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深度解析:DataHub的数据集成与管理策略
【10月更文挑战第23天】DataHub 是阿里云推出的一款数据集成与管理平台,旨在帮助企业高效地处理和管理多源异构数据。作为一名已经有一定 DataHub 使用经验的技术人员,我深知其在数据集成与管理方面的强大功能。本文将从个人的角度出发,深入探讨 DataHub 的核心技术、工作原理,以及如何实现多源异构数据的高效集成、数据清洗与转换、数据权限管理和安全控制措施。通过具体的案例分析,展示 DataHub 在解决复杂数据管理问题上的优势。
DataWorks on EMR StarRocks,打造标准湖仓新范式
本文整理自阿里云计算平台产品专家周硕(簌篱)在阿里云DataWorks on EMR StarRocks解决方案介绍中的分享。介绍了阿里云DataWorks与EMR Serverless StarRocks的结合使用,详细阐述了在数据同步、数据消费、数据治理三大场景中的核心能力。DataWorks作为大数据开发治理平台,提供了从数据建模、数据集成、数据开发到数据治理的全链路解决方案,结合StarRocks的高性能分析能力,帮助企业实现OLAP分析、湖仓一体开发及数据综合治理,满足复杂业务场景下的需求,提升数据处理和分析效率。
AnalyticDB for PostgreSQL 实时数据仓库上手指南
AnalyticDB for PostgreSQL 提供企业级数据仓库云服务,基于开源Greenplum构建,采用MPP架构,支持1000+节点PB级数据的实时分析。
DataWorks数据集成任务切分键妙用
对于数据集成任务,这些任务的时间消耗一般都主要花费在数据同步上,当查询表数据量较大时,其SQL本身在数据库中查询就是很慢的,那么对于这种情况有说明好的优化方法呢? 数据集成任务上提供了一个切分键的设置,那么该切分键是否可以对源库SQL查询有一定的提升,劲儿提高数据同步...
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