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Hive
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数据仓库DWS提升数据分析性能实现分析决策一体化案例
库服务,为用户提供海量数据的存储、挖掘和分析能力。 助力某银行提升数据分析性能30%,实现分析决策一体化 应用场景:替换Oracle、TD、GP、Vertica、Gbase、Impala数据仓库,建设满足未来IT架构云化演进的分布式数据仓库。 客户痛点: Teradata成本高,一体机封闭架构,技术无法自主可控;
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DWS安全_数据仓库服务安全_DWS数据安全管理_DWS安全保障_DWS安全策略
安全管理最佳实践 基于角色的权限管理(RBAC) 基于角色的用户管理(Role-Based Access Control,简称RBAC)是通过为角色赋予权限,用户通过成为适当的角色而得到这些角色的权限。 查看更多 实现数据列的加解密 数据加密作为有效防止未授权访问和防护数据泄露的技术,在各种信
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GAUSS(DWS)工具_gsql工具_DataStudio工具_DSC工具
为什么要使用数据仓库? 数据仓库主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景,并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围的数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库,通过某个数据转换(ETL)的过程,业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计
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Hive基本原理
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现代数据栈构建要选对路,才能上“高速”
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