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- 元数据仓库 内容精选 换一换
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统面临的基本挑战并未发生重大变化。本课程包含数据仓库、维度建模、事态表、建模表、总线矩阵、缓慢变化维等多个数据仓库核心内容，适合数据仓库架构师、工程师等大数据爱好者参与学习。 课程目标 1.了解数据仓库系统和维度模型： 对数据仓库和维度模型的基本知识和建设方法论 2.了解维度模型：掌握维度表和事实表的概念和设计方法来自：百科![]()
如何选择创建代码托管仓库方式？ 场景一 创建代码托管云端仓库方式 您可根据自己项目的需要选择适合您的创建方式。目前 代码托管服务 有四种仓库创建方式，分别为：创建空仓库、按模板新建仓库、导入外部仓库和Fork仓库。 1.创建空仓库，适用于本地有仓库，需要将本地仓库同步到云端的场景。 2来自：专题![]()
DAYU提供企业级的元数据管理，厘清信息资产。数据资产管理可视，支持钻取、溯源等。通过数据地图，实现数据资产的数据血缘和数据全景可视，提供数据智能搜索和运营监控。 元数据管理 元数据管理模块是 数据湖 治理的基石，支持创建自定义策略的采集任务，可采集数据源中的技术元数据。支持自定义业务元来自：百科![]()
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信息资源。 数据仓库和数据库的主要区别： 1、数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 2、数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 3、数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。 4、数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。来自：百科![]()
GaussDB(DWS)服务即开即用 相比以前动辄长达数月的数据仓库选型采购过程，在公有云上开通使用数据仓库服务只需要数分钟时间简化了企业用户的购买过程，使用数据仓库的方式，降低使用数据仓库的代价和门槛，让数据仓库实实在在地走进千万家大中小企业，让数据为企业的发展和决策提供其应有的价值。来自：百科![]()
"g1/g2/g3/目标仓库名1"], ["path_with_namespace", "项目ID", "g1/g2/g3/目标仓库名2"] ] 说明： 代码组的创建请进入CodeArts Repo首页，单击“新建仓库”旁的下拉框，选择“新建代码组”。 代码仓库的名字需要以大小写字母来自：百科![]()
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为什么要使用数据仓库？ 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的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来自：专题![]()
据组件，支持数据湖、数据仓库、BI、AI融合等能力。 云原生数据湖 MRS （MapReduce Service）为客户提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据组件，支持数据湖、数据仓库、BI、AI融合等能力。来自：专题![]()
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