一篇文章搞懂数据仓库：数据应用--OLAP

得到不同视角的数据。   4、OLAP选型 druid 实时查询和分析的高容错、高性能开源分布式系统，用于解决如何在大规模数据集下进行快速的、交互式的查询和分析。实时的数据消费，真正做到数据摄入实时、查询结果实时。扩展性强，支持 PB 级数据极高的高可用保障，

一图看懂《金融数据仓库白皮书》

苏宁数据仓库应对数据爆发式增长的技术演进

数据建模数据建模是数据仓库中的核心工作，苏宁数据建模主要采用的kimball维度建模方法，建模主要分两块，维度表设计和事实表设计。维度表设计维度是数据仓库的核心，他提供了数据分析的视角和标准，大部分的维度表数据量都相对较小，但是他是整个数据仓库的核心，整个的数据建模都是围绕着维

如何理解数据仓库和Hadoop大数据平台的差别?

广义上来说，Hadoop大数据平台也可以看做是新一代的数据仓库系统， 它也具有很多现代数据仓库的特征，也被企业所广泛使用。因为MPP架构的可扩展性，基于MPP的数据仓库系统有时候也被划分到大数据平台类产品。但是数据仓库和Hadoop平台还是有很多显著的不同。针对不同的使用场景其发挥的作用和给用户带来的体验也不尽相同。

DWS助力广联达打造企业云上数据仓库

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华为强势领跑中国数据仓库软件市场

30.3%，未来数据仓库产品的市场潜力巨大。 在新趋势下，华为云数仓GaussDB(DWS)持续创新，以独特的云原生架构和强大的AI能力，实现湖仓智融合，引领数据仓库产品的发展方向。 Serverless 华为云数仓GaussDB(DWS)采用存-算-管三层分离的架构，基于云原生

企业级云数据仓库服务（基于MPP架构）

DWS，以极低的成本，可简便快捷的构建托管的云上数据仓库。 场景特点： 监视：传感器提供关于运行环境、产品使用和性能方面的数据。流式数据通过华为云DIS分批导入至DWS 控制：上层应用通过对数据仓库中的设备与用户行为的海量结构化数据进行分析，可以控制并定制个性化产品功能 优化：通

#普惠AI 我有话说#数据仓库和数据库的区别

数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计

无法成功创建数据仓库集群时怎么处理？

如题所示。

Python量化数据仓库搭建3：数据落库代码封装

hon中class类的属性和方法。代码中涉及主要技术点如下： （1）使用pymysql、pandas.to_sql和pandas.read_sql操作MySQL数据库； （2）使用class类的方法，集成建表、插入数据和查询数据的操作； （3）使用配置文件的方式，从本地文件中，读取数据库参数与表操作的SQL代码；

hive数据仓库的设计，项目中分了几层，都有什么

hive数据仓库的设计，项目中分了几层，都有什么 ODS层: 是将OLTP数据通过ETL同步到数据仓库来作为数据仓库最基础的数据来源。在这个过程中，数据经过了一定的清洗，比如字段的统一，脏数据的去除等，但是数据的粒度是不会变化的。ODS层的数据可以只保留一定的时间。 DW 层：

调用CES API查看数据仓库服务（DWS）监控指导

持通过密码的方式获取token，只能使用这种方式） 2.1功能介绍 该接口可以用于通过用AK SK的方式进行认证来获取IAM用户Token。 Token是系统颁发给IAM用户的访问令牌，承载用户的身份、权限等信息。调用IAM以及其他云服务的接口时，可以使用本接口获取的IAM用户token进行鉴权。