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CT从业人员等。 课程目标 学完本课程后，学员可以掌握离线批处理应用场景、离线批处理采用的技术方案，学习离线批处理的实际案例。 课程大纲 1. 离线处理方案 2. 离线处理技术框架介绍 3. 离线批处理实战 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键来自：百科
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Presto）生态，提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。企业使用标准SQL、Spark、Flink程序就可轻松完成多数据源的联合计算分析，挖掘和探索数据价值 数据仓库服务 数据仓库服务 GaussDB(DWS)实时、简单、安全可信的企业级融合数据仓库，可借助DWS来自：专题![]()
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华为云计算 云知识 云市场服务商面向客户开票时需要退回怎么操作 云市场服务商面向客户开票时需要退回怎么操作 时间：2021-03-22 16:02:31 云市场 服务商指南 发票管理 如客户在已开票成功的情况下退款，需要将发票寄回给服务商。 退票流程 前提条件 发票状态为“已完成”时，可执行退票操作。来自：云商店![]()
来自：百科![]()
运营能力。 优势 多种云服务作业编排 全链路数据治理管控 丰富数据引擎支持 支持对接所有华为云的数据湖与数据库云服务，也支持对接企业传统数据仓库，比如Oracle、Greenplum等。 简单易用 图形化编排，即开即用，轻松上手。 图1一站式数据运营治理平台 云上数据平台快速搭建来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库DWS核心技术优势 数据仓库DWS核心技术优势 时间：2021-03-05 15:02:23 数据仓库 数据仓库是指从业务数据中创建信息数据库，并针对决策和分析进行优化。华为云数据仓库服务实时、简单、安全可信的企业级融合数据仓库，可借助DWS Expr来自：百科![]()
华为云计算 云知识 数据仓库和Hadoop大数据平台对比 数据仓库和Hadoop大数据平台对比 时间：2020-09-24 14:45:50 广义上来说，Hadoop大数据平台也可以看做是新一代的数据仓库系统，它也具有很多现代数据仓库的特征，也被企业所广泛使用。因为MPP架构的可来自：百科![]()
华为云计算 云知识 什么是数据仓库服务 GaussDB(DWS)？ 什么是数据仓库服务 GaussDB(DWS)？ 时间：2024-03-30 09:53:49 数据仓库 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![]()
华为云计算 云知识 云硬盘应用场景：数据仓库 云硬盘应用场景：数据仓库 时间：2021-03-23 19:41:16 云硬盘 数据仓库是数据读密集型的应用场景，典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。传统企业核心数据库上云往往会面临性能、可靠性等各方面的问题。例如oracle来自：百科![]()
数据仓库服务_SQL on Anywhere 数据仓库服务GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere 华为云数据仓库服务-SQL on Anywhere 华为云数据仓库服务-SQL on Anywhere 数据仓库服务（Data Warehouse Service，来自：专题![]()
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据库，其主要面向海量数据分析场景。 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![]()
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。MRS同时支持混合云和公有云两种形态：混合云版本，一个架构实现离线、实时、逻辑三种数据湖，以云原生架构助力客户智来自：专题![]()
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![]()
结合数据湖和数据仓库的优势，旨在构建高效、灵活、简洁的现代数据平台。数据湖内承载全量数据，根据业务需求灵活组合，对数据进行批量、实时加工，让企业用一份数据，按需建立AI、BI、数据科学等多工作负载，加速数据在湖内流动，减少80%的数据搬迁，一个数据平台按需支持批处理、流计算、交互来自：百科
