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- hadoop做数据仓库 内容精选 换一换
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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来自:专题处理大容量数据,需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。推荐使用磁盘增强型 弹性云服务器 ,主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载,例如:Hadoop分布式计算,大规模的并行数据处理和日志处理应用。 跨境电商服务器-高性能计算来自:专题
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时设置,主键必须包含分布键。 如何理解数据分区? 在 GaussDB (DWS)分布式系统中,数据分区是在一个节点内部按照用户指定的策略对数据做进一步的水平分表,将表按照指定范围划分为多个数据互不重叠的部分(Partition)。 如何查询数据库中所有表和视图? 可以使用pg_tab来自:专题服务提供持久性块存储的服务,通过数据冗余和缓存加速等多项技术,提供高可用性和持久性,以及稳定的低时延性能。您可以对云硬盘做格式化、创建文件系统等操作,并对数据做持久化存储 了解更多 云备份CBR 云备份(Cloud Backup and Recovery)为云内的云服务器、云硬盘、SFS来自:专题
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实施管理介绍:实施质量检查作业 数据库、数据仓库、 数据湖 、湖仓一体分别是什么?:数据智能方案 实施质量检查作业: DataArts Studio 命名规范检测 什么是 数据治理中心 DataArts Studio:什么是DataArts Studio? 数据运营专家服务:服务内容 数据库、数据仓库、数据湖与华为 智能数据湖 方案:华为智能数据湖方案来自:百科