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<align=left>是否支持批量创建数据仓库?</align>
Intelligent缩写,中文为商业智能,是为顶层管理员人员提供全套的角色分析的系统。从实施过程来讲,它分为:展现层,分析层,集成服务和数据集市。我们所涉及的数据仓库其实更多的聚焦于分析层,但是整个BI项目的核心之一。分析层包括了对商业逻辑的数据建模,不仅要根据用户对可视化数据的展现要求,也要根据数据集市中数据分
在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL(抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load)的过程,ETL是数据仓库的流水线,也可以认为是数据仓库的血液,它维系着数据仓库中数据的新陈代谢,而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。
数据仓库可以存储多少业务数据?
在下新接触华为云,请问一下各位专家,我这边的需求是现有传统的OA,HR,ERP系统,这些系统的数据库在华为云RDS上,我们想搭建数据仓库将各个系统的数据抽到数据库仓库形成大宽表,后面提供给BI进行数据查询和展示。。请问下我需要用到华为云的哪些服务,购买哪些产品,哪些是必须的,哪些是可选的。。有没有实践案例可参考。谢谢
对象注册功能通过路由及创建对象的DDL语句,实现对象动态注册;通过命令行指令实现对象注册;适当增加对象索引、约束索引的注册信息,用于扩展细粒度对象锁能力,提高数据仓库ETL SQL并发能力;*数据仓库环境下,只需要考虑到表级双活的能力,不建议实施字段级、记录级双活;vi
不需要部署数据仓库服务器,就可以在几分钟之内获得高性能、高可能的企业级数据仓库集群。稳定可靠 —— 省事又省心DWS在高可靠的基础设施上运行。DWS是分布式MPP数据仓库,是由多个节点组成的集群数据仓库,所有的软件进程均有主备保证,数据存储节点的数据均有主备保证,能够保证在任
一个经典的数据仓库数据模型通常划分为3层,操作数据层ODS、中间数据层 dw层、应用数据层ADS。 操作数据层ODS存储了用于分析当前和集成后的运营数据,它的结构与数据来源一般都与数据仓库相同,ODS提供源数据系统中抽取并清洗了的数据,在该层中会同步并结构化数据,保留历史数据并清洗数据。
工层),以及集市层。不同的客户会依托这四层模型做不同的演化,可能经过合并形成三层,也可能经过细分,形成5层或者6层。本文简单介绍最常见的四层模型: 缓冲层:有的项目也称为ODS层,简单说这一层数据的模型就是贴源的,对于仓库的用户就是在仓库里面形成一个上游系统的落地缓
因为它的主要工作是把所需的数据仓库工具集成在一起,完成数据的抽取、转换和加载,OLAP分析和数据挖掘等。如下图所示,它的典型结构由操作环境层、数据仓库层和业务层等组成。 其中,第一层(操作环境层)是指整个企业内有关业务的OLTP系统和一些外部数据源;第二层是通过把第一层的相关数
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MapReduce任务来执行。Hive的优点是学
”双活模式“需要独立中间件、且严重依赖数据库自身厂商,中间件实现难度大;中间件的高可用(稳定性)成为它落地的最大障碍;“双ETL模式”的升级版,能适应各类数据仓库双集群场景;绝大部分场景下,RPO、RTO均可以接近0,特别是双活同时在线能力,不存在双集群的主备切换,RTO可以做到0;同时存在统一视图,不会因
本帖最后由 yd_65688703 于 2017-11-15 17:18 编辑 <br /> 数据仓库和Hadoop大数据平台有什么差别?
P大规模并行处理引擎,由众多拥有独立且互不共享的CPU、内存、存储等系统资源的逻辑节点组成。在这样的系统架构中,业务数据被分散存储在多个节点上,数据分析任务被推送到数据所在位置就近执行,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。应用层数据加载工具、ETL(Extr
数据仓库服务的优势有哪些?
OBS,不可选OBS终端节点:地址,不可选端口:默认443访问标识/密钥:填写华为云账号的AK/SK填写完成后,点击“测试”, 如果测试成功,点击保存。3. 配置目的端DWS连接。 点击“新建连接”, 选择数据仓库中的“数据仓库服务数据库名称这里我们填写上一节创建的dota,填写完成后,点击“测试”, 如果测试成功,点击保存。4
数据脱敏函数,是否可根据不同用户查询条件,对行脱敏、行滤除,也是这些脱敏函数么?and,or,in我们在用户查询时会用到,多条件间冲突时,是如何处置,是否有相应处置方案,目前我们也不知哪种处置比较好。
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
<align=left>如题:数据仓库使用哪些安全防护?</align>