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  • Hive常用配置參數(shù) - MapReduce服務 MRS

    Hive常用配置參數(shù) Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫框架，提供大數(shù)據(jù)平臺批處理計算能力，能夠?qū)Y構化/半結構化數(shù)據(jù)進行批量分析匯總完成數(shù)據(jù)計算。 本章節(jié)主要介紹Hive常用參數(shù)。 操作步驟 登錄FusionInsight Manager，選擇“集群 > 服務 > Hive

  • 數(shù)據(jù)倉庫服務應用場景_數(shù)據(jù)倉庫服務客戶案例_GaussDB(DWS)

    可支持實時數(shù)據(jù)分析 優(yōu)勢 流式數(shù)據(jù)實時入庫 IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計算及AI服務處理后，可實時寫入DWS 實時監(jiān)控與預測 圍繞數(shù)據(jù)進行分析和預測，對設備進行監(jiān)控，對行為進行預測，實現(xiàn)控制和優(yōu)化 AI融合分析 AI服務對圖像、文本等數(shù)據(jù)的分析結果可在DWS中與其他業(yè)務數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析，實現(xiàn)融合數(shù)據(jù)分析

  • Hive基礎02、安裝Hive

     點擊并拖拽以移動點擊并拖拽以移動?編輯 Hive基礎02、安裝Hive 前置 開啟【hdfs】，六個服務都要在。 start-all.sh jps 點擊并拖拽以移動 點擊并拖拽以移動點擊并拖拽以移動?編輯 安裝Hive 1、解壓【Hive】 tar -zxvf apache-hive-2.1.0-bin

    作者： 紅目香薰
    發(fā)表時間： 2022-07-29 02:12:46
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  • ALM-16001 Hive數(shù)據(jù)倉庫空間使用率超過閾值（2.x及以前版本） - MapReduce服務 MRS

    ALM-16001 Hive數(shù)據(jù)倉庫空間使用率超過閾值（2.x及以前版本） 告警解釋 系統(tǒng)每30秒周期性檢測Hive數(shù)據(jù)倉庫空間使用率，該指標可在Hive服務監(jiān)控界面查看，指標名稱為“Hive已經(jīng)使用的HDFS空間占可使用空間的百分比”。Hive數(shù)據(jù)倉庫空間使用率指標默認提供一個

  • 數(shù)據(jù)倉庫服務 DWS

    移動互聯(lián)網(wǎng)、IoT場景下會產(chǎn)生大量實時數(shù)據(jù)，為了快速獲取數(shù)據(jù)價值，需要對數(shù)據(jù)進行實時分析，DWS的快速入庫和查詢能力可支持實時數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢 流式數(shù)據(jù)實時入庫 IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過流計算及AI服務處理后，可實時寫入DWS 實時監(jiān)控與預測 圍繞數(shù)據(jù)進行分析和預測，對設備進行監(jiān)控，對行為進行預測，實現(xiàn)控制和優(yōu)化

  • Hive概述

    1.     Hive介紹Hive是基于Hadoop的一個數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結構化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供類SQL的查詢功能。Hive基本原理是將HQL語句自動轉換成可以在計算引擎上執(zhí)行的任務。Hive 在加載數(shù)據(jù)過程中不會對數(shù)據(jù)進行任何的修改，只是將數(shù)據(jù)移動到HDF

    作者： AI資訊
    發(fā)表時間： 2020-07-28 12:49:03
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  • 一幅長文細學華為MRS大數(shù)據(jù)開發(fā)（三）——Hive

    文章目錄 3 HIVE3.1 Hive概述Hive簡介Hive應用場景Hive與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫比較Hive優(yōu)點 3.2 Hive功能及架構Hive運行流程Hive數(shù)據(jù)存儲模型Hive數(shù)據(jù)存儲模型-分區(qū)和分桶Hive數(shù)據(jù)存儲模型-托管表和外部表Hive支持的函數(shù) 3

    作者： ArimaMisaki
    發(fā)表時間： 2022-08-20 15:42:50
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  • Hive JDBC接口介紹 - Hive對外接口介紹 - MapReduce服務 MRS

    Hive JDBC接口介紹 Hive JDBC接口遵循標準的JAVA JDBC驅(qū)動標準。 Hive作為數(shù)據(jù)倉庫類型數(shù)據(jù)庫，其并不能支持所有的JDBC標準API。例如事務類型的操作：rollback、setAutoCommit等，執(zhí)行該類操作會獲得“Method not suppo

  • 7天玩轉數(shù)據(jù)倉庫（DWS）

    Informatic D正確3. （單選）關于數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫的差別，下面的敘述中不正確的是：A. 數(shù)據(jù)庫是面向事務的設計，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的設計B. 數(shù)據(jù)庫一般存儲歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫一般存儲在線數(shù)據(jù) 正確C. 數(shù)據(jù)庫設計是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉庫是有意引入冗余B 提交提交答案正確 (6/6

    作者： tscswcn
    發(fā)表時間： 2019-05-06 23:21:59
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  • 數(shù)據(jù)倉庫行為域ODS開發(fā)

    ODS層功能 ODS：操作數(shù)據(jù)層 主要作用：直接映射操作數(shù)據(jù)（原始數(shù)據(jù)），數(shù)據(jù)備份； 建模方法：與原始數(shù)據(jù)結構保持完全一致 存儲周期：相對來說，存儲周期較短；視數(shù)據(jù)規(guī)模，增長速度，以及業(yè)務的需求而定；對于埋點日志數(shù)據(jù)ODS層存儲，通?？梢赃x擇3個月或者半年； 模擬生成日志數(shù)據(jù) 1.將genlog

    作者： tea_year
    發(fā)表時間： 2025-09-19 10:26:04
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  • 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、湖倉一體分別是什么？ - 數(shù)據(jù)倉庫服務 DWS

    第二類工具，關注如何對湖中的數(shù)據(jù)進行分析、挖掘、利用。數(shù)據(jù)湖需要具備完善的數(shù)據(jù)管理能力、多樣化的數(shù)據(jù)分析能力、全面的數(shù)據(jù)生命周期管理能力、安全的數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)發(fā)布能力。如果沒有這些數(shù)據(jù)治理工具，元數(shù)據(jù)缺失，湖里的數(shù)據(jù)質(zhì)量就沒法保障，最終會由數(shù)據(jù)湖變質(zhì)為數(shù)據(jù)沼澤。 隨著大數(shù)據(jù)和AI的發(fā)展，

  • DWS如何實現(xiàn)行轉列及列轉行？ - 數(shù)據(jù)倉庫服務 DWS

    行轉列與列轉行的示意圖如下： 圖1 示意圖 行轉列 將多行數(shù)據(jù)轉換成一行顯示，或?qū)⒁涣?span id="uukk4gu" class='cur'>數(shù)據(jù)轉換成多列顯示。 列轉行 將一行數(shù)據(jù)轉換成多行顯示，或?qū)⒍嗔?span id="0w4c4q0" class='cur'>數(shù)據(jù)轉換成一列顯示。 示例表 創(chuàng)建行存表students_info并插入數(shù)據(jù)。 1 2 3 4 5 6 7 8 9

  • 解密華為數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品GaussDB(DWS)

    模分析能力和實時處理能力，用于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市、實時分析、實時決策和混合負載等場景，廣泛應用于金融、政府、電信等行業(yè)核心系統(tǒng)。 GaussDB OLAP數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷程是怎樣的？GaussDB OLAP數(shù)據(jù)庫于2011年開始預研，之后基于PostgreSQL 9.2.4進行全面

    作者： 彩虹上的水瓶座
    發(fā)表時間： 2020-06-28 16:54:29
    14208
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  • 數(shù)據(jù)如何存儲到數(shù)據(jù)倉庫服務？

    數(shù)據(jù)如何存儲到數(shù)據(jù)倉庫服務？

    作者： 木又林夕
    發(fā)表時間： 2017-11-15 01:31:31
    9242
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  • Hive對接OBS

    Hive對接OBS 概述 Hive是一個數(shù)據(jù)倉庫工具，可以對存儲在分布式存儲中的大規(guī)模數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)提取、轉化和加載，它提供了豐富的SQL查詢方式來進行數(shù)據(jù)分析。 前提條件 已安裝Hadoop，具體請參見Hadoop對接OBS。

  • 傳統(tǒng)BI項目與數(shù)據(jù)倉庫

    成服務和數(shù)據(jù)集市。我們所涉及的數(shù)據(jù)倉庫其實更多的聚焦于分析層，但是整個BI項目的核心之一。分析層包括了對商業(yè)邏輯的數(shù)據(jù)建模，不僅要根據(jù)用戶對可視化數(shù)據(jù)的展現(xiàn)要求，也要根據(jù)數(shù)據(jù)集市中數(shù)據(jù)分布、容量、業(yè)務種類多樣性來綜合設計。作為分析層中，提供分析數(shù)據(jù)物理存儲基礎就是數(shù)據(jù)倉庫，倉庫中

    作者： tony_sniper
    發(fā)表時間： 2019-01-04 07:40:22
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  • Hive基礎06、Hive引入數(shù)組

    時必須指定一個指向?qū)嶋H數(shù)據(jù)的路徑（LOCATION），Hive在創(chuàng)建內(nèi)部表時，會將數(shù)據(jù)移動到數(shù)據(jù)倉庫指向的路徑；若創(chuàng)建外部表，僅記錄數(shù)據(jù)所在的路徑，不對數(shù)據(jù)的位置做任何改變。在刪除表的時候，內(nèi)部表的元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)會被一起刪除，而外部表只刪除元數(shù)據(jù)，不刪除數(shù)據(jù)。 3、COMMENT 是給表字段或者表內(nèi)容添加注釋說明的。

    作者： 紅目香薰
    發(fā)表時間： 2022-07-29 02:14:47
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  • 一文入門數(shù)據(jù)倉庫

    了。自底向上，與OSI類似，通用框架下的大數(shù)據(jù)體系有七層：數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)收集層、數(shù)據(jù)存儲層、資源管理與服務協(xié)調(diào)層、計算引擎層、數(shù)據(jù)分析層及數(shù)據(jù)可視化層。        第二個用途是面向主題：我們把四面八方的數(shù)據(jù)都拿到了，那怎樣組織這些數(shù)據(jù)呢？換句話說，產(chǎn)品丟了一個又一個的需求過來，

    作者： 沙漏
    發(fā)表時間： 2020-10-20 03:48:44
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  • Snowflake：數(shù)據(jù)倉庫的終極形態(tài)？

    性能是數(shù)據(jù)平臺的準入門檻。如何在petabyte級別的海量數(shù)據(jù)量面前展現(xiàn)優(yōu)秀的性能，同時盡可能的降低成本，是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的死穴。只有借助云端的資源才有可能在這個數(shù)量級上討論這些問題。2、并發(fā)性（Concurrency）    數(shù)據(jù)倉庫的業(yè)務邏輯是提供給企業(yè)一個統(tǒng)一版本的數(shù)據(jù)層。當

    作者： 大數(shù)據(jù)小白條
    發(fā)表時間： 2020-10-10 08:57:31
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  • Hive JDBC接口介紹 - Hive對外接口介紹 - MapReduce服務 MRS

    Hive JDBC接口介紹 Hive JDBC接口遵循標準的JAVA JDBC驅(qū)動標準。 Hive作為數(shù)據(jù)倉庫類型數(shù)據(jù)庫，其并不能支持所有的JDBC標準API。例如事務類型的操作：rollback、setAutoCommit等，執(zhí)行該類操作會獲得“Method not suppo

總條數(shù)： 400