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  • hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)etl實(shí)驗(yàn) 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) Hive Hive 時(shí)間:2020-10-30 15:45:46 Hive是建立在Hadoop上的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具,可以用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載(ETL),這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive定義了簡(jiǎn)單的類
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    Server所在節(jié)點(diǎn),并且在該節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)Hive Server。WUI是通過(guò)瀏覽器訪問(wèn)Hive。 MRS 僅支持Client方式訪問(wèn)Hive,使用操作請(qǐng)參考從零開(kāi)始使用Hive,應(yīng)用開(kāi)發(fā)請(qǐng)參考Hive應(yīng)用開(kāi)發(fā)。 元數(shù)據(jù)存儲(chǔ):Hive將元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中,如mysql、derby。Hive中的元數(shù)據(jù)包括表的
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  • hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)etl實(shí)驗(yàn) 相關(guān)內(nèi)容
  • 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(kù)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(kù)
    來(lái)自:專題
    化結(jié)果。 Hive與其他組件的關(guān)系 Hive與HDFS組件的關(guān)系 Hive是Apache的Hadoop項(xiàng)目的子項(xiàng)目,Hive利用HDFS作為其文件存儲(chǔ)系統(tǒng)。Hive通過(guò)解析和計(jì)算處理結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),Hadoop HDFS則為Hive提供了高可靠性的底層存儲(chǔ)支持。Hive數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有數(shù)據(jù)文件都可以存儲(chǔ)在Hadoop
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  • hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)etl實(shí)驗(yàn) 更多內(nèi)容
  • GaussDB (DWS) 與Hive的差別 GaussDB(DWS) 與Hive的差別 時(shí)間:2020-09-24 14:53:27 GaussDB(DWS)與Hive在功能上存在一定的差異,主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面: Hive是基于Hadoop MapReduce的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),GaussDB(
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) ModelArts概覽與實(shí)驗(yàn) ModelArts概覽與實(shí)驗(yàn) 時(shí)間:2020-12-11 09:16:13 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。ModelArts一站式 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 是華為公司研發(fā)的一款技術(shù)產(chǎn)品,提供全流程的AI開(kāi)發(fā)服務(wù),降
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間:2021-03-08 14:54:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)是一種即開(kāi)即用、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。
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    進(jìn)行各類實(shí)驗(yàn)課程的操作實(shí)驗(yàn)。 華為云沙箱實(shí)驗(yàn)室,提供了實(shí)驗(yàn)方向覆蓋云計(jì)算、人工智能、鯤鵬、軟件開(kāi)發(fā)、 云安全 等方面的實(shí)驗(yàn)供用戶學(xué)習(xí)使用,實(shí)驗(yàn)的難易程度包括了:初級(jí)、中級(jí)、高級(jí)等云端實(shí)驗(yàn)。 KooLabs KooLabs是華為云官方實(shí)驗(yàn)平臺(tái),一鍵創(chuàng)建實(shí)驗(yàn)環(huán)境,開(kāi)發(fā)者通過(guò)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)指導(dǎo),
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 語(yǔ)音處理理論、應(yīng)用與實(shí)驗(yàn) 語(yǔ)音處理理論、應(yīng)用與實(shí)驗(yàn) 時(shí)間:2020-12-14 14:20:23 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。人類交換信息最方便、最快捷的一種方式是語(yǔ)言,而想要和機(jī)器進(jìn)行這樣的交流就一定會(huì)運(yùn)用到語(yǔ)音信號(hào)處理,完整
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間:2020-10-29 10:44:13 存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)的集成中心。BI/DWH,分別指business intelligence和Data Ware House,對(duì)于運(yùn)營(yíng)商需要在大量的用戶數(shù)據(jù)存儲(chǔ)基礎(chǔ)上分析客戶,做商業(yè)智能分析。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)
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    分析場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),隨著業(yè)務(wù)量的增長(zhǎng),自建數(shù)倉(cāng)性能逐漸不能滿足實(shí)際要求,同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高,也使擴(kuò)容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性,滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 優(yōu)勢(shì) 平滑遷移
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    維復(fù)雜,還存在大量數(shù)據(jù)冗余,造成ETL來(lái)回搬遷,制約了政企數(shù)據(jù)發(fā)揮要素關(guān)鍵價(jià)值。 X 湖外建倉(cāng) 數(shù)倉(cāng)在上世紀(jì)90年代高速發(fā)展,當(dāng)時(shí)信息化程度較高的金融、運(yùn)營(yíng)商等行業(yè),大量使用了傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)。2010-2020年之間,隨著Spark、Flink、Hive、HBase、ClickHous
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    運(yùn)維復(fù)雜,還存在大量數(shù)據(jù)冗余,造成ETL來(lái)回搬遷,制約了政企數(shù)據(jù)發(fā)揮要素關(guān)鍵價(jià)值。 湖外建倉(cāng)。數(shù)倉(cāng)在上世紀(jì)90年代高速發(fā)展,當(dāng)時(shí)信息化程度較高的金融、運(yùn)營(yíng)商等行業(yè),大量使用了傳統(tǒng)數(shù)倉(cāng)。2010-2020年之間,隨著Spark、Flink、Hive、HBase、ClickHouse
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 時(shí)間:2021-06-17 12:54:27 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過(guò)程有如下的特點(diǎn):
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    式分析查詢。其主要應(yīng)用于海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析、海量多維數(shù)據(jù)聚合/報(bào)表、ETL、Ad-Hoc查詢等場(chǎng)景。 Presto允許查詢的數(shù)據(jù)源包括Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS),Hive,HBase,Cassandra,關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)甚至專有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。一個(gè)Presto查詢可
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    。 解決方案 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)情報(bào)供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),通過(guò)某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過(guò)程,業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中供分析計(jì)算使用
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間:2020-09-24 14:40:13 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種用來(lái)存儲(chǔ)和分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特殊類型的數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)擅長(zhǎng)對(duì)來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合和關(guān)聯(lián),從而發(fā)掘出數(shù)據(jù)中隱藏的商業(yè)價(jià)值。在企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策,商業(yè)情報(bào)分析等領(lǐng)域都起著至關(guān)重要的作用。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 時(shí)間:2020-12-17 10:05:04 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核,提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài),您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL,結(jié)合商業(yè)
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    為什么要使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場(chǎng)景,并從中發(fā)掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)信息供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),通過(guò)某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過(guò)程,業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中供分析計(jì)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬平臺(tái)應(yīng)用軟件移植調(diào)優(yōu)綜合實(shí)驗(yàn) 鯤鵬平臺(tái)應(yīng)用軟件移植調(diào)優(yōu)綜合實(shí)驗(yàn) 時(shí)間:2020-12-08 09:23:11 本課程為實(shí)驗(yàn)演示內(nèi)容,主要講解基于華為云鯤鵬 彈性云服務(wù)器 部署OA系統(tǒng)。 課程簡(jiǎn)介 本課程為實(shí)驗(yàn)演示內(nèi)容,主要講解基于華為云鯤鵬彈性云服務(wù)器部署OA系統(tǒng)。
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