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智能数据湖运营平台主题库分享-教育主题库
教育主题库通过华为云DAYU平台的教育主题库，更加有效地连接家、校、人，通过物联网实现校园数据实时采集，提升工作效率。支持听说读写等交互方式，多终端综合应用，让教育场景更加智能化，高效化优势全类型覆盖：管理信息系统—数据库 ，线下文档数据—电子表格，机器设备数据—日志数据，园区智
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大数据面试题——数据仓库
文章目录 数据仓库 什么是数据仓库？ 数据库与数据仓库的区别？ 事实表和维度表 数据仓库的数据模型： 为什么数据仓库要分层？ 数据仓库模式：Kimball （金箔）和 Inmon（恩门） 数据库架构——Lambda架构和Kappa架构
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数据仓库(01)什么是数据仓库，数仓有什么特点
模 数据仓库(04)数据仓库(04)基于维度建模的数仓KimBall架构 数据仓库(05)数据仓库(05)数仓Kimball与Inmon架构的对比 数据仓库(06)数据仓库(06)数仓分层设计 数据仓库(07)数据仓库(07)数仓规范设计 数据仓库(08)数据仓库(08)数仓事实表和维度表技术
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智能数据湖运营平台主题库分享-园区主题库
大：强大、灵活的数据集成能力，支持云上构建园区运营，支持支持跨地域、多园区统一运营。咨询实施：懂园区、有经验的园区数据治理咨询服务与实施服务，结合园区特色管理要求，快速辅助园区管理方案构建园区数据运营平台工具易用：方便、易用的一站式智能数据运营平台工具，园区数据管理人员经过简单培训，即可长期维护数据运营工作。
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一篇文章搞懂数据仓库：数据仓库规范设计
码中有没有进行适当的规避数据倾斜语句13Where条件中is null语句有没有进行空字符串处理 五、流程规范 根据阿里流程规范，本文将数据仓库研发流程抽象为如下几点： 需求阶段：数据产品经理应如何应对不断变化的业务需求。设计阶段：数据产品经理、数据开发者应如何综合性能、成本
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数据仓库设计规范（更新中）
数据仓库具体的分层 标准的数据仓库分层: stg(数据缓冲层)， ods (数据贴源层)，dw:dwd dws dwt (数据仓库 层)，ads (数据集市层)，app (应用层)。 stg:源数据缓冲层，它和源系统数据是同构的，而且这一层数据粒度是最细的，数据层与 业务源的数据结构-
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一篇文章搞懂数据仓库：数据仓库架构-Lambda和Kappa对比
在介绍Lambda和Kappa架构之前，我们先回顾一下数据仓库的发展历程： 传送门-数据仓库发展历程 写在前面 咳，随着数据量的暴增和数据实时性要求越来越高，以及大数据技术的发展驱动企业不断升级迭代，数据仓库架构方面也在不断演进，分别经历了以下过程：早期经典数仓架构 > 离线大数据架构 > Lambda
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数据仓库的分层
从数据源的采集到多层清洗加工的过程中，数据仓库的数据逻辑分层一般分为4层。 分层的核心思想就是解耦。 ODS Operation Data Store 原始数据层，也有叫贴源层，该层对采集的原始数据进行原样存储。 DWD Data Warehouse Detail 明细数据层，对ODS进行清洗，解决数据质量问题。
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什么是数据仓库服务
什么是数据仓库服务 数据仓库服务GaussDB(DWS) 是一种基于华为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。GaussDB(DWS)是基于华为融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务 ，兼容标准ANSI SQL 99和SQL
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什么是数据仓库服务
什么是数据仓库服务 数据仓库服务GaussDB(DWS) 是一种基于华为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。GaussDB(DWS)是基于华为融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务 ，兼容标准ANSI SQL 99和SQL
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post/jztk/query 题库接口 - API
该API属于APIHub22579服务，描述: 根据输入参数返回相关题目接口URL: "/jztk/query"
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数据仓库设计规范（更新中）1024投稿
数据仓库具体的分层 标准的数据仓库分层: stg(数据缓冲层)， ods (数据贴源层)，dw:dwd dws dwt (数据仓库 层)，ads (数据集市层)，app (应用层)。 stg:源数据缓冲层，它和源系统数据是同构的，而且这一层数据粒度是最细的，数据层与 业务源的数据结构-
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数据仓库入门浅谈
地区部空运成本，再汇总看季度全球空运成本）数据仓库跟业务执行系统的不同点业务执行系统OLTP数据数据仓库OLAP数据原始数据导出数据细节性数据综合性和提炼性数据当前值数据历史数据可更新不可更新，但周期性刷新一次处理的数据量小一次处理的数据量大面向应用，事务驱动面向分析，分析驱动
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临时转储数据仓库
临时转储数据仓库
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面试！什么是数据仓库？
数据中台" 参考之前文章《浅谈数据中台》 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
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数据仓库学习笔记
一般采用双重粒度或建立活样本数据库。 数据仓库中分区是在应用层而非系统层进行； 数据仓库的数据组织： 1，简单的堆积数据:例如 每天的事务处理； &n
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面试，如何使用数据仓库？
by小AA 数据仓库知多少 首先，来了解一下数据仓库吧！数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合。 我们来看这几个词： 面向主题，数据仓库会规划各种业务主题，所以我们需要理解各大主题的范畴以及之间的关系，这样就了解了数据仓库的基本架构。集成，
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了解数据仓库
板和分析工具从其数据中获得洞察力、监控企业绩效以及更明智地决策。数据仓库通过高效地存储数据以便最大限度地减少数据输入和输出 (I/O)，并快速地同时向成千上万的用户提供查询结果，为这些报告、控制面板和分析工具 由数据仓库提供支持。 数据仓库服务（Data Warehouse
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数据仓库技术与Hive入门
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
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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、
