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    系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
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    数据组件,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。
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    据应用场景,将数据进行结构和逻辑的转换,转化成满足业务目标的数据模型。 基于预设的数据模型,使用易用SQL的数据分析,用户可以选择Hive数据仓库),SparkSQL以及Presto交互式查询引擎。 5、数据呈现调度 用于数据分析结果的呈现,并与 数据治理中心 DataArts S
    来自:专题
    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。
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    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。
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    Hadoop是一个分布式计算开源框架,在很多大型网站上都已经得到了应用,如果服务集成平台的日志量将会很大,这也正好符合了分布式计算的适用场景。分析客户需求  提供解决方案  安装部署性能调优 提供大数据业务支撑团队服务
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    )管理控制台,完成应用程序与数据仓库的连接、数据备份、数据恢复、数据仓库资源和性能监控等运维管理工作。 与大数据无缝集成:可以使用标准SQL查询HDFS、 OBS 上的数据,数据无需搬迁。 提供一键式异构 数据库迁移 工具:提供配套的迁移工具,可支持MySQL、Oracle和Terada
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