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Name}-{podName} 2. 有序 按照编号从小到大顺序的部署：0 ~ n 按照编号从大到小进行删除：n ~ 0 支持有序的扩缩容和升级策略 3. 唯一 每个pod拥有一个唯一的网络标识： {podName}. {headless-svcName}.{namespace}来自：百科来自：百科
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址相互识别，域名和IP地址之间的转换称为域名解析，域名解析需要通过专门的域名解析服务器来完成，DNS就是进行域名解析的服务器。 6、边缘节点 边缘节点也称 CDN 节点、Cache节点等，指距离最终用户接入具有较少的中间环节的网络节点，对最终接入用户有较好的响应能力和连接速度。 内容分发网络来自：百科![]()
华为云计算 云知识 Kubernetes中Pod的概念 Kubernetes中Pod的概念 时间：2021-06-30 19:03:59 在Kubernetes中，Pod是一个关键的概念，是能够创建、调度、和管理的最小部署单元，是一组容器的集合，而不是单独的应用容器。 同一个Po来自：百科![]()
通过本课程的学习，用户将对云硬盘形成系统的理解，掌握云硬盘的相关知识及如何在对应的场景下使用云硬盘。 立即学习 最新文章 EVS备份 EVS快照 EVS常用功能 EVS状态说明和状态变更流程 EVS购买来自：百科![]()
模型设计-关系建模 基于关系建模的逻辑模型和物理模型，新建SDI层和DWI层两个模型。 基于关系建模的逻辑模型和物理模型，新建SDI层和DWI层两个模型。 模型设计-关系建模 模型设计-维度建模 基于维度建模，新建DWR层模型并发布维度和事实表；新建DM层并发布汇总表。 基于维度建模，新来自：专题![]()
。 区域和可用区 区域和可用区用来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Re来自：专题![]()
从DWS集群导入数据到新集群 DWS 支持两个 GaussDB (DWS)集群之间的数据互访互通。通过Foreign Table方式实现跨DWS集群的数据访问和导入。 适用于多套DWS集群之间的数据同步。 基于GDS的跨集群互联互通 DWS 通过GDS进行数据中转，实现多个集群之间的数据同步。 适用于多套DWS集群之间的数据同步。来自：专题![]()
GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库，支持x86和Kunpeng硬件架构，支持行存储与列存储，提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力，用于 数据仓库 、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景，广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统来自：百科![]()
√高灵活的行列混合存储及压缩技术。 数据仓库服务 GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库，支持x86和Kunpeng硬件架构，支持行存储与列存储，提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力，用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等来自：百科![]()
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BI系统中起到了支柱的角色，更是海量数据收集、存储、分析的核心。为IoT（Internet of来自：百科![]()
程规划、梳理、分析、优化和再造等工作，从而提高管理效率和执行力。2. 优化管理闭环：EBPM平台通过数字孪生技术手段，实现了设计、执行、治理和优化的管理闭环，帮助企业实现流程的闭环管理和绩效监控。3. 降低工作难度：通过EBPM平台，企业可以准确、规范和快速地建立起流程资产，降低流程管理工作的难度，提高工作效率。4来自：专题![]()
特征。数据库字段中，元数据用于诠释数据仓库的内容。 计算资源 DLI 服务中的队列即为计算资源，计算资源是使用DLI服务的基础，用户执行的SQL作业和Spark作业都需要使用计算资源。 存储资源 存储资源是DLI服务内部存储的资源，用于存储数据库和DLI表，是向DLI导入数据的必备来自：百科![]()
于企业来说，数据和系统的割裂是一个常见的问题，全流程数据打通复杂，系统之间的衔接不通畅。而这款软件可以通过组合超级自动化技术栈，将企业价值链下的人、系统、数据实现在线化和自动化流转。通过统一的设计标准和API请求的编排和治理，企业可以实现多个接口的验证、快速封装和编排调用，从而优来自：专题![]()
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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
