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  • hive數(shù)據(jù)倉庫建設 內(nèi)容精選 換一換
  • 支持從SFTP/FTP服務器導入數(shù)據(jù)到HDFS/ OBS 、HBase表、Phoenix表、Hive表 支持從HDFS/OBS、HBase表、Phoenix表導出數(shù)據(jù)到SFTP服務器 支持從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫導入數(shù)據(jù)到HBase表、Phoenix表、Hive表 支持從HBase表、Phoenix表導出數(shù)據(jù)到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
    來自:專題
    數(shù)據(jù)管理 支持管理DWS、 DLI MRS Hive等多種 數(shù)據(jù)倉庫 。 支持可視化和DDL方式管理數(shù)據(jù)庫表。 數(shù)據(jù)集成 與批量數(shù)據(jù)遷移無縫集成,依托批量數(shù)據(jù)遷移的強力支撐,支持20多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間可靠高效的數(shù)據(jù)傳輸,輕松實現(xiàn)多數(shù)據(jù)源集成到數(shù)據(jù)倉庫。 腳本開發(fā) 提供在線腳本編輯器,支持多
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  • hive數(shù)據(jù)倉庫建設 相關(guān)內(nèi)容
  • 操作,數(shù)據(jù)導入導出操作等。 課程大綱 第1章 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢與鯤鵬大數(shù)據(jù) 第2章 HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper 第3章 Hive分布式數(shù)據(jù)倉庫 第4章 HBase技術(shù)原理 第5章 MapReduce和Yarn技術(shù)原理 第6章 Spark基于內(nèi)存的分布式計算 第7章 Flink流批一體分布式實時處理引擎
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    展,對于面對多樣性數(shù)據(jù)需要匹配業(yè)務特定場景的多樣化訴求,能力太過單一。 傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)。早期政企往往按業(yè)務部門需求,分開建設批處理集群、流處理集群,煙囪式建設導致建設成本居高不下。多系統(tǒng)平臺運維復雜,還存在大量數(shù)據(jù)冗余,造成ETL來回搬遷,制約了政企數(shù)據(jù)發(fā)揮要素關(guān)鍵價值。 湖外建倉。
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  • hive數(shù)據(jù)倉庫建設 更多內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢 時間:2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫,并針對決策和分析進行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務實時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Expr
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    [ 免費體驗中心 ]免費領取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應用案例 數(shù)據(jù)處理耗時從天級縮短至小時級 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例
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    華為云計算 云知識 GaussDB (DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應用場景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時間:2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應用如下圖所示。遷移過程有如下的特點: 1. 平滑遷移 GaussDB
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    本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開發(fā)模塊上開發(fā)并執(zhí)行Python腳本示例。 文檔鏈接 開發(fā)一個Hive SQL作業(yè) 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開發(fā)模塊上進行Hive SQL開發(fā)。 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開發(fā)模塊上進行Hive SQL開發(fā)。 文檔鏈接 開發(fā)一個DWS SQL作業(yè) 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開發(fā)模塊上通過DWS
    來自:專題
    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例 時間:2021-03-08 14:42:45 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(Data Warehouse Service,簡稱DWS)是一種即開即用、安全可靠
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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,支持數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。
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    我的數(shù)據(jù) 通過我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)源的連接配置,支持如下數(shù)據(jù)源: 對象存儲服務(OBS) 數(shù)據(jù)倉庫服務(DWS) 數(shù)據(jù)湖探索 (DLI) MapReduce服務 (MRS Hive) MapReduce服務(MRS SparkSQL) 云數(shù)據(jù)庫MySQL 云數(shù)據(jù)庫 PostgreSQL
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    ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉庫 Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模與設計工具,完美的企業(yè)級可視化解決方案,分析,建模,測試和維護您的所有系統(tǒng),軟件,流程和架構(gòu)。
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    華為云計算 云知識 邏輯模型建設的方法 邏輯模型建設的方法 時間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時,應當按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設計流程設計邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實體和屬性; 4. 確定實體與實體之間的關(guān)系;
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    GaussDB(DWS)服務即開即用 相比以前動輒長達數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程,在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務只需要數(shù)分鐘時間簡化了企業(yè)用戶的購買過程,使用數(shù)據(jù)倉庫的方式,降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價和門檻,讓數(shù)據(jù)倉庫實實在在地走進千萬家大中小企業(yè),讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應有的價值。
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    類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務的設計,數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設計的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設計是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉庫在設計是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設計,數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設計。
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    據(jù)應用場景,將數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)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(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn),并與 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts S
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    實施管理介紹:實施質(zhì)量檢查作業(yè) 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)智能方案 實施質(zhì)量檢查作業(yè): DataArts Studio 命名規(guī)范檢測 什么是 數(shù)據(jù)治理 中心DataArts Studio:什么是DataArts Studio? 數(shù)據(jù)運營專家服務:服務內(nèi)容 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖與華為 智能數(shù)據(jù)湖 方案:華為智能數(shù)據(jù)湖方案
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    Hadoop是一個分布式計算開源框架,在很多大型網(wǎng)站上都已經(jīng)得到了應用,如果服務集成平臺的日志量將會很大,這也正好符合了分布式計算的適用場景。分析客戶需求  提供解決方案  安裝部署性能調(diào)優(yōu) 提供大數(shù)據(jù)業(yè)務支撐團隊服務
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    立即下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫 建設-用戶指南 立即下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫建設-最佳實踐 立即下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫建設-API參考 立即下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫建設-性能白皮書 立即下載 GaussDB數(shù)據(jù)庫建設-常見問題 立即下載 高斯數(shù)據(jù)庫建設相關(guān)文檔 華為云數(shù)據(jù)庫GaussDB產(chǎn)品文檔
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    華為云計算 云知識 EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫? EI第7課 如何通過Data Studio連接數(shù)據(jù)倉庫? 時間:2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶端工具,有著豐富的G
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