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数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）是一种基于公有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是基于华为融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务，兼容标准ANSI SQL
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中。目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。1
单机部署：一台集群上运行集群部署：多台集群上运行伪集群部署：一台集群启动多个实例
一个实例对象的设计模式称为单例模式 2、单例模式的优点：可以节省创建对象的时间和对象占用的空间 3、单例模式的对象必须是无状态的 4、无状态的条件（满足任意之一即可）： （1）类本身是没有非静态的成员属性 （2）有非静态的成员属性，但是这些属性是无状态的 5、单例的两种实现： （
管控面-日志管理-日志清单 业务面-日志管理-日志清单
多原dbc的系统表，为了减小业务脚本的改动量，我们保留该Schema）。3、 用户及权限管理用户的权限设计应该与原设计基本相同，数据库的用户权限管理与原Teradata的权限管理的形式基本一致。原Teradata库中的权限设计中将每个库的权限拆成四类权限组：表和视图的查询访问权限
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
5分钟eDRX的待机功率约为0.2mA）——睡眠不工作、省电，找到设备需要几分钟甚至1-2h。模式三：间歇性休眠偷懒模式PLUS+PSM：eDRX省电升级版，降低eDRX交换网络的频率，低到每隔几天开放一次网络的程度，找到设备可能需要一两天时间；同样，网络打开时可以接收数据，但网
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
Processing），支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。 数据仓库汇总有可能有很多维度数据的统计分析结果，取百家之长（各个数据源的数据），成就自己的一方天地（规划各种业务域的模型，指标）。 举个栗子~ 车联网早期是肯定没有数据仓库的，刚开始启动阶段就是
数据库 与 数据仓库 数据库 1）用于OLTP 2）数据库是面向事物处理的，数据是由日常的业务产生的，会有频繁的增删改操作 3）数据库一般用来存储当前事务性数据，如交易数据、业务数据 4）数据库的设计一般是符合三范式的，有最大的精确度和最小的冗余度，有利于数据的操作 5）数据库
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
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，就看我们分析师用得爽不爽。因此，数据仓库从产品设计开始，就一直是站在分析师的立场上考虑的，致力于解决使用业务数据进行分析带来的种种弊端</align><align=left>下面就来简单看一下数据仓库是如何解决上面的问题的。</align>
<dependency> <groupId>com.huaweicloud.sdk</groupId> <artifactId>huaweicloud-sdk-dws</artifactId> <version>3.1.9</version> </dependency>
go get -u github.com/huaweicloud/huaweicloud-sdk-go-v3
pip install huaweicloudsdkdws
#化鲲为鹏，我有话说#我们都知道云计算有三种模式1.基础设施即服务：基础设施福分包括电脑、网络、存储、负载平衡设备、虚拟机。这些服务于终端用户的软硬件资源都可以按照它们的需求来进行扩展或收缩。 2.平台即服务：在此种模式中，托管服务供应商通过提供工作平台来帮助客户，包括执行运行
间业务的经营状况，挖掘其中隐藏的模式。虽然数据仓库的用户不能修改数据，但并不是说数据仓库的数据是永远不变的。分析的结果只能反映过去的情况，当业务变化后，挖掘出的模式会失去时效性。因此数据仓库的数据需要更新，以适应决策的需要。从这个角度讲，数据仓库建设是一个项目，更是一个过程 。数
为false；消息处理成功之后，手动进行commit； 采用这种模式时，最好保证消费操作的“幂等性”，防止重复消费； exactly onece模式 核心思想是将offset作为唯一id与消息同时处理，并且保证处理的原子性； 设置自动提交为false；消息处理成功之后再提交； 比
95.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主题数据的集合。数据平台：在大数据基础上出现的融合了结构化和非结构化数据的数据基础平台。应用上的区别：数据中台：距离
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