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在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load）的过程，ETL是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。
数据仓库服务 GaussDB(DWS)产品架构 介绍GaussDB(DWS)的产品架构、集群逻辑架构和技术特点。 产品架构 GaussDB(DWS)由数据库内核部分及一系列相关工具组成，其产品架构如图1-1所示。 图 1-1 GaussDB(DWS)产品架构 GaussDB(DWS)支持标准ANSI
<align=left>是否支持批量创建数据仓库？</align>
）。 “软件包”及其属性的管理是发布过程管理的基础，也是软件开发过程中的重要资产，常见的软件研发过程如图1所示： 图1 软件开发过程 图1中的Repository即制品仓库，用于管理软件开发过程产生的软件包，它是连接持续集成和持续交付的重要环节，软件包的发布评审、追溯和安全控制等操作通常在其中进行。
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中。目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。1
本文介绍数据仓库服务公有云计费模型、计费场景以及套餐包的使用规则。 数据仓库服务当前仅使用按需的计费模式，主要有四种产生费用的场景 数据仓库节点，创建数据仓库虚拟机规格时产生的费用，按照节点个数每个小时更新账单； 数据仓库裸机节点，创建数据仓库裸机规格时产生的费用，话单产生逻辑同上；
查询数据的操作。 DWS为用户提供了PB（petabyte）级高性能数据库，主要体现在：MPP大规模并行处理框架，支持行列混存、向量化执行，实现万亿数据关联分析秒级响应。内存计算，基于Bloom Filter的Hash Join优化，性能提升2~10倍。基于电信技术优化的大规模集
数据治理是什么？数据治理：为公司业务越来越复杂而带来的数据越来越脏、乱、差的问题，而提出一套治理数据的方法+工具集2. 数据治理的内容这一部分，我将从六个方面来讲解数据治理的内容。2.1 数据标准定义数据维度及指标需要清晰的、统一的、标准的定义。（这里的部分参考Hadoop数仓建设之指标管理的文章，我这里列举一些
对象注册功能通过路由及创建对象的DDL语句，实现对象动态注册；通过命令行指令实现对象注册；适当增加对象索引、约束索引的注册信息，用于扩展细粒度对象锁能力，提高数据仓库ETL SQL并发能力；*数据仓库环境下，只需要考虑到表级双活的能力，不建议实施字段级、记录级双活；vi
管理控制台，您不需要安装数据仓库软件，也不需要部署数据仓库服务器，就可以在几分钟之内获得高性能、高可靠的企业级数据仓库集群。 您只需单击几下鼠标，就可以轻松完成应用程序与数据仓库的连接、数据备份、数据恢复、数据仓库资源和性能监控等运维管理工作。 与大数据无缝集成您可以使用标准SQ
领域年度“金沙奖”也在会上正式揭晓，华为云数据使能DAYU主力产品——数据仓库GaussDB(DWS)蝉联“2021 中国大数据·数据仓库领域最佳产品奖”。华为云GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库，面向政企、互联网和物联网等应用场景，以企业级内核、
数据仓库上云与实施服务 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 上云与实施
值，成为企业经营的新趋势和迫切诉求。DWS 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
由以上几节我们了解到元数据几乎可以被称为是数据仓库乃至商业智能（BI）系统的“灵魂”，正是由于元数据在整个数据仓库生命周期中有着重要的地位，各个厂商的数据仓库解决方案都提到了关于对元数据的管理。但遗憾的是对于元数据的管理，各个解决方案都没有明确提出一个完整的管理模式；它们提供的仅仅是对特定的局部元数据的管理。与元数据相关的数据仓库工具大致可分为四类：
文章目录 产品经理应该做什么，产品经理要具备哪些能力1、产品经理是做什么的2、产品经理应该具备哪些能力3、商业模型 产品经理应该做什么，产品经理要具备哪些能力 1、产品经理是做什么的 2、产品经理应该具备哪些能力 1、能够制作一份逻辑清晰的竞品分析
新建数据平台 通常，有以下几种情景需要提供数据仓库上云与实施服务： 数字化转型、数据治理项目，需要规划数据仓库分析平台相关内容。 新建局点，拟采购华为数据仓库的情景。 原来老平台无法满足业务需求，拟采购华为数据仓库的情景。 由于业务和数据需求越来越大导致华为数据仓库需要扩容情景。 服务不覆盖范围
本帖最后由 yd_65688703 于 2017-11-15 17:18 编辑 <br /> 数据仓库和Hadoop大数据平台有什么差别？
Hive 是基于Hadoop构建的一套数据仓库分析系统，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学
”双活模式“需要独立中间件、且严重依赖数据库自身厂商，中间件实现难度大；中间件的高可用（稳定性）成为它落地的最大障碍；“双ETL模式”的升级版，能适应各类数据仓库双集群场景；绝大部分场景下，RPO、RTO均可以接近0，特别是双活同时在线能力，不存在双集群的主备切换，RTO可以做到0；同时存在统一视图，不会因
为维度建模的建设也不是简单一蹴而就的，也是需要多次和多种数据处理以后才能最终变成符合业务需求的结果。多个不同的应用集市有大量的共性的加工需求，这些需求就是我们公共层的收集的建模需求。把这些共性需求在公共层使用维度建模的方法实现才是建设公共层的合理方法，而不是越俎代庖的去建设面向具
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