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

Python量化数据仓库搭建系列2：Python操作数据库

Python量化数据仓库搭建系列2：Python操作数据库 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与全套源代码。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，包括历史数据下载与增量数据更新，数据更新任务部署与日常监控等操作。

数据仓库适用场景讲解------转载

台，RPO往往需要小时级别，RTO最好水准也在分钟、10分钟以上；同时主集群需要保障一定资源量供数据同步使用，对主集群开销大；c） “数据同步模式” – 逻辑数据同步技术适用灵活同步场景，往往数据同步量不会太大，或同步时间可容忍场景；此场景往往适合于用户对其数据仓库ETL过程元数

中国云数据仓库，双第一

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。 行业合作方面 去年9月，华为云联合金融信息化研究所、10多家银行及合作伙伴发布了《金融数据仓库白皮书》，共同推进金融数据应用水平提升。 ▶持续创新，点亮产业智能美好未来 华为云GaussDB(DWS)十年技术沉淀，厚积薄发，已成为数据仓库中的佼佼者。

了解数据仓库的产品优势

景。DWS与传统数据仓库相比，主要有以下特点与显著优势，可解决多行业超大规模数据处理与通用平台管理问题：易使用1、一站式可视化便捷管理：DWS让您能够轻松完成从项目概念到生产部署的整个过程。通过使用DWS管理控制台，您不需要安装数据仓库软件，也不需要部署数据仓库服务器，就可以在几

云速建站备案流程是什么，预计需要多久时间

云速建站备案流程是什么，预计需要多久时间

数据仓库、数据平台和数据中台 ‖ 你分清了吗?

据存储的概念被造出来，鱼龙混杂。今天我们先来说说数据仓库、数据平台和数据中台区别。1605255525339086995.png概念上的区别：数据中台：企业级的逻辑概念，体现企业 D2V（Data to Value）的能力。数据仓库：一个相对具体的功能概念，是存储和管理一个或多个

数据仓库可以存储多少业务数据？

数据仓库可以存储多少业务数据？

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>

低代码的大规模落地还需要多久？

有的软件作业模式。低代码平台是指通过模型驱动的技术路径和可视化的用户界面，实现基于封装组建的通用模块，编写少量代码进行调用即可完成应用程序搭建的开发平台；无代码平台则是无需任何代码便可实现应用程序创建的开发平台。低代码与无代码都起到了提升开发效率、加速企业数字化转型的作用，但由于

浅谈数据仓库的基本架构

可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用：    从图中可以看出数据仓库的数据来源于不同的源数据，并提供多样的数据应用，数据自上而下流入数据仓库后向上层开放应用，而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。    数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra

数据仓库详细介绍（九.数据质量）流程与工具

因此，哪些数据需要配置 DQC 规则、应该配置什么规则，也需要根据数据资产等级来确定。例如 A1、A2 类数据监控率要达到 90% 以上，规则类型需要 3 种以上，而不重要的数据资产没有强制要求。 2、SLA 数据时效性监控 在确保数据准确性的前提下，您需要进一步让数据能够

Hive分布式数据仓库(2)

在Hive流行之前，企业大多采用传统的并行数据仓库架构。传统的数据仓库一般采用国外知名厂商的大型服务器和成熟的解决方案，不仅价格昂贵且可拓展性较差，而且平台工具与其他厂商难以适配，用户操作体验也比较差、开发效率不高，当数据量达到TB级别后基本无法得到很好的性能。而且，传统数据仓库基本只擅长处理结构化或

Hive分布式数据仓库(1)

       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

数据仓库解决方案对比

云端数据仓库的模式选型与建设

应用之一，数据仓库在企业内部扮演着重要的角色，构建并正确配置好数据仓库，对于数据分析工作至关重要。一个设计良好的数据仓库，可以让数据分析师们如鱼得水；否则可能使企业陷入无休止的问题之中，并在未来的企业竞争中处于劣势。随着越来越多的基础设施往云端迁移，数据仓库是否也需要上云？上云后