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分析场景。 数据仓库迁移 数据仓库是企业的重要数据分析系统，随着业务量的增长，自建数仓性能逐渐不能满足实际要求，同时扩展性差、成本高，也使扩容极为困难。DWS作为云上企业级数据仓库，具备高性能、低成本、易扩展等特性，满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。 图1数据仓库迁移 优势 平滑迁移来自：百科![]()
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多的选择和灵活性，满足不同行业的需求。 BI工具是什么 永洪BI-中型企业版(H CS 版) 常见问题解答 BI工具是什么 永洪BI-中型企业版(HCS版) 常见问题解答 BI平台是什么？ BI，即商业智能，指利用大数据分析、现代数据仓库等技术收集企业最新数据、形成BI报表并及时为企来自：专题![]()
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操作，数据导入导出操作等。 课程大纲 第1章 大数据发展趋势与鲲鹏大数据 第2章 HDFS分布式文件系统和ZooKeeper 第3章 Hive分布式数据仓库 第4章 HBase技术原理 第5章 MapReduce和Yarn技术原理 第6章 Spark基于内存的分布式计算 第7章 Flink流批一体分布式实时处理引擎来自：百科![]()
GaussDB(DWS)应用场景-数据仓库迁移 GaussDB(DWS)应用场景-数据仓库迁移 时间：2021-06-17 12:36:40 数据库 GaussDB(DWS)在数据仓库迁移的应用如下图所示。迁移过程有如下的特点： 1. 平滑迁移 GaussDB(DWS)提供配套的迁移工具，可支持Ter来自：百科![]()
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数据组件，支持 数据湖 、数据仓库、BI、AI融合等能力。 云原生数据湖MRS（MapReduce Service）为客户提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据组件，支持数据湖、数据仓库、BI、AI融合等能力。来自：专题![]()
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类信息资源。 数据仓库和数据库的主要区别： 1、数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 2、数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 3、数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。 4、数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。来自：百科
