关于数据仓库和数据湖的主要差别,以下哪项描述是不正确的()。
A.存储数据类型和数据结构化流程不同
B.主要提供的服务不同
C.面向主要用户不同
D.应用侧重点不同
A.存储数据类型和数据结构化流程不同
B.主要提供的服务不同
C.面向主要用户不同
D.应用侧重点不同
A.数据科学家可以挖掘和分析数据的环境
B.原始数据的集中存储区域,需要时进行大量的转换
C.数据仓库明细历史数据的备用存储区域
D.信息记录的在线归档
A.数据仓库就是一般的数据处理系统
B.数据仓库是一个营销进度方案
C.数据仓库是关于企业管理者的咨询服务系统
D.数据仓库是按一定的数据模型组织、描述和存储的,有组织、可共享的数据集合
A.数据仓库的主要特征之一是面向主题的即围绕某一主题建模和分析
B.数据库系统和数据仓库系统管理的数据内容相同
C.数据仓库的数据可以来源于多个异种数据源
D.数据库系统主要提供了执行联机事务和查询处理,数据仓库系统主要提供了数据分析和决策支持
A.该场景下对CPU性能和内存容量要求都很高
B.该场景下数据类型为热数据,数据高可用一般采用多副本技术
C.该场景下采用华为GaussDB200分布式MPP架构数据仓库,支持在海量数据中,多个租户共享数据的离线数据处理和在线交互查询
D.该场景下数据类型为冷数据,数据高可用一般也采用EC(纠删码)技术
A.Hive是基于Hadoop的数据仓库工具
B.Hive可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表
C.最初,Hive由Google开源,用于解决海量结构化日志数据统计问题
D.Hive的主要应用场景是离线分析
A.数据科学家已经找到了分析数据和从数据中获取价值的新方法
B.大数据使用不同种类的数据源,实现预测能力、基于模型的实时分析能力,能够为组织未来的发展方向提供更深刻的洞察能力
C.大多数数据仓库依赖于ELT(提取、转换和加载)的概念。大数据解决方案,如数据湖,则依赖于ETL的概念——先加载后转换
D.数据的生产速度和容量带来了挑战,需要在数据管理的各个关键领域中采用不同的方法,如集成、元数据管理和数据质量评估
A.数据准备区从交易系统数据层中获取原始的、粗粒度的数据,存放业务源数据的快照
B.为后续数据加工提供便利
C.数据准备区对于数据仓库最终用户是不可见的,仅作为数据集成过程的一部分存在
D.存放所有分析相关的数据
A.数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的,反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策
B.企业数据仓库的建设是以现有企业业务系统和大量业务数据的积累为基础的,数据仓库一般不支持异构数据的集成
C.大数据分析相比传统的数据仓库应用,其数据量更大、查询分析复杂,且在技术上须使用分布式、云存储、虚拟化等技术
D.数据仓库的结构通常包含数据源、数据集市、数据分析服务器和前端工具 4 个层次