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- 数据仓库抽取目的 内容精选 换一换
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全量同步阶段,先进行结构迁移,例如表、主键、唯一键的迁移。2.结构迁移完成后,启动增量数据抽取,以确保全量数据同步期间的增量数据完整的抽取到DRS实例。 3.启动全量迁移任务。 4.全量迁移完成后自动进入增量同步,从全量迁移开始抽取的位点开始回放。 5.当增量回放全部完成后,启动比对任务进行一致性检查,支持实时比对。来自:专题
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为什么要使用 数据仓库 ? 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信息供决策者参考。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)的过程,业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计来自:专题为两个大类并发技术:读写类并发和线程类并发。 读写类并发 为了提升全量阶段历史数据的搬迁,同时对抗网络的不稳定性,DRS实现了数据行级并发抽取效果,从而使得历史数据搬迁速度最大化,同时如果出现网络丢包时,不会大面积重来。 为加快数据写入,DRS实现了表级并发写入,从而大幅提升了数来自:百科
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实施管理介绍:实施质量检查作业 数据库、数据仓库、 数据湖 、湖仓一体分别是什么?:数据智能方案 实施质量检查作业: DataArts Studio 命名规范检测 什么是 数据治理中心 DataArts Studio:什么是DataArts Studio? 数据运营专家服务:服务内容 数据库、数据仓库、数据湖与华为 智能数据湖 方案:华为智能数据湖方案来自:百科,贯穿着数据分析的整个过程: 数据接入阶段:数据质量参差不齐、且面临多种异构数据源接入 数据准备阶段:缺少统一数据模型,需要进行大量的数据抽取、转换等处理 数据存储阶段:海量数据查询效率低下,数据多份存储、 数据管理 成本高昂 数据分析阶段:不同类型数据分析数据源不同,形成数据孤岛、来自:百科