管理。 建议搭配以下服务使用 OBS、DIS、 DataArts Studio 图3 运营商大数据分析 地理大数据分析 地理大数据分析 地理大数据具有大数据的相关特征,数据体量巨大,例如,

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  • 典型场景说明

    假定用户开发一个Hive数据分析应用,用于管理企业雇员信息,如1、2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张,雇员信息“employees_info”、雇员联络信息“employees_contact”、雇员信息扩展“employees_info_extended”。 雇员信息“emp

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  • 典型场景说明

    假定用户开发一个Hive数据分析应用,用于管理企业雇员信息,如1、2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张,雇员信息“employees_info”、雇员联络信息“employees_contact”、雇员信息扩展“employees_info_extended”。 雇员信息“emp

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  • 典型场景说明

    假定用户开发一个Presto数据分析应用,用于获取Presto提供的TPCDS Catalog的call_center。 开发思路 数据准备。 创建三张,雇员信息“employees_info”、雇员联络信息“employees_contact”、雇员信息扩展“employees_info_extended”。

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  • 计费项

    计费项 1 计费项 资源类别 计费项 含义 适用的计费模式 数据存储 温存储空间大小 用户使用IoT数据分析服务时消耗的温存储空间大小及时长。可免费使用500MB,超过后费用示例: 使用了1GB温存储1个月,花费: 单价(元/GB/小时)* 1 * 24 * 30 按需计费 包年包月

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  • 权限管理

    权限管理 IoT数据分析服务权限 IoT数据分析服务系统权限 IoT数据分析服务操作与资源权限关系 IoT数据分析服务权限配置示例

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  • 数据集管理接口

    消费侧根据目录查询目录下的数据集 管理侧根据目录查看目录下的数据集列 根据数据集ID获取数据属性信息 根据数据集ID获取样例数据信息 刷新数据集样例数据 查询样例数据刷新状态 提交数据分析请求 查询数据分析状态 查询数据分析结果 根据数据集的entitiesId获取数据集的特征信息 提交样本量或者时域分析任务

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  • 数据集管理接口

    消费侧根据目录查询目录下的数据集 管理侧根据目录查看目录下的数据集列 根据数据集ID获取数据属性信息 根据数据集ID获取样例数据信息 刷新数据集样例数据 查询样例数据刷新状态 提交数据分析请求 查询数据分析状态 查询数据分析结果 根据数据集的entitiesId获取数据集的特征信息 提交样本量或者时域分析任务

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  • 典型场景说明

    假定用户开发一个Impala数据分析应用,用于管理企业雇员信息,如1、2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张,雇员信息“employees_info”、雇员联络信息“employees_contact”、雇员信息扩展“employees_info_extended”。 雇员信息“emp

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  • 典型场景说明

    假定用户开发一个Impala数据分析应用,用于管理企业雇员信息,如1、2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张,雇员信息“employees_info”、雇员联络信息“employees_contact”、雇员信息扩展“employees_info_extended”。 雇员信息“emp

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  • 典型场景说明

    假定用户开发一个Hive数据分析应用,用于管理企业雇员信息,如1、2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张,雇员信息“employees_info”、雇员联络信息“employees_contact”、雇员信息扩展“employees_info_extended”。 雇员信息“emp

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  • 典型场景说明

    假定用户开发一个Impala数据分析应用,用于管理企业雇员信息,如1、2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张,雇员信息“employees_info”、雇员联络信息“employees_contact”、雇员信息扩展“employees_info_extended”。 雇员信息“emp

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  • 典型场景说明

    假定用户开发一个Hive数据分析应用,用于管理企业雇员信息,如1、2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张,雇员信息“employees_info”、雇员联络信息“employees_contact”、雇员信息扩展“employees_info_extended”。 雇员信息“emp

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  • 智能数据洞察 DataArts Insight

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