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总结 说了这些数据仓库有什么过过人之处，第一提高生产力，第二，多源关系数据管理。数据仓库不是一个组件（技术），更像是一种方法论。 为什么前两年大数据环境下，数据仓库概念火了。其一，以前做过传统电信行业数据仓库的先行者，没有及时布道（毕竟之前没有微信这种好工具）。其二，互联网行
摆在面前的工具。任何从事过一段时间的 IT 工作的人都可能告诉您，适合一项工作的正确工具并不总是能够用到。或者，正确的工具虽然用得到，但为了削减成本会阻碍使用该工具。有时企业政治学发挥着重大作用。无论什么原因，我们大部分人在很多情形下被迫使用可能并不是最适合其工作的工具来构建、设
调度方案作业调度通常可以采用与原来一致的调度方式即可。5、迁移工具迁移工具通常分两类：一类考虑如何将数据从源数据库中搬迁到目标数据库中；比如DSC工具。一类考虑如何根据目标数据库生成业务脚本：比如XX银行的IDE工具2.3.4. 迁移策略2.3.4.1. 迁移策略分析常见的三种迁移策略：2
据 API 服务，以更高效的方式为业务提供服务。数据仓库：存储的数据大多是根据需求有针对性抽取的结构化历史数据，能够生成各类报表，但这些报表都无法实时产生，因此，尽管能提供部分业务价值，但不能直接影响业务。数据平台：为解决数据仓库不能处理非结构化数据和报表开发周期长的问题而产生。
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
数据仓库数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS)是一种基于云基础架构和平台的在线数据处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。DWS是基于融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务，兼容标准ANSI SQL 99和SQL 200
8）常见选型：MySQL、PostgreSQL、Oracle 数据仓库 1）用于OLAP 2）数据仓库是面向主题的，数据相对稳定，来源多样，经过ETL得到，用来分析，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
4的基础上自主研发，支持x86和华为Kunpeng硬件架构，支持行存储与列存储，提供PB(Petabyte)级数据分析能力、多模分析能力和实时处理能力，用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景，广泛应用于金融、政府、电信等行业核心系统。 GaussDB OLAP数据库的发展历程是怎样的？GaussDB
简称数仓、DW)，是一个用于存储，分析，报告的数据系统 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，分析结构为企业提供决策支持 数据仓库与数据库不同，数据仓库专注分析 数据仓库本身并不“生产”任何数据，其数据来源于不同外部系统 同时数据仓库自身不需要“消费”任何数据，其结果开放给各个外部应用使用
go get -u github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-go-v3
pip install huaweicloudsdkdws
<dependency> <groupId>com.huaweicloud.sdk</groupId> <artifactId>huaweicloud-sdk-dws</artifactId> <version>3.1.9</version> </dependency>
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
gn> <b>数据仓库解决方案</b><align=left>上面的问题，都可以通过一个建设良好的数据仓库来解决。</align><align=left>业务数据库是面向操作的，主要服务于业务产品和开发。而数据仓库则是面向分析的，主要服务于我们分析人员。评价数据仓库做的好不好，就
一致，实时业务不稳定的问题，实现营销数据实时接入、处理，复杂分析查询从10分钟级提高到秒级。 安全方面 2022年，华为云GaussDB(DWS)正式通过全球权威信息技术安全性评估标准CC EAL2+ALC_FLR.2级别认证，是目前中国唯一获得CC安全认证的数据仓库产品。
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MapRe
输压力小的数据场景，通常只适用于小型数据仓库平台；对于规模小的平台，RPO、RTO可以接近0；b） “数据同步模式” – 备份增量同步技术适合大数据量同步场景，实现方式容易被用户理解；往往需要数据库备份工具具备增量备份恢复能力；同时考验备份工具消除相关硬件限制条件，让该技术方案更
湖仓发展历程经过对数据湖和数据仓库的深入阐述和比较，数据湖和数据仓库作为大数据系统的两条不同演进路线，有各自特有的优势和局限性。数据湖和数据仓库一个面向初创用户友好，一个成长性更佳。对企业来说，数据湖和数据仓库是否必须是一个二选一的选择题？是否能有一种方案同时兼顾数据湖的灵活性和云数据仓库的成长性
你来负责数据仓库建设，你会考虑如何来建设好数据仓库？”这个问题通常是考察候选人的架构设计水平的，看你对于业务有多深入的了解。大部分人的回答都是偏技术层面的，通常会说出一个比较完整的数据分层模型，但仅仅分层清晰就足够了吗？不一定。 我们先看一下通常的数据仓库分层模型：Data
索引等信息。广义上讲，在数据仓库中，元数据描述了数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。 元数据是数据仓库管理系统的重要组成部分，元数据管理器是企业级数据仓库中的关键组件，贯穿数据仓库构建的整个过程，直接影响着数据仓库的构建、使用和维护。（1）构建数据仓库的主要步骤之一是ETL。这
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