华为云计算 云知识 GaussDB (DWS)应用场景-增强型ETL和实时BI分析 GaussDB(DWS)应用场景-增强型ETL和实时BI分析 时间：2021-06-17 12:54:27 数据库 GaussDB(DWS)在增强型ETL和实时BI分析的应用如下图所示。分析过程有如下的特点：

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区分通过GDS和COPY工具进行物理数据迁移的区别；列举常用的ETL工具种类和用法。 课程大纲 1. 数据迁移概述 2. DSC SQL语法迁移工具 3. GDS迁移物理数据 4. COPY迁移物理数据 5. ETL工具 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数

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什么是抽取转换加载 时间：2021-04-02 14:47:22 抽取转换加载，即ETL（Extracting, Transferring, Loading），是一个面向大数据量处理的专业化数据整合工具。ETL主要是用于从源系统（数据库或文件系统）抽取数据集，然后对数据集进行维度转换、

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业务指标监控是对业务指标数据进行质量管理的有效工具，可以灵活的创建业务指标、业务规则和业务场景，实时、周期性进行调度，满足业务的数据质量监控需求。 数据质量监控 数据质量监控是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具，您可以配置数据质量检查规则，在线监控数据准确性。 数据质量可以从完整性、有效

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图2车企数字化服务转型 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求， DLI 服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~EB级

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四、以模型驱动的IoTA架构 云边协同，模型驱动的分析架构： 1.贯穿整体业务始终的数据模型，一致体验，去ETL化 2.边缘计算SDK，边缘侧可部署数据分析逻辑，增强时效性 关键问题： 1.期望构建标准化的数据模型，达到去ETL化的效果，可能需要较长时间的演化2.并未完全解决流批分离处理架构下分析结果可能不一。

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Monitoring，BMM)是对业务指标数据进行质量管理的有效工具，可以灵活的创建业务指标、 业务规则和业务场景，实时、周期性进行调度，满足业务的数据质量监控需求。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。

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针对即时的分析需求，分析人员可实时从大数据平台中获取信息。 弹性伸缩 增加节点，即可扩展系统的数据存储能力和查询分析的性能，可支持PB级数据的存储和计算。 增强型ETL和实时BI分析 数据仓库 在整个BI系统中起到了支柱的角色，更是海量数据收集、存储、分析的核心。为IoT（Internet of thing

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，可以合并为n个文件（n值可配） 导入（导出）文件时，可以对文件进行过滤，过滤规则同时支持通配符和正则表达式 支持批量导入/导出ETL任务 支持ETL任务分页查询、关键字查询和分组管理 对外部组件提供浮动IP Loader组件操作 从零开始使用Loader 提供一个使用Loade

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删除VolcanoJobdeleteBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 相关推荐 产品优势 应用场景:大数据ETL处理 DLI适用哪些场景:大数据ETL处理 全局有序队列的性能怎样？ Storm性能调优:拓扑调优 适用场景 适用场景 管理规则:概述 如何提高消息处理效率:消息可以批量生产和消费

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上述挑战、针对企业数字化运营诉求提供的数据全生命周期管理、具有智能 数据管理 能力的一站式治理运营平台，包含数据集成、规范设计、数据开发、数据质量监控、数据资产管理、数据服务等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业快速构建从数据接入到数

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Presto是一个开源的用户交互式分析查询的SQL查询引擎，用于针对各种大小的数据源进行交互式分析查询。其主要应用于海量结构化数据/半结构化数据分析、海量多维数据聚合/报表、ETL、Ad-Hoc查询等场景。 Presto允许查询的数据源包括Hadoop分布式文件系统（HDFS），Hive，HBase，Cassandr

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场景，根据上层业务建设多样性数仓集市。湖仓一体避免了烟囱式割裂建设导致的效率问题，进一步降低多技术平台导致的运维复杂度，降低了跨湖仓来回ETL的时延。 华为云Stack FusionInsight MRS 云原生 数据湖 让数据走上“高速”路 华为在湖仓一体早有布局，在2020年华为全

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时间：2020-10-30 15:45:46 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），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定义了简单的类SQL查询语言，称为HiveQL，它允许熟悉

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景，根据上层业务建设多样性数仓集市。 湖仓一体避免了烟囱式割裂建设导致的效率问题，进一步降低多技术平台导致的运维复杂度，降低了跨湖仓来回ETL的时延。 云技术、开源社区和开放技术模式，促使大数据飞速发展 ▎头部云厂商引领大数据技术发展 根据《IDC大数据平台市场报告，2021H1

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使用前必读:使用场景说明 方案概述:应用场景 应用场景:大数据ETL处理 什么是B1、SoH、BWoH？它们之间区别是什么？ 方案概述:应用场景 方案概述:需求场景 方案概述:应用场景 DLI适用哪些场景:大数据ETL处理 方案概述:应用场景 入门简介:场景三：使用应用平台进行应用运营

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上述挑战、针对企业数字化运营诉求提供的数据全生命周期管理、具有智能数据管理能力的一站式治理运营平台，包含数据集成、规范设计、数据开发、数据质量监控、数据资产管理、数据服务等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座，帮助企业快速构建从数据接入到数

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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（Extract-Transform-Load）工具、以及商业智能BI工具、数据挖掘和分析工具，均可以通过标准接口与GaussDB(DWS

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时间：2020-09-23 15:57:46 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），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定义了简单的类SQL查询语言，称为HiveQL，它允许熟悉

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场景特点：面向流数据，支持Window、CEP、Join等复杂的流分析操作，毫秒级时延。 适用场景：实时 日志分析 ，网络流量监控，实时风险管控，实时数据统计，实时数据ETL。 图1实时流分析场景 物联网IoT场景 物联网设备或边缘设备，上传数据到 数据接入服务 （DIS）或者其他云存储服务， 实时流计算服务 直接从D

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业务指标监控是对业务指标数据进行质量管理的有效工具，可以灵活的创建业务指标、业务规则和业务场景，实时、周期性进行调度，满足业务的数据质量监控需求。 数据质量监控 数据质量监控是对数据库里的数据质量进行质量管理的工具，您可以配置数据质量检查规则，在线监控数据准确性。 数据质量可以从完整性、有效

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