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計算)、Storm(流計算)、Flink(流計算),滿足多種大數(shù)據(jù)應用場景,將數(shù)據(jù)進行結構和邏輯的轉換,轉化成滿足業(yè)務目標的數(shù)據(jù)模型。 基于預設的數(shù)據(jù)模型,使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析,用戶可以選擇Hive( 數(shù)據(jù)倉庫 ),SparkSQL以及Presto交互式查詢引擎。 5、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調度來自:專題可以輸出詳細的運營數(shù)據(jù)。 立即使用 日志分析 功能 多種結構化拆分和模板 日志分析需要將數(shù)據(jù)進行結構化分析,結構化數(shù)據(jù)指能夠用數(shù)字或統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型加以描述的數(shù)據(jù),具有嚴格的長度和格式。日志結構化是以日志流為單位,通過不同的日志提取方式將日志流中的日志進行結構化,提取出有固定格式或者來自:專題模理論支撐實現(xiàn)規(guī)范化、可視化、標準化數(shù)據(jù)模型開發(fā),定位于 數(shù)據(jù)治理 流程設計落地階段,輸出成果用于指導開發(fā)人員實踐落地數(shù)據(jù)治理方法論。 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio數(shù)據(jù)架構以關系建模、維度建模理論支撐實現(xiàn)規(guī)范化、可視化、標準化數(shù)據(jù)模型開發(fā)。 免費注冊 立即購買 數(shù)據(jù)架構基本概念介紹來自:專題
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