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来自：百科架构、数据存储备份、数据安全、商业智能、系统集成等全方位的IT解决方案。 除了Sparxsystems Enterprise Architect Pro外，云商店还有哪些相关产品？ 软通动力数据库迁移服务 软通动力数据库专家团队具有数据库领域专业认证，为客户提供专业数据库迁移服务来自：专题
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提供海量数据的存储、挖掘和分析能力。 数据仓库 DWS助力终端消费云冷热数据关联分析案例 业务痛点： 探索查询HDFS 10PB级历史数据，耗时平均约1小时，全量扫描耗资源。 业务系统存储3个月热数据，3个月至2年历史数据存储于HDFS，现有系统对热数据和历史数据无法进行关联分析。来自：百科优越的企业级数据库服务。 产品详情 帮助文档 GaussDB 数据库线程池 enable_thread_pool 参数说明：控制是否使用线程池功能。该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考重设参数中对应设置方法进行设置。 取值范围：布尔型 · on表示开启线程池功能。 · off表示不开启线程池功能。来自：专题
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多种数据源支持 CDM 支持数据库、Hadoop、NoSQL、数据仓库、文件等多种类型的数据源。 CDM支持数据库、Hadoop、NoSQL、数据仓库、文件等多种类型的数据源。 支持的数据源 多种网络环境支持 CDM帮助用户轻松应对各种数据迁移场景，包括数据上云，云上数据交换，以及云上数据回流本地业务系统。来自：专题![]()
ModelArts数据管理 ModelArts使用自定义镜像 什么是API网关 弹性资源池功能与特点 如何快速体验应用管理与运维平台功能 应用性能管理 APM GaussDB(for MySQL)数据备份 GaussDB(for MySQL)数据恢复 连接云数据库RDS for MySQL来自：专题![]()
如下四种。 数据来源：DLI服务提供API，支持将 OBS 对应路径的数据导入到DLI。 存储数据：DLI中支持创建OBS表，该类型表在DLI服务中只有元数据，实际数据在该表对应的OBS路径中。 备份数据：DLI提供导出API，支持将DLI的数据导出到OBS中备份。 存储查询结果：D来自：百科![]()
【业务迁移难】：现有数据库种类多，业务迁移工作量大。 解决方案： 以数据仓库服务DWS为核心，构建统一免运维、高可靠的数据存储和分析平台； 利用DWS汇聚各业务数据库数据，实现统一数据存储和分析； 结合BI工具，实现数据可视化。 客户价值： 数据统一存储，统一分析，支持客户实现综合数据分析挖掘；来自：百科![]()
操作简单，适用于小批量数据入库。 使用COPY FROM STDIN导入数据 其他文件或数据库 使用Java语言开发应用程序时，通过调用JDBC驱动的CopyManager接口，从文件或其他数据库向GaussDB(DWS)写入数据。 从其他数据库直接写入DWS的方式，具有业务数据无需落地成文件的优势。来自：专题![]()
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分布式数据库，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。来自：百科![]()
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计算环境。 2、数据采集 数据采集层提供了数据接入到 MRS 集群的能力，包括Flume（数据采集）、Loader（关系型数据导入）、Kafka（高可靠消息队列），支持各种数据源导入数据到大数据集群中。使用云数据迁移云服务也可以将外部数据导入至MRS集群中。 3、数据存储 MapRe来自：专题![]()
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请参考产品价格详情。 资源池常见问题 资源池常见问题 共享池和专属池的区别是什么？ 共享池是所有ModelArts共享的一个资源池，当使用人数比较多的时候，可能造成资源紧张而产生排队。 专属池是专属于您的资源池，不会因为资源紧张而产生排队，同时专属资源池支持打通自己的VPC，能和自己的资源网络互通。来自：专题![]()
intelligence）工具无缝对接，业务迁移修改量极小。 3. 安全可靠 GaussDB(DWS)支持数据加密，同时可与数据库安全服务对接，保证云上数据安全。同时GaussDB(DWS)支持自动数据全量、增量备份，提升数据可靠性。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在来自：百科![]()
goDB数据无法做复杂关联分析； 数据存储在不同库，不易进行统一管理和维护。 解决方案： 以数据仓库服务DWS为核心，构建统一免运维、高可靠的数据存储和分析平台； 利用DWS汇聚各类数据（业务数据、用户行为数据、招投标数据等），实现一站式数据存储、加工、分析，支撑业务数据查询、BI报表、精准推荐等场景。来自：百科![]()
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
