-
Hive
-
数据仓库
现预测性分析的关键要素。 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 things)、金融、教育、移动互联网、O2O(Online to Offline)等行业提供强大的商业决策分析支持。
来自:百科 -
大数据的发展可以分为哪些阶段
云知识 大数据的发展可以分为哪些阶段 大数据的发展可以分为哪些阶段 时间:2021-05-24 09:10:47 大数据 大数据技术的发展可以按照其特点,分为大数据1.0、大数据2.0、大数据3.0阶段,目前我们正处于大数据3.0阶段。 大数据1.0:单一的批计算 大数据2.0:融合计算
来自:百科 -
数据仓库服务的优势
-
GaussDB(DWS) 与Hive的差别
-
Hive基本原理
-
什么是数据仓库
-
数据仓库服务
-
数据仓库DWS冷热数据分离
-
数据仓库和数据库的区别是什么
-
数据管理服务DAS分为哪些类型
-
数据仓库DWS动手实践
-
数据仓库服务价格
-
数据仓库服务架构
-
数据仓库服务的应用场景
-
分布式存储分为哪些场景
-
MapReduce服务_什么是Hive_如何使用Hive
-
数据仓库和Hadoop大数据平台对比
-
数据仓库服务快速入门
-
什么是数据仓库服务
-
为什么要使用数据仓库