数据仓库入门（实验7）部署分析服务数据库
一、部署到SSAS1.检查SSAS2.查看错误列表 “属性”窗格中的Product维度下方标有蓝色的波浪线，将鼠标移动到这里，显示“避免将属性的可见属性层次结构用作用户定
一、部署到SSAS
1. 检查SSAS
2. 查看错误列表
“属性”窗格中的Product维度下方标有蓝色的波浪线，将鼠标移动到这里，显示“避免将属性的可见属性层次结构用作用户定义的层次结构中的级别”。这是因为Color和Size成员在属性的层次结构和自定义层次结构中同时出现，可以将它们的AttributeHierarchyVisible属性改为False。这里我们忽略这个警告。
3. 部署
4. 查看部署结果
二、浏览
1. 浏览层次结构
选择“浏览器”选项卡。如果浏览器与SSAS已经断开，请点击此选项卡的工具栏的“重新连接”按钮。
在“层次结构”中选择Product Category，查看它的层次结构。
2. 解除警报
对于某些警报，如果我们忽略它们，，可以选择“解除”。
本文出自 “我们一起追过的MSSQL” 博客，谢绝转载！
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MySQL 開発を通じてデータ処理とデータ ウェアハウスにおけるプロジェクトの経験を共有する
Nov 03, 2023 am 09:39 AM
今日のデジタル時代では、データは一般に企業の意思決定の基礎および資本であると考えられています。ただし、大量のデータを処理し、信頼できる意思決定支援情報に変換するプロセスは簡単ではありません。この時点で、データ処理とデータ ウェアハウジングが重要な役割を果たし始めます。この記事では、MySQL 開発を通じてデータ処理とデータ ウェアハウスを実装したプロジェクトの経験を共有します。 1. プロジェクトの背景 このプロジェクトは、営利企業のデータ構築のニーズに基づいており、データ処理とデータ ウェアハウスを通じてデータの集約、一貫性、クリーンアップ、信頼性を実現することを目的としています。この実装のデータ
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近年、データ ウェアハウスは企業のデータ管理に不可欠な部分となっています。データ分析にデータベースを直接使用すると、単純なクエリのニーズを満たすことができますが、大規模なデータ分析を実行する必要がある場合、単一のデータベースではニーズを満たすことができなくなり、大量のデータを処理するデータ ウェアハウスを使用する必要があります。 。 Hive は、データ ウェアハウス分野で最も人気のあるオープン ソース コンポーネントの 1 つで、Hadoop 分散コンピューティング エンジンと SQL クエリを統合し、大量のデータの並列処理をサポートできます。同時に、Go 言語では次を使用します。
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優れた特徴は「大量データのサポート」と「高速検索技術」です。データ ウェアハウスは、意思決定支援システムおよびオンライン分析アプリケーション データ ソースのための構造化データ環境であり、データベースはデータ ウェアハウス環境全体の中核であり、データが保存され、データ検索のサポートが提供されます。操作データベースと比較して、優れた機能を備えています。大量データのサポートと高速検索技術が特徴です。
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Java を使用して Hive ベースのデータ ウェアハウス アプリケーションを開発する方法
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Java を使用して Hive ベースのデータ ウェアハウス アプリケーションを開発する方法 はじめに: 今日のビッグ データ時代において、データ ウェアハウスは企業が大量のデータを保存および処理するための重要なツールです。 Hadoop エコシステムのメンバーとして、Hive はデータ ウェアハウス ソリューションを提供します。この記事の目的は、Java を使用して Hive ベースのデータ ウェアハウス アプリケーションを開発する方法を紹介し、詳細なコード例を提供することです。 1. 準備 開始する前に、次の点を確認する必要があります: Hadoop と Hive をインストールし、それらが適切に実行されていることを確認します。
