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【数据平台】【数据仓库】为什么园区方案使用gaussdb100作为数据仓库
1、新版本的cube方案中为什么使用gaussdb100 OLTP的库作为数据仓库？怎么不继续使用早期私有云方案的gaussdb 200 （好像现在叫gaussdb A)？2、Flink 为什么采用了边缘Flink的形式，不用FusionInsight HD 安装flink？3、Datatool
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数据库 vs 数据仓库
Base，还有用于存储文档，日志，问答等内容的文档数据库MongoDB，建议大家都去了解一下。 关系型数据库，大多都有主键这个概念。比如我可以通过手机号(主键)来查询用户都存储的什么信息。 数据仓库 数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical
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数据库 与 数据仓库
析，决策支撑 3）数据仓库一般存储的历史数据 4）数据仓库的设计一般不符合三范式，并且反规划范，有利于查询 5）数据仓库“通常”采用分布式架构，数据分散存储在多个服务器上，以列存居多 6）数据量较大 7）对数据及时性要求一般不高 8）常见选型：华为云DWS、Doris、TiDB、
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数据仓库迁移方案
比如常见的金融数仓系统架构主要由数据仓库系统、作业调度系统、文件或数据传输系统、上游业务系统、下游应用系统等构成，他们直接通过一定的关系有机地组成了一个数据仓库的整体。比如2.1.2.3. 数据架构数据架构，可以帮助我们熟悉数据的源头以及数据在整个系统中的一个流转过程。比如，下图是一个常见的金融系统的数据架构。2
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为什么我们需要数据仓库
<align=left><align=left>思考：没有数据仓库，我们也能完成数据分析任务。那么，建设数据仓库的理由是什么？</align><b>如果直接从业务数据库取数据</b><align=left>没有数据仓库时，我们需要直接从业务数据库中取数据来做分析。业务数据库主要是为业务操作服务，虽然可以用
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列存数据仓库怎样更高效
采用列存可以只读取需要的列，在总列数较多、计算涉及的列较少时，能减少硬盘访问量，提高性能。但仅此还不够，列存数据仓库还要在数据压缩、多线程并行和查找计算等方面做优化以将列存的效果做到最佳。 开源数据计算引擎SPL充分利用数据有序存储的特征，在保持低 CPU 消耗的前提下，实现了较高压缩率的压缩算法，大幅减
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数据库-数据仓库-数据湖
doop体系的数据湖向数据仓库能力扩展，在数据湖中建数据仓库，通过引入数据仓库的分析功能，从数据湖直接进化到湖仓一体。第二个是基于自身云平台进行架构构建，主要是公有云厂商基于自身云平台或相关产品，通过自研技术打通数据湖与数据仓库，实现湖仓一体功能。第三个是以独立数据库厂商为代表的
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一文入门数据仓库
Layer：元数据层，该层用于描述数据仓库存储的数据；System Operations Layer：系统操作层，该层包括了数据仓库系统中操作的信息，比如ETL任务的状态、系统的性能，用户access记录等。 数据逻辑通常按照下图进行分层： 到这里为止，如何建设好一个数据仓库的概念
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数据仓库服务 Java - SDK
<dependency> <groupId>com.huaweicloud.sdk</groupId> <artifactId>huaweicloud-sdk-dws</artifactId> <version>3.1.9</version> </dependency>
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数据仓库服务 Go - SDK
go get -u github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-go-v3
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数据仓库服务 Python - SDK
pip install huaweicloudsdkdws
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传统BI项目与数据仓库
成服务和数据集市。我们所涉及的数据仓库其实更多的聚焦于分析层，但是整个BI项目的核心之一。分析层包括了对商业逻辑的数据建模，不仅要根据用户对可视化数据的展现要求，也要根据数据集市中数据分布、容量、业务种类多样性来综合设计。作为分析层中，提供分析数据物理存储基础就是数据仓库，仓库中
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【华为云四大产品重磅开源】今天，我们开源啦！
海量数据的聚合分析如何满足业务要求？如何快速构建跨云、跨边、跨集群的云原生应用？如何快速构建兼容多种推理框架的高性能AI应用？2022年6月16日在华为伙伴暨开发者大会上，华为云公布四大重磅开源项目， 旨在帮助开发者解决上述问题。openGemini：openGeminiKurator：kurator-dev
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7天玩转数据仓库（DWS）
1.（单选）以下关于数据仓库的叙述中，正确的是A. 数据仓库主要用于支持决策管理 正确B. 数据仓库的数据源相对比较单一C. 存放在数据仓库中的数据一般是实时更新的A2.（单选）下列主流的数据仓库不包括：A. TeraDataB. GreemplumC. Oracle DatabaseD
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云端数据仓库的模式选型与建设
素。1）多种数据集成方式将数据放入仓库并正确格式化通常是数据仓库面临的最大挑战之一。传统上，数据仓库依赖于批处理提取转换加载作业-ETL。ETL作业仍然很重要，但现在也有从流式摄取数据，甚至允许你直接对不在仓库中的数据执行查询的能力。2）支持数据多元查询现有数据仓库，除了要支持典
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中国云数据仓库，双第一
AI提升对异构数据的处理能力，与应用场景深度融合，实现智能预测、智能决策、智能识别等数据分析智能化。 ▶勇立潮头，助力客户释放数字价值 华为云GaussDB(DWS)作为云上企业级数据仓库，具备高性能、低成本、易扩展等特性，满足大数据时代企业数据仓库业务诉求。截止目前，已在金融、泛政府、电信
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主流数据仓库引擎技术比较
表，V2R5支持2048 字段每个表非结构化数据支持非结构化数据可以直接存储到数据库，其非结构化数据支持的字段大小从512TB～2PB支持，但是一般在数据库中存储文件目录，数据存储在操作系统层面支持，但是一般在数据库中存储文件目录，数据存储在操作系统层面支持
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是否支持批量创建数据仓库？
<align=left>是否支持批量创建数据仓库？</align>
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数据挖掘：数据仓库相关知识笔记
不断增加新的数据内容，定时获取OLTP数据库中变化的数据追加到数据仓库中去； 随时间变化不断删除旧的数据内容；数据仓库中包含大量综合数据会隔一段时间进行抽样处理等。 3、数据仓库的模式 主要有星型模式、雪花模式、事实星型模式。 4、数据仓库的体系结构 底层：数据仓库服务器。一般是
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数据仓库双活模式-----转载
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. 对象锁能力根据SQL指令给相应对象动态加锁、释放锁；同时根据数据库自带的锁特征，至少区分读、写锁控制，以及部分数据库的脏读功能锁；vii
