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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![]()
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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。来自：百科![]()
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2.如需重新计算，需重启一个流计算实例 关键问题： 1.流式处理对于高吞吐的历史数据处理存在瓶颈，很难适合IoT数据量 2.开发周期长，不同数据格式都要开发不同的streaming程序 3.成本高，很依赖高性能存储如redis，hbase等。 三、Apache IoTDB项目 以处理IoT时序数据为核心：来自：百科![]()
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