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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:专题来自:百科
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化开发,让我可以根据客户的需求和场景进行个性化的配置和优化。 通过使用华为云通用AI解决方案,我为我的客户提供了更高效、更智能、更安全的服务,并且节省了大量的开发时间和成本。我的客户也非常满意我的服务,并且给我带来了更多的订单和推荐。 让我举一个具体的例子吧。有一次我为一家快递公来自:百科WS Express可直接对存储在 对象存储OBS 上的大数据平台集成、处理后的数据进行分析。 优势 统一分析入口:以DWS的SQL作为上层应用的统一入口,应用开发人员使用熟悉的SQL语言即可访问所有数据。 实时交互式分析:针对即时的分析需求,分析人员通过DWS Express,可实时从大数据平台中获取信息。来自:专题
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pring Cloud能够对接 CS E的ServiceComb引擎,并且方便的使用CSE的ServiceComb引擎提供的最常用的功能。在使用ServiceComb引擎功能章节,会给出具体的开发指导。 说明:Spring Cloud接入CSE的ServiceComb引擎需要使用Spring来自:专题Flink跨源支持与多种云服务连通,形成丰富的流生态圈。 数据湖探索 的流生态分为云服务生态和开源生态: 开源生态:通过增强型跨源连接建立与其他VPC的网络连接后,用户可以在数据湖探索的租户独享队列中访问所有Flink和Spark支持的数据源与输出源,如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。来自:专题