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Structured Streaming的核心是將流式的數(shù)據(jù)看成一張不斷增加的數(shù)據(jù)庫表,這種流式的數(shù)據(jù)處理模型類似于數(shù)據(jù)塊處理模型,可以把靜態(tài)數(shù)據(jù)庫表的一些查詢操作應(yīng)用在流式計(jì)算中,Spark執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)的SQL查詢,從不斷增加的無邊界表中獲取數(shù)據(jù)。 Spark與其他組件的關(guān)系 Spark和HDFS的配合關(guān)系來自:專題來自:專題
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,將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)分析 基于預(yù)設(shè)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。 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn),并與 數(shù)據(jù)湖 工廠(DLF)集成,提供一站式來自:百科
數(shù)據(jù)遷移前,您可以通過下圖了解數(shù)據(jù)遷移的基本流程。 新建集群 新建一個(gè) CDM 集群 創(chuàng)建數(shù)據(jù)連接 創(chuàng)建連接,讓CDM集群能夠讀寫數(shù)據(jù)源 新建表/文件/整庫遷移作業(yè) 支持批量遷移表或者文件,還支持同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)庫之間整庫遷移 支持的數(shù)據(jù)源 CDM最佳實(shí)踐 關(guān)于 云數(shù)據(jù)遷移 CDM 的更多最佳實(shí)踐,請單擊前往來自:專題
【數(shù)據(jù)更新難】:數(shù)據(jù)使用寬表存儲,維度數(shù)據(jù)變化需要更新整個(gè)寬表,工作量大。 華為云方案: ES+DWS大數(shù)據(jù)分析平臺; 利用DWS進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗加工,支持?jǐn)?shù)據(jù)更新; 利用DWS的標(biāo)準(zhǔn)SQL實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)雜關(guān)聯(lián)查詢。 客戶價(jià)值: 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從1天降至3個(gè)小時(shí); 開發(fā)人員基于SQL語言可快速開發(fā)分析應(yīng)用來自:百科
使用Hive客戶端創(chuàng)建外部表 MapReduce服務(wù) MRS 使用Hive客戶端創(chuàng)建外部表 MapReduce服務(wù) MRS 03:44 MapReduce服務(wù) MRS 安裝及使用MRS客戶端 MapReduce服務(wù) MRS 03:22 MapReduce服務(wù) MRS 使用HBase客戶端創(chuàng)建表 MapReduce服務(wù)來自:專題
為什么要使用數(shù)據(jù)倉庫? 數(shù)據(jù)倉庫主要適用于企業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)和聚合等分析場景,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)倉庫,通過某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(ETL)的過程,業(yè)務(wù)運(yùn)營數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉庫中供分析計(jì)來自:專題
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