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维度表:业务过程的业务实体,如商品,用户,订单 代理键(自增列,可以充当主键) 自然键(唯一区分,商品id,订单id) 维度属性(商品的大小,颜色等) 事实表:业务内特定事件的数据(大量的行),如商品销售 全量表:全部都记录 增量表:没变化的数据不会记录 拉链表:记录一个事物从开始
OLAP 答案:B 2. 维度建模要满足的两个需求包括以下哪些选项?A. 以商业用户可理解的方式发布数据B. 模型应当满足第三范式C. 提供高效的查询性能D. 要满足星型模型的扩展性要求 答案:A, C 3.事实表中的行记录和度量事件的对应关系是?A. 1:1 B. 1:n
的疫情大数据平台建设,为科学防控决策提供强力的支撑依据。覆盖面广:覆盖31个省市地区,体现了华为云大数据大规模、跨多地数据中心管理的技术能力。行业领先:华为云为政企客户打造的企业级大数据平台——FusionInsight智能数据湖,携FusionInsight智能数据湖方案的MR
华为云·云享读书会系列活动,每期会选取一本技术相关的畅销书籍,邀请原作者/业内大咖提炼书籍精华、分享领读视频,帮助大家快速积累专业知识。本期领读书籍为《数据仓库工具箱:维度建模权威指南》,特邀华为数据仓库资深专家张剑博士现身领读,带你了解数据仓库、维度建模、维度模型设计等大数据领域前沿知识。
完成了以MRS大数据+GaussDB(DWS)数据仓库为核心的疫情大数据平台建设,为科学防控决策提供强力的支撑依据。覆盖面广:覆盖31个省市地区,体现了华为云大数据大规模、跨多地数据中心管理的技术能力。行业领先:华为云为政企客户打造的企业级大数据平台——FusionInsight
云原生支持 随着云计算技术的快速发展,云原生应用成为了未来的趋势。GaussDB(DWS)数据仓库提供了完整的云原生支持,它可以与云平台无缝集成,充分利用云计算的弹性资源和自动化管理能力,帮助企业快速构建和扩展数据仓库。 结语 GaussDB(DWS)数据仓库在云计算时代的技术进步中扮演着
<获奖名单>华为云账号 奖项 奖品 微信昵称nukinsan 视频号分享 开发者定制棒球帽 八戒yizhangl 视频号分享 开发者定制棒球帽 一lokenetwork 视频号分享 开发者定制棒球帽 罗上文xj120141121 优质提问 华为云开发者定制T恤 Nomhw815
行收发模块 usart 与 uart有什么区别呢? 早期在开发8051的时候使用的都是UART。全称叫做通用异步串行收发器,用于异步通信。 而USART的全称叫做通用同步异步串行收发器 从字面上,很容易明白,usart比uart增加了一部分**同步**的功能。 that`s all
本期华为云视界直播回放,将详细阐述华为数据仓库服务的核心技术能力以及如何基于该服务快速帮助用户在云上构建面向大数据场景的BI分析系统。干货满满的技术揭秘,欢迎观看。
就近执行,并行地完成大规模的数据处理工作,实现对数据处理的快速响应。 ② 数据仓库类型 云数仓:高性价比,支持冷热数据分析,存储、计算弹性伸缩,并按需、按量计价。适用于“库、仓、市、湖”一体化的融合分析业务,适合 50 节点以内的中小型数据仓库。 标准数仓:高性能、高扩展、高可用、易运维的企业级数据仓库,支持
上扩展。 5. intercepter的实现机制:struts有以自己的interceptor机制,spring mvc用的是独立的AOP方式。这样导致struts的配置文件量还是比spring mvc大,虽然struts的配置能继承,所以我觉得论使用上来讲,spring
解决大并发复杂查询下的通信连接风暴问题。并且在数千节点的集群中,平均每天都会有硬件故障发生,如何应对“硬件不可靠”带来的问题?如何在硬件亚健康情况下数据仓仍能提供稳定的性能,如何在操作系统“软死”情况下数据仓库不出现卡顿、无响应等问
本实践将演示交通卡口车辆通行分析,将加载8.9亿条交通卡口车辆通行模拟数据到数据仓库单个数据库表中,并进行车辆精确查询和车辆模糊查询,展示GaussDB(DWS) 对于历史详单数据的高性能查询能力。
上的数据集市组合成逻辑上的数据仓库。而且数据集市的建立是可以逐步完成的,最终组合在一起,成为一个数据仓库。如果分步建立数据集市的过程出现了问题,数据集市就会变成孤立的集市,不能组合成数据仓库,而一致性维度的提出正式为了解决这个问题。 一致性维度的范围是总线架构中的维度,即可能会在
问题现象:serviceOM进入数据仓库服务总览页面没有数据报错internal service error排查过程:1.f12查看请求报错:400 没有treacid 2.查看dwscontroller日志未发现相关报错,请求没有走到dwscontroller3.检查serviceOM配置管理
大规模数据仓库集群不仅仅是将众多服务器“攒”起来,更需要解决大并发复杂查询下的通信连接风暴问题。并且在数千节点的集群中,平均每天都会有硬件故障发生,如何应对“硬件不可靠”带来的问题?如何在硬件亚健康情况下数据仓仍能提供稳定的性能,如何在操作系统“软死”情况下数据仓库不出现卡顿
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大规模数据仓库集群不仅仅是将众多服务器“攒”起来,更需要解决大并发复杂查询下的通信连接风暴问题。并且在数千节点的集群中,平均每天都会有硬件故障发生,如何应对“硬件不可靠”带来的问题?如何在硬件亚健康情况下数据仓仍能提供稳定的性能,如何在操作系统“软死”情况下数据仓库不出现卡顿