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来自:百科类信息资源。 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
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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。 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与GaussDB(DWS)集成。GaussDB(DWS)兼来自:百科配符。 RabbitMQ常见的能力 RabbitMQ如何保证消息的可靠性 RabbitMQ通过消息的持久化和确认机制来保证消息的可靠性。消息持久化可以将消息写入磁盘,即使在RabbitMQ发生故障时也能够恢复消息。而确认机制可以确保消息被成功接收和处理。 RabbitMQ如何避免消息丢失来自:专题
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云 MRS 服务进行大数据处理。 海量数据分析场景 海量数据分析是现代大数据系统中的主要场景。通常企业会包含多种数据源,接入后需要对数据进行ETL处理形成模型化数据,以便提供给各个业务模块进行分析梳理,这类业务通常有以下特点: 对执行实时性要求不高,作业执行时间在数十分钟到小时级别。来自:百科