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- 数据仓库集成了异构数据源 内容精选 换一换
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切分为独立的子任务并行执行，能够极大提高数据迁移的效率。 多种数据源支持 支持数据库、Hadoop、NoSQL、 数据仓库 、文件等多种类型的数据源。 支持数据库、Hadoop、NoSQL、数据仓库、文件等多种类型的数据源。 活动规则 活动规则 参与条件： （1）已完成华为云注册及企业/个人实名认证的用户；来自：专题
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SQL完全兼容，支持所有可以直接在Spark SQL上运行的SQL查询操作。 简单的Table数据集定义：CarbonData支持易于使用的DDL(数据定义语言)语句来定义和创建数据集。CarbonData DDL十分灵活、易于使用，并且足够强大，可以定义复杂类型的Table。 便来自：专题
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数据治理 是数据化运营的基础，我们提供面向分析的高质量数据，帮助上百家企业完成了数据治理工作。你可以放心地依赖我们的数据来进行运营决策。 数据治理是数据化运营的基础，我们提供面向分析的高质量数据，帮助上百家企业完成了数据治理工作。你可以放心地依赖我们的数据来进行运营决策。 永洪BI-小微企业永久版(HCS版)来自：专题![]()
Quality Monitor 数据治理中心 DataArts Studio For Each 该节点可以指定一个子作业循环执行，并支持用一个数据集对子作业中的变量进行循环替换。 数据开发 数据治理中心 作业节点For Each 数据治理中心 DataArts Studio CDM Job来自：专题![]()
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![]()
TeraData数据仓库架构及特点介绍 TeraData数据仓库架构及特点介绍 时间：2021-03-03 11:43:26 数据仓库 数据库 Teradata数据仓库拥有全球领先的技术，其主要软件和硬件产品包括：Teradata数据库、Teradata数据仓库软件、企业数据仓库、动态企业数据仓库、数据仓库专用平台。来自：百科![]()
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API接口 数据仓库服务所提供的接口为自研接口，您可以使用数据仓库服务的可用区、集群管理、快照管理、事件管理、数据源、审计日志、资源管理、告警管理、连接管理、标签管理、配额管理、容灾管理、任务管理以及主机监控等功能。 数据仓库服务所提供的接口为自研接口，您可以使用数据仓库服务的可用来自：专题![]()
下多种数据源，提供丰富多样的2D、3D可视化组件，采用拖拽式自由布局，旨在帮助您快速定制和应用属于您自己的数据大屏。 数据可视化服务（Data Lake Visualization）是一站式数据可视化平台，适配云上云下多种数据源，提供来自：专题![]()
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署，跨云、跨地域互联互通，实现多级互联 从不同的地域，多种业务系统多种异构数据源采集数据的同时，不破坏企业的安全边界 | 新一代商业模式：灵活调配，企业可根据RCU按需付费 基于Serverless技术，统一集成组件运行时，算力以RCU（ROMA计算单元）单元化管理，用户灵活按需调配来自：百科![]()
数据集成 ROMA Connect的数据集成（FDI），支持在多种异构数据源之间进行快速、灵活、无侵入式的数据集成与转换。 l 支持30+种数据源类型，还支持自定义数据源。具体支持的数据源类型请参见数据集成任务支持的数据源。 l 提供灵活的任务调度方式，包括定时和实时调度、全量和增量集成。来自：百科![]()
华为云IaaS服务系列课程之计算服务。 通过当前市场上计算产品构成：通用计算、异构计算、专属计算三种产品构成了解华为云计算服务的产品内容以及常见使用操作。 课程介绍 华为云计算服务产品在当前企业市场中扮演着不可或缺的角色，通用计算、异构计算、专属计算作为当前主流计算产品的三大支流，它们各自都存在哪些特性可以在哪些领域中大展所长？来自：百科![]()
4. 无缝集成华为云数据仓库服务、数据湖探索、关系型数据库、对象存储服务等，支持本地CSV、在线API及企业内部私有云数据； 数据可视化 DLV 数据可视化服务（Data Lake Visualization）是一站式数据可视化平台，适配云上云下多种数据源，提供丰富多样的2D、来自：百科![]()
应用场景:海量数据分析场景 方案概述:应用场景 应用场景 应用场景:异构数据源联邦分析 方案概述:应用场景 什么是数据治理中心DataArts Studio:企业数字化转型面临的挑战 工作说明书:服务内容 DLI适用哪些场景:异构数据源联邦分析 方案概述:应用场景 IoT数据分析服务权限 创建结构化配置:请求参数来自：云商店![]()
系统面临的基本挑战并未发生重大变化。本课程包含数据仓库、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![]()
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