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OLAP数据库二次开发和管理能力的高级工程师华为认证培训华为云数据仓库高级工程师培训培养具有分布式数据库集群开发和运维能力的高级工程师，以及对数据库领域相关人员进行技能提升。课程内容：深入讲解GaussDB DWS数据仓库架构、数据库设计与管理、数据迁移、数据库的运维与调优，数据库
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什么是数据仓库服务 数据仓库服务GaussDB(DWS) 是一种基于华为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。GaussDB(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 99和SQL
数据仓库(07)数据仓库(07)数仓规范设计 数据仓库(08)数据仓库(08)数仓事实表和维度表技术 数据仓库(09)数据仓库(09)数仓缓慢变化维度数据的处理 数据仓库(10)数据仓库(10)数仓拉链表开发实例 数据仓库(11)数据仓库(11)什么是大数据治理，数据治理的范围是哪些 数据仓库(12)数据仓库(12)数据治理之数仓数据管理实践心得
目录 数据仓库 v.s. 传统数据库 数据仓库性能测试案例 性能指标 测试方案 测试数据集 基准环境准备 测试操作步骤 测试结果分析 从数据仓库到云原生数据仓库 数据仓库 v.s. 传统数据库 随着 5G 网络和 IoT 技术的兴起，以及越来越复杂多变的企业经
创建数据仓库GaussDB(DWS) 参见“创建集群”章节创建GaussDB(DWS)数据仓库。创建成功后，记录集群的内网IP。 为确保ECS与GaussDB(DWS)网络互通，GaussDB(DWS)数据仓库需要与ECS在同一个区域，同一个虚拟私有云和子网下。 表1 DWS规格
根据阿里流程规范，本文将数据仓库研发流程抽象为如下几点： 需求阶段：数据产品经理应如何应对不断变化的业务需求。设计阶段：数据产品经理、数据开发者应如何综合性能、成本、效率、质量等因素，更好地组织与存储数据。开发阶段：数据研发者如何高效、规范地进行编码工作。测试阶段：测试人员应如何准确地
数据仓库规格 GaussDB(DWS)的规格按照产品类型分为存算一体和存算分离。其中存算一体还包含单机版模式。各产品类型的不同差异，详情请参见数据仓库类型。 低配置集群，如内存16G、vCPU4核及以下的规格，建议不要用于生产环境，可能会导致资源过载风险。 存算一体规格 存算一体
文章目录 数据仓库 什么是数据仓库？ 数据库与数据仓库的区别？ 事实表和维度表 数据仓库的数据模型： 为什么数据仓库要分层？ 数据仓库模式：Kimball （金箔）和 Inmon（恩门）
图5 确认华为云会议账号信息 图6 绑定其他会议账号 填写并提交华为云会议POC测试资源申请。 使用步骤3注册的华为云账号登录华为云会议控制台。 单击页面左侧的“POC测试申请”。 在POC测试申请页面，单击“POC测试申请”按钮。
关于数据环境： 数据仓库开发最好是以反复的方式进行。首先建立数据仓库的一部分，然后再建立另一部分。即出现所谓的CLDS的数据驱动的开发生命周期，区别于传统的需求驱动开发生命周期(SDLC)。 粒度的选择： 一般采用双重粒度或建立活样本数据库。 数据仓库中分区是在应用层而非系统层进行；
于是数据仓库需要分层。 数据仓库分层的原因 1、用空间换时间，通过数据预处理提高效率，通过大量的预处理可以提升应用系统的用户体验(效率)，但是数据仓库会存在大量冗余的数据. 2、增强可扩展性，方便以后业务的变更。如果不分层的话，当源业务系统的业务规则发生变化整个数据仓库需要重
用户都存储的什么信息。 数据仓库 数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical 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
在介绍Lambda和Kappa架构之前，我们先回顾一下数据仓库的发展历程： 传送门-数据仓库发展历程 写在前面 咳，随着数据量的暴增和数据实时性要求越来越高，以及大数据技术的发展驱动企业不断升级迭代，数据仓库架构方面也在不断演进，分别经历了以下过程：早期经典数仓架构 >
数据仓库类型 产品类型概述 存算一体：面向数据分析场景，为用户提供高性能、高扩展、高可靠、高安全、低时延、易运维的企业级数仓服务，支持2048节点、20PB级超大规模数据分析能力，适用于“库、仓、市、湖”一体化的融合分析业务。 存算分离：采用存算分离云原生架构，计算、存储分层弹性
换逻辑，如数据清洗、数据聚合、数据关联等。 • 一、测试环境 二、登录环境 1、命令行登录ECS Windows10以上可以使用自带cmd命令行来登录。也可以用最新版本的putty。我测试的环境是Windows11，以下为测试的登录截图。 2、为避免使用时超时自动断开连接，请运行tmux
于是数据仓库需要分层。 数据仓库分层的原因 1、用空间换时间，通过数据预处理提高效率，通过大量的预处理可以提升应用系统的用户体验(效率)，但是数据仓库会存在大量冗余的数据. 2、增强可扩展性，方便以后业务的变更。如果不分层的话，当源业务系统的业务规则发生变化整个数据仓库需要重
数据仓库是商业智能（业务智能、BI）的基础。概念看起来简单，把数据存在静态的仓库里头以便多个维度分析，但实现和应用较复杂困难。几个值得注意的要点：1）数据仓库跟业务执行系统的管理要点完全不同。按事实和维度存储，减少执行流程和执行角色的干扰2）数据仓库要基于精准的业务需要来建立，系
Hive数据仓库的操作： 数据库的创建与删除表的创建，修改，删除表中数据的导入与导出表分区与桶的创建、修改、删除 目录 Hive环境搭建 Hive数据仓库的操作 Hive数据表的操作 Hive中数据的导入与导出
SSB测试数据 表1 SSB测试数据 序号 表名 行数 表大小 1 supplier 200000 - 2 customer 3000000 - 3 part 1400000 - 4 lineorder 60037902 - 5 lineorder_flat 60037902 -
临时转储数据仓库
了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 数据库、数据仓库、数据湖、湖仓一体分别是什么？ 为什么要使用云数据仓库服务GaussDB(DWS)？ 无法连接数据仓库集群时怎么处理？ 如何选择公有云DWS或者公有云RDS？ 数据在数据仓库服务中是否安全？ 如何清理与回收存储空间？ 更多 数据库连接
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