- hive實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫 內(nèi)容精選 換一換
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時(shí)間:2020-09-24 09:48:11 MRS 基于開源軟件Hadoop進(jìn)行功能增強(qiáng)、Spark內(nèi)存計(jì)算引擎、HBase分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫以及Hive 數(shù)據(jù)倉庫 框架,提供企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢和分析的統(tǒng)一平臺(tái),幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),可解決各大企業(yè)的以下需求: 海量數(shù)據(jù)的分析與計(jì)算來自:百科成功。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入為處理或分析流數(shù)據(jù)的自定義應(yīng)用程序構(gòu)建數(shù)據(jù)流管道,主要解決云服務(wù)外的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)皆品?wù)內(nèi)的問題。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入每小時(shí)可從數(shù)十萬種數(shù)據(jù)源(例如日志和定位追蹤事件、網(wǎng)站點(diǎn)擊流、社交媒體源等)中連續(xù)捕獲、傳送和存儲(chǔ)數(shù)TB數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)流向: 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入實(shí)時(shí)從多種數(shù)據(jù)源采集數(shù)據(jù)。來自:百科
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數(shù)據(jù)組件,支持 數(shù)據(jù)湖 、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖MRS(MapReduce Service)為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件,支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。來自:專題來自:百科
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、湖倉一站式SQL融合分析。其能夠支持跨源(多種數(shù)據(jù)源,如Hive,HBase, GaussDB (DWS),ClickHouse等),跨域(多個(gè)地域或數(shù)據(jù)中心)的快速聯(lián)合查詢,尤其適用于Hadoop集群(MRS)的Hive、Hudi數(shù)據(jù)的交互式快速查詢場(chǎng)景。 HetuEngine結(jié)構(gòu)來自:專題
華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)有哪些優(yōu)點(diǎn) 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)有哪些優(yōu)點(diǎn) 時(shí)間:2020-09-24 15:32:47 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)(Cloud Stream Service,簡稱 CS )提供實(shí)時(shí)處理流式大數(shù)據(jù)的全棧能力,簡單易用,即時(shí)執(zhí)行Stream SQL或自定義作業(yè)。無需關(guān)心計(jì)算集群來自:百科
Spark SQL 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio MRS Hive SQL 通過MRS Hive SQL節(jié)點(diǎn)執(zhí)行數(shù)據(jù)開發(fā)模塊中預(yù)先定義的Hive SQL腳本。 數(shù)據(jù)開發(fā) 數(shù)據(jù)治理 中心 作業(yè)節(jié)點(diǎn)MRS Hive SQL 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio MRS Presto來自:專題
TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間:2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Teradata數(shù)據(jù)倉庫擁有全球領(lǐng)先的技術(shù),其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括:Teradata數(shù)據(jù)庫、Teradata數(shù)據(jù)倉庫軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺(tái)。來自:百科
多數(shù)據(jù)源,高效批量、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)導(dǎo)入。 高性能 PB級(jí)數(shù)據(jù)低成本的存儲(chǔ)與萬億級(jí)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析秒級(jí)響應(yīng)。 實(shí)時(shí) 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)整合,及時(shí)對(duì)經(jīng)營決策進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整。 圖3增強(qiáng)型ETL+實(shí)時(shí)BI分析 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、IoT場(chǎng)景下會(huì)產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),為了快速獲取數(shù)據(jù)價(jià)值,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,D來自:百科
數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化圖形分析。 查看更多 搭建實(shí)時(shí)報(bào)警平臺(tái) 數(shù)據(jù)治理中心 在本實(shí)踐用戶可以了解到如何搭建一個(gè)簡單的實(shí)時(shí)報(bào)警平臺(tái),該平臺(tái)將應(yīng)用多個(gè)云服務(wù),結(jié)合數(shù)據(jù)開發(fā)模塊的作業(yè)編輯和作業(yè)調(diào)度功能來實(shí)現(xiàn)。 在本實(shí)踐用戶可以了解到如何搭建一個(gè)簡單的實(shí)時(shí)報(bào)警平臺(tái),該平臺(tái)將應(yīng)用多個(gè)云服務(wù),結(jié)合數(shù)來自:專題
支持從SFTP/FTP服務(wù)器導(dǎo)入數(shù)據(jù)到HDFS/ OBS 、HBase表、Phoenix表、Hive表 支持從HDFS/OBS、HBase表、Phoenix表導(dǎo)出數(shù)據(jù)到SFTP服務(wù)器 支持從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入數(shù)據(jù)到HBase表、Phoenix表、Hive表 支持從HBase表、Phoenix表導(dǎo)出數(shù)據(jù)到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來自:專題
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間:2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫,并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實(shí)時(shí)、簡單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Expr來自:百科
系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來自:百科
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