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扩展性，基于MPP的 数据仓库 系统有时候也被划分到大数据平台类产品。 但是数据仓库和Hadoop平台还是有很多显著的不同。针对不同的使用场景其发挥的作用和给用户带来的体验也不尽相同。用户可以根据下表简单判断什么场景更适合用什么样的产品。 表1数据仓库和Hadoop大数据平台特性比较来自：百科
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智能工具，经济高效地挖掘和分析海量数据。 报名学习 最新文章 OLTP和OLAP的比较 数据仓库DWS应用案例 数据处理耗时从天级缩短至小时级 数据仓库DWS助力某高校打破数据孤岛实现数据综合分析案例 数据仓库DWS助力终端消费云冷热数据关联分析 数据仓库DWS提升数据分析性能实现分析决策一体化案例来自：百科![]()
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伙伴商业成功的保障和基石。 我们的数据仓库服务工程师对整个数据仓库系统进行了电信系统级别的安全增强，大量地采用了多年来在电信行业里积累的各种经验和知识，特别是针对数据安全，用户隐私方面的技术和专利。因此，公有云数据仓库服务是一款符合电信级质量要求的产品，满足各级政府，金融机构，电来自：百科![]()
云知识 数据仓库适合哪些场合使用 数据仓库适合哪些场合使用 时间：2020-09-24 14:43:28 商业智能系统，数据仪表盘，探索式和交互式数据分析，批量数据处理等都是数据仓库的强项。 商业智能系统 商业智能系统也就是一般所指的BI系统。数据仓库普遍的使用场景就是和商业智能来自：百科![]()
LabelSelector is used to find matching pods. Pods that match this label selector are counted to determine the number of pods in their corresponding topology来自：百科![]()
把多个业务运营系统的数据汇集到一个数据仓库中。这样数据可以被更好地关联和分析，从而产生更大的价值。 数据仓库一般来说采用了一些和标准的面向事务的数据库(Oracle，MS SQL Server，MySQL等)不一样的设计，特别是针对数据的聚合性和关联性做了特别的优化，有些时候为了来自：百科![]()
生服务，兼容标准ANSI SQL 99和SQL 2003，同时兼容PostgreSQL/Oracle数据库生态，为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。 数据仓库服务提供专业高效的服务管理控制平台，让用户自助完成数据仓库的管理和维护，系统可用性高。用户可以快速创建DWS集群并开展业务。来自：百科![]()
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CLI介绍:注意事项 Namespace和Network:为kubectl上下文指定Namespace 使用 RES T操作Namespace:功能简介 API概览:Kubernetes API 使用REST操作Namespace:功能简介 Namespace和Network:创建Namespace来自：百科![]()
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