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- 数据仓库仓外数据集市 内容精选 换一换
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逻辑：智能化交互式分析，跨湖跨仓协同提效50倍 集市：多样性“专、快、易、稳、省”数据集市 DWS 云数据仓库 超大规模：建成全球最大的金融数仓单集群480+节点 一站式分析：支持企业数仓、数据集市、IoT多场景 全场景部署：一套架构支持多云部署，用户体验一致 DataArts Studio 数据治理中心来自：百科
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现传统大数据平台向云原生数据湖演进、传统数仓数据集可以向 MRS 多样性集市升级。 · FusionInsight MRS采用湖仓一体架构，结合湖仓优势，即保障了全局一份数据，还实现了数据的一致性，进一步让实现大数据平台SQL化更好的落地； · 政企客户可以采用全局一个数据湖，让内部来自：百科MRS通过“一湖+多样集群+数据智能”分层建设，有效整合传统大数据、传统数仓、湖外建仓方案，实现传统大数据平台向云原生数据湖演进、传统数仓数据集可以向MRS多样性集市升级。 FusionInsight MRS采用湖仓一体架构，结合湖仓优势，即保障了全局一份数据，还实现了数据的一致性，进一步让来自：百科
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实时、批量和交互式查询一站式分析，一套架构支撑标准数仓、实时数仓、云数仓，快速部署，极简易用，助力数字化转型。 功能总览 企业级数据仓库和标准SQL的支持，多样化的数据导入方式应用，支持调用ODBC/JDBC等接口，支持多种数据库工具。 价格详情 三种计费模式：包年/包月、按需计费和折扣套餐计费模式供您灵活选择。来自：专题![]()
华为云计算 云知识 数据仓库DWS冷热数据分离 数据仓库DWS冷热数据分离 时间：2021-03-05 15:08:32 数据仓库 DWS将 OBS 上存储的结构化数据映射为外部表，从而利用数据库SQL引擎的能力对OBS上的数据进行分析。DWS数据仓库 SQL On OBS，冷热数据分离，历史数据查询免搬迁。来自：百科![]()
管的分析型数据库服务。兼容PostgreSQL生态，您可基于标准SQL，结合商业智能工具，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来自：百科![]()
的业务需求。公有云数据仓库服务GaussDB(DWS)能够无缝地接入到公有云Hadoop平台MRS服务上，支持SQL-over-Hadoop的这个特性，提供跨平台，跨服务的数据共享。让用户在充分享受Hadoop带来的开放，便捷，创新的同时，继续使用熟悉的数据（仓）库方式管理和使用来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库服务快速入门 数据仓库服务快速入门 时间：2020-11-23 10:36:42 本视频主要为您介绍华为云数据仓库服务快速入门教程指导。 场景描述： 数据仓库服务（Date Warehouse Service，简称DWS）是基于华为融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务，兼容标准ANSI来自：百科![]()
另一方面如果锁住了多张表，又会阻挡数据库表单更新的事务，造成业务的延时甚至中断。 解决方案 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景，并从中发掘出数据背后的商业情报供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围的数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库，通过某个数据转换（ETL）的过来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库服务快照功能 数据仓库服务快照功能 时间：2020-11-23 11:07:48 本视频主要为您介绍华为云数据仓库服务快照功能的操作教程指导。 场景描述： 快照是DWS集群在某一时间点的完整备份，记录了这一时刻指定集群的所有配置数据和业务数据。 用户可以根据业务需求通过快照对集群进行备份和还原。来自：百科![]()
上之旅免费 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![]()
理、用户权限管理和数据库审计等安全措施。 快照数据安全 GaussDB(DWS)的备份数据是以快照的形式存储在OBS上。OBS已通过中国数据中心联盟的可信 云安全 认证。OBS上的数据支持访问权限控制，密匙访问，数据加密。GaussDB(DWS)的快照数据仅用于数据的备份和恢复，无法来自：百科![]()
表盘上图表使用的数据都是从数据仓库当中通过查询实时提取出来的。很多商业智能系统都在一定程度上提供仪表盘的功能。 探索式和交互式数据分析 探索式数据分析是一种用来分析总结数据特征属性的方法，一般来说都是和数据可视化结合在一起发挥作用。数据探索人员可以预先假设一个数据模型，然后用统计来自：百科![]()
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