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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来自：百科高质量数据地图。 · 数据“可用不可见” 随着人工智能、密码学、可信执行环境三个关键技术的成熟，以保障数据安全与隐私为前提，数据的可信流通与用数，将通过多域数据联邦分析与训练实现，在数据开放、数据交易、普惠金融、联合营销、联合风控等场景大放异彩。 ▎ FusionInsight MRS 多样集市灵活匹配高速发展的业务诉求来自：百科
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MRS基于开源软件Hadoop进行功能增强、Spark内存计算引擎、HBase分布式存储数据库以及Hive数据仓库框架，提供企业级大数据存储、查询和分析的统一平台，帮助企业快速构建海量数据信息处理系统，可解决各大企业的以下需求： 海量数据的分析与计算 海量数据的存储 海量数据流式处理 MapReduce服务 MRS来自：百科
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class”来指定桶的默认存储类型。桶内对象的存储类型与桶默认存储类型保持一致。存储类型有3种:STANDARD(标准存储)、WARM(低频访问存储)、COLD(归档存储)。如果没有携带此头域 ,则创建的桶为标准存储类型。 当往桶内上传对象时,如果没有指定对象的存储类别(参考PUT上传)来自：百科![]()
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