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  • Python量化数据仓库搭建3:数据落库代码封装

    Python量化数据仓库搭建3:数据落库代码封装 本系列教程为量化开发者,提供本地量化金融数据仓库的搭建教程全套源代码。我们以恒有数(UDATA)金融数据社区为数据源,将金融基础数据落到本地数据库。教程提供全套源代码,包括历史数据下载增量数据更新,数据更新任务部署与日常监控等操作。

    作者: hailang
    发表时间: 2021-10-27 09:35:52
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  • Hive创建数据仓库

    利用Hive组件创建数据仓库,实现Hive数据仓库加载。具体来说,首先在Hive中创建Database,然后创建数据表。

  • DWS数据仓库(LibrA)GBASE 8A性能对比测试

    看起来都是高大上,但实际弄起来真是晕头转向。废话不多说,没人在乎你经历了什么。我这边比较中意的是南大通用的GBASE 8A和华为的DWS数据仓库(LibrA),它们都是分布式MPP数据库。        GBASE用起来比较像mysql,所以遇到问题可以百度mysql,例如“mysql

    作者: 公安大数据
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  • 无法成功创建数据仓库集群时怎么处理?

    如题所示。

    作者: 云小器
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  • GaussDB(DWS)数据仓库:通过实时数据仓库实现实时分析的强大能力【绽放吧!GaussDB(DWS)云原生数仓】

    析需求。 实时数据仓库的优势 传统的数据仓库相比,实时数据仓库具有许多优势。以下是一些主要的优势: 及时决策:实时数据仓库能够实时地处理大量数据,并提供即时的分析结果。企业可以根据实时数据进行决策,及时调整业务策略,提高业务效益。 个性化推荐:实时数据仓库可以根据用户的个性

    作者: 皮牙子抓饭
    发表时间: 2023-11-16 10:10:09
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  • GaussDB 和 云数据仓库 GaussDB(DWS) 有什么区别

    GaussDB 和 云数据仓库 GaussDB(DWS) 有什么区别

    作者: 福州司马懿
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  • FusionInsight Manager能监控数据仓库集群资源情况吗

    【功能模块】请问FusionInsight Manager能监控数据仓库(DWS)集群资源情况吗【操作步骤&问题现象】1、我想监控GaussDWS集群资源的使用情况,请问FusionInsight Manager能做到吗2、该如何安装使用FusionInsight Manager

    作者: 慧安
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  • 无法连接数据仓库集群时怎么处理?

    如题所示。

    作者: 云小器
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  • GaussDB(DWS)在数据仓库方面的性能如何?

    GaussDB(DWS)在数据查询、写入、聚合等操作方面的性能表现,以及与其他同类产品相比的优势和劣势。

    作者: 皮牙子抓饭
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  • 一篇文章搞懂数据仓库:元数据分类、元数据管理

    理、数据刷新规则。数据仓库元数据 数据仓库结构的描述,包括仓库模式、视图、维、层次结构及数据集市的位置和内容;业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式等。BI 元数据 汇总用的算法、包括各类度量和维度定义算法。数据粒度、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询报告。 3、管理元数据

    作者: 不吃西红柿
    发表时间: 2021-07-14 16:31:56
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  • 数据仓库服务

    数据仓库服务基于华为FusionInsight LibrA企业级数据仓库内核,提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。兼容PostgreSQL生态,您可基于标准SQL,结合商业智能工具,经济高效地挖掘和分析海量数据。

  • 推荐一个GaussDB题库!可免费进行“GaussDB T 数据库入门测试”!

    给大家推荐一个GaussDB在线题库,不过考试没有直接关系,可以测试下技能掌握程度,测试完会有打分。GaussDB T 数据库入门测试 https://www.modb.pro/exam/11

    作者: ToyaAkira
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  • 探索 GaussDB (DWS):强大的分布式数据仓库

    在当今数据驱动的时代,高效的数据存储和处理解决方案至关重要。今天,我们将深入探讨 GaussDB (DWS),一款功能强大的分布式数据仓库。GaussDB (DWS) 是华为推出的一款高性能、高可靠、高安全的分布式数据仓库产品。它旨在满足企业对大规模数据存储、分析和处理的需求,为企业提供强大的数据支持。一、强大的性能GaussDB

    作者: 炒香菇的书呆子
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  • 【从零开始学数仓】【基础班】数据仓库是什么?

    据,而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。根据数据仓库概念的含义,数据仓库拥有以下四个特点:1.面向主题。传统数据库主要是为应用程序进行数据处理,未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作,是按照主题存储的。这一点,类似于传统农贸市场超市的区别—市场里面,白菜、萝卜

    作者: 9号大魔王
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  • 数据仓库分层:理解DWD、DWB和DWS的含义

    和DWS是数据仓库的三个重要层次,分别代表着数据仓库的探索、构建和服务三个阶段。在构建数据仓库时,我们需要明确每个阶段的目标和任务,以及每个阶段所需要的数据源和数据模型。只有理解了这些缩写背后的含义和任务,我们才能更好地理解和应用数据仓库的知识和技术。在实际的数据仓库项目中,这些

    作者: 炒香菇的书呆子
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  • 超硬核丨三万字《数据仓库知识体系》【建议收藏】

    企业级数据仓库(EDW,1991)1991年,BillInmon出版了其有关数据仓库的第一本书,这本书不仅仅说明为什么要建数据仓库数据仓库能给你带来什么,更重要的是,Inmon第一次提供了如何建设数据仓库的指导性意见,该书定义了数据仓库非常具体的原则,包括:数据仓库是面向主题的(Subject-Oriente

    作者: 不吃西红柿
    发表时间: 2021-09-13 03:58:15
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  • 【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 )

    中讲解了数据预处理操作 , 本篇博客介绍 数据仓库 , 数据仓库传统数据库区别 , 多维数据模型 等 ; 一、数据仓库 传统数据库 区别 数据仓库特征 : 面向主题集成不可更新随时间不断变化 数据仓库定义 : 数据仓库 是 用于 更好地 支持 企业 /

    作者: 韩曙亮
    发表时间: 2022-01-10 15:12:10
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  • 数据仓库之维度建模介绍-- 未写完,待更新

       数据仓库第三个特征是非易失的,数据仓库的数据在装载是是以静态快照的方式进行的,后续发生变化后,一个新的快照记录就会写入数据仓库数据仓库会保存数据的历史变化。新的数据一般加入仓库而不是取代,数据仓库不断吸收新的数据,并与原来的数据进行增量式集成。       数据仓库的第四

    作者: 胡辣汤
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  • 数据仓库架构:星型模型和雪花模型的选择

    数据仓库设计中,数据模型的选择是一个关键的决策。星型模型和雪花模型是两种常见的数据仓库模型,它们在数据组织和查询性能方面有所差异。本文将深入探讨这两种模型的特点、优缺点以及选择的考虑因素,帮助您在设计数据仓库架构时做出明智的决策。 1. 星型模型 星型模型是一种简单直观的数据模型,由一个中心事实表(Fact

    作者: 皮牙子抓饭
    发表时间: 2023-06-07 09:27:31
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  • HBase数据仓库加载

    本实验主要利用HBase的thrift功能自动地将本地数据导入HBase中,实现HBase数据仓库加载。具体来说,首先,打开HBase的thrift功能;然后,将线上教学的用户选课数据(user_tag_value)和成绩表(moc_score)导入HBase中。