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法进行了兼容性增强，在很多场合都可以替代国外同类型产品。我们的 数据仓库 服务工程师重点设计实现了基于行列混存的数据仓库内核，在支持海量数据快速分析的同时也很好地兼顾了业务运作系统对数据增删改的需求。引入了自研的基于代价的查询优化器，以及当前数据仓库系统所流行的一些黑科技，包括机器码来自：百科集群高可用设计 第5章 数据库高级特性介绍 第6章 数据库事务管理 第7章 数据库迁移 数据仓库服务 GaussDB (DWS) GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库，支持x86和Kunpeng硬件架构，支持行存储与列存储，提供GB~PB级数据分析能力、多模分来自：百科
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全生命周期数据开发和数据治理，提高数据质量：数据治理是数据分析正确的前提，数据治理为政企客户提供多源数据的集成，通过数据开发编排实现数据作业的ETL和作业自动化，采用数据适量实现政企客户多层级全局统一的数据质量，最终形成可视、可管、可用的高质量数据地图。 数据“可用不可见”：随着人工智来自：百科![]()
工具，经济高效地挖掘和分析海量数据。 报名学习 最新文章 OLTP和OLAP的比较 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 数据仓库DWS助力终端消费云冷热数据关联分析 数据仓库DWS提升数据分析性能实现分析决策一体化案例 数据仓库DWS动手实践来自：百科![]()
企业积累的海量数据及各种数据资产，体量庞大，需高性能大数据平台支撑进行全量数据分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直观的、关联性的、可视化的运营数字化分析平台 ，以数据分析来驱动业务价值提升及管理提升。 优势 多源数据接入：多源数据采集，打破数据孤岛，形成统一的数据展现平台。来自：专题![]()
主要面向侧重于复杂查询，回答一些“战略性”的问题。 数据处理方面聚焦于数据的聚合，汇总，分组计算，窗口计算等“分析型”数据加工和操作。 从多维度去使用和分析数据。 典型的OLAP场景 1.报表系统，CRM系统。 2.金融风险预测预警系统、反洗钱系统。 3.数据集市，数据仓库。 文中课程 更多精彩课堂、微认证、沙箱实验，尽在华为云学院来自：百科![]()
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；当大规模恶意攻击来袭时，CDN边缘点节可以做为第一道防线进行防护，大大分散攻击强度，即使是针对动态内容的的恶意请求，CDN的智能调度系统还可以卸载源站压力，维护系统平稳，并可以隐藏网站源IP，远离防护多种DDoS类型攻击。 CDN高防可以防御这些类型的攻击 SYN Flood防护来自：百科![]()
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Hadoop是一个分布式计算平台，使用户可以轻松地进行架构和使用用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点： 1.高可靠性：Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 2.高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。来自：百科![]()
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