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- etl数据仓库的技术 内容精选 换一换
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ussDB产品的云原生服务，兼容标准SQL和PostgreSQL/Oracle生态。 DWS核心技术优势 性能 全并行极致性能的MPP DB； 行列混存及向量化计算； 极速并行Bulk Load工具-GDS； 可靠性 多层级冗余实现系统无单点故障； CN多活，更高的并发度、可靠性、扩展性；来自：百科
- etl数据仓库的技术 相关内容
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以DWS的SQL作为上层应用的统一入口，应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互分析 针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库在整个来自：百科
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另一方面如果锁住了多张表，又会阻挡数据库表单更新的事务，造成业务的延时甚至中断。 解决方案 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情报供决策者参考。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，业务运营数来自：百科![]()
Docker的技术优势： 统一的交付标准可以屏蔽环境差异，使能DevOps 更小的资源消耗，提高资源利用率，匹配微服务架构 极速的弹性伸缩，故障恢复，解放运维生产力 Kubernetes的技术特点： 通过声明性语法直接定义应用的最终状态 提供开放的插件机制 灵活的资源权限隔离机制来自：百科![]()
GaussDB (DWS)应用场景-增强型ETL和实时BI分析 GaussDB(DWS)应用场景-增强型ETL和实时BI分析 时间：2021-06-17 12:54:27 数据库 GaussDB(DWS)在增强型ETL和实时BI分析的应用如下图所示。分析过程有如下的特点： 数据迁移：多数据源，高效批量、实时数据导入。来自：百科![]()
Docker技术和VM技术相比的优势 Docker技术和VM技术相比的优势 时间：2021-06-30 18:31:48 Docker技术和VM技术相比，具有以下这些显著的优势： 1. Docker启动快速属于秒级别。虚拟机通常需要几分钟去启动。 2. Docker需要的资源更少，来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库DWS动手实践 数据仓库DWS动手实践 时间：2021-03-05 15:22:50 数据仓库 数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种即开即用、安全可靠的在线数据仓库服务，为用户提供海量数据的存储、挖掘和分析能力。来自：百科![]()
图2车企数字化服务转型 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求， DLI 服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~EB级来自：百科![]()
ata的SQL语法进行了兼容性增强，在很多场合都可以替代国外同类型产品。我们的数据仓库服务工程师重点设计实现了基于行列混存的数据仓库内核，在支持海量数据快速分析的同时也很好地兼顾了业务运作系统对数据增删改的需求。引入了自研的基于代价的查询优化器，以及当前数据仓库系统所流行的一些黑来自：百科![]()
在结构化的数据表里。数据表之间相互关联，反映客观事物间的本质联系。数据库能有效地帮助一个组织或企业科学地管理各类信息资源。 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、数来自：百科
