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- 数据仓库中数据治理理论 内容精选 换一换
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来自：百科支持批量数据迁移、实时数据集成和数据库实时同步，支持20+异构数据源，全向导式配置和管理，支持单表、整库、增量、周期性数据集成。 规范设计 作为 数据治理 的一个核心模块，承担数据治理过程中的数据加工并业务化的功能，提供智能数据规划、自定义主题数据模型、统一数据标准、可视化数据建模、标注数据标签等功能，有利于改善数据质量，有效支撑经营决策。来自：百科
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建大数据集群、免运维，极大降低企业建设数仓成本。 图2云上数据平台 基于行业领域知识库快速构建数据中台 通过应用华为在企业业务领域积累的丰富的行业领域模型和算法，帮助企业构建数据中台，快速提升数据运营能力。 优势 多行业支持 覆盖政务/税务/城市/交通/园区等各行业。 标准规范支持来自：百科16:54:59 IDC调研显示，大数据分析已在数字化转型战略中成为第一要务。今年1月发布的《大数据技术前瞻》中更指出：超大规模数据如何组织和管理、数据量指数级增长时效性差、数据如何打破多源异构造成的隔阂、从单域走向跨域数据融合、数据治理质量评估等仍是制约大数据发展的瓶颈。当前，湖仓一体是最佳解决方案。来自：百科
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数据库高可用，华为已经通过了SAP HANA的认证，用户可以放心在华为云上部署SAP HANA数据库，并能在使用过程中获得华为云和SAP的技术支持。 在部署数据仓库的应用场景，使用EVS有下列几项优势，第一高性能共享盘最大支持16台主机同时挂载，可达16万IOPS；第二功能丰富，来自：百科![]()
FusionInsight 智能 数据湖 特点 FusionInsight MRS 云原生数据湖让客户在一个Lakehouse湖仓一体架构上实现“三湖一集市”，满足您建设数据湖过程中快速构建现代数据平台，持续演进的需求 技术领先 多次获权威机构认证评测为中国大数据平台厂商No.1 全链路实时数据湖 实时接入、实时更新、实时分析，T+0供数来自：百科![]()
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StringUtil内嵌对象 StringUtil内嵌对象提供一系列字符串操作方法，例如从一个字符串中截取一个子字符串。 StringUtil内嵌对象提供一系列字符串操作方法，例如从一个字符串中截取一个子字符串。 文档链接 DateUtil内嵌对象 DateUtil内嵌对象提供了一系列时间格式化、时间计算方法。来自：专题![]()
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。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库在整个BI系统中起到了支柱的角色，更是海量数据收集、存储、分析的核心。为IoT（Internet of things）、金融、教育、移动互联网、O2O（Online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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华为云计算 云知识 数据仓库发展现状及发展趋势 数据仓库发展现状及发展趋势 时间：2021-03-03 14:09:48 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![]()
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 MapReduce支持结构化和非结构化数据在集群中的存储，并且支持多种高效的格式来满足不同计算引擎的要求。 HDFS是大数据上通用的分布式文件系统。来自：专题![]()
湖仓一体是构建现代数据栈的关键 IDC调研显示，大数据分析已在数字化转型战略中成为第一要务。今年1月发布的《大数据技术前瞻》中更指出：超大规模数据如何组织和管理、数据量指数级增长时效性差、数据如何打破多源异构造成的隔阂、从单域走向跨域数据融合、数据治理质量评估等仍是制约大数据发展的瓶颈。当前，湖仓一体是最佳解决方案。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 GaussDB(DWS)应用场景-数据仓库迁移 GaussDB(DWS)应用场景-数据仓库迁移 时间：2021-06-17 12:36:40 数据库 GaussDB(DWS)在数据仓库迁移的应用如下图所示。迁移过程有如下的特点： 1. 平滑迁移 GaussDB来自：百科![]()
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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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