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安全可靠的在线 数据仓库 服务，为用户提供海量数据的存储、挖掘和分析能力。 助力某高校打破数据孤岛，实现数据综合分析，性能提升10倍 客户痛点： 【数据分散】：现有业务系统部署在不同环境，包括华为云和用户本地IDC，不能统一分析； 【数据量大】：数据量不断增大，查询性能下降； 【业务来自：百科学完本课程后，您将能够：描述 GaussDB (DWS)的产品架构；掌握GaussDB(DWS)的关键特性；掌握GaussDB(DWS)的技术指标；了解GaussDB(DWS)的应用场景；熟悉GaussDB(DWS)的产品功能。 课程大纲 1. 数据仓库概述 2. GaussDB(DWS)产品架构来自：百科
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在DWS中维护维度数据，再更新ES中数据，降低了数据更新的工作量。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，尽在华为云学院 数据仓库服务 数据仓库服务基于华为 FusionInsight LibrA企业级数据仓库内核，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。兼容PostgreSQL生态来自：百科![]()
务器，香港云主机租用无需繁琐的ICP备案流程，即开即用，业务可以最快上线。 二、更高水平的性能这是拥有香港云主机租用的主要好处。由于不会与他人共享整台服务器的性能和资源，您将获得更好的性能、更快的速度和使用更多应用程序的机会。 三、具有长期成本效益的选择最初似乎情况正好相反，但与来自：专题![]()
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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![]()
跨域（多个地域或数据中心）的快速联合查询，尤其适用于Hadoop集群（ MRS ）的Hive、Hudi数据的交互式快速查询场景。 HetuEngine结构 常见概念介绍 常见概念介绍 云服务层 HetuEngine CLI/JDBC HetuEngine的客户端，使用者通过客户端向服来自：专题![]()
数据，非结构化的空间位置数据、三维建模数据；在大体量的地理大数据中，通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼，是用户非常关注的话题。 优势 提供地理专业算子：支持全栈Spark能力，具备丰富的Spark空间数据分析算法算子，全面支持结构化的遥感影像数据、非结构化的三维建模、激光来自：百科![]()
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 快速将线下数据迁移上云，将数据集成到云上大数据服务中，并在DAYU的界面中就可以进行快速的数据开发工作，让企业数据体系的建设变得如此简单。来自：百科![]()
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5。 用户可以根据聚合的规律和特点，选择使用 云监控服务 的方式、以满足自己的业务需求。 云监控服务支持的聚合方法有哪些？ 云监控服务支持的聚合方法有以下五种： 平均值 聚合周期内指标数据的平均值。 最大值 聚合周期内指标数据的最大值。 最小值 聚合周期内指标数据的最小值。 求和值 聚合周期内指标数据的求和值。来自：专题![]()
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![]()
还原业务的执行路线和状态，协助性能及故障快速定位。 在查询后的调用链列表中，单击待查看的调用链的链接，查看该调用链基本信息。 调用链详情页面可以查看调用链的完整链路信息，包含本地方法堆栈和相关远程调用的调用关系。 应用拓扑 应用拓扑主要分两种： 单组件拓扑：是单个组件下的单个环境来自：专题![]()
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点的可用性、连通性等状态 模拟真实用户对远端站点的访问，持续监控站点的可用性、连通性等状态 一键告警 您可以一键触发，轻松地将关注的云服务配置上默认的告警规则，开箱即用，简单便捷 您可以一键触发，轻松的将关注的云服务配置上默认的告警规则，开箱即用，简单便捷 进程监控 持续监控EC来自：专题![]()
有效的，可以防止来自网络钓鱼的攻击。 好处3: 用于消除浏览器地址栏发出的“不安全”警告：Google和其他浏览器将向未部署SSL证书的网站发出“不安全”警告，这将极大地导致用户对 网站的怀疑，导致用户流失，给企业带来损失。 好处4.微信小程序服务器请求必须是https请求：根据来自：百科![]()
库服务，为用户提供海量数据的存储、挖掘和分析能力。 助力某银行提升数据分析性能30%，实现分析决策一体化 应用场景：替换Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala数据仓库，建设满足未来IT架构云化演进的分布式数据仓库。 客户痛点： Teradata成本高，一体机封闭架构，技术无法自主可控;来自：百科
