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  • hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng) 內(nèi)容精選 換一換
  • 到今天的PB級(jí)別,但分析系統(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(cāng)庫(kù) 、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(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論
    來(lái)自:百科
    我的數(shù)據(jù) 通過(guò)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(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)( OBS 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(DWS) 數(shù)據(jù)湖探索 DLI MapReduce服務(wù) MRS Hive) MapReduce服務(wù)(MRS SparkSQL) 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL 云數(shù)據(jù)庫(kù) PostgreSQL
    來(lái)自:百科
  • hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng) 相關(guān)內(nèi)容
  • 新和升級(jí)系統(tǒng),以滿足不斷變化的需求。 這款系統(tǒng)經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì)和優(yōu)化,具備強(qiáng)大的功能和良好的可維護(hù)性。這意味著用戶可以輕松地更新和升級(jí)系統(tǒng),以滿足不斷變化的需求。 Sparxsystems Enterprise Architect Pro 在幾秒鐘內(nèi)加載超大型號(hào) 我們的系統(tǒng)采用了高效
    來(lái)自:專題
    類(lèi)信息資源。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。
    來(lái)自:百科
  • hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng) 更多內(nèi)容
  • 公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB (DWS) 的優(yōu)勢(shì) 公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) 的優(yōu)勢(shì) 時(shí)間:2020-09-24 14:47:48 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)售價(jià)昂貴,設(shè)備系統(tǒng)選型,采購(gòu)周期長(zhǎng),擴(kuò)容復(fù)雜,整體運(yùn)行成本十分高昂,因此很難為中小企業(yè)所采納。 公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)G
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    創(chuàng)建桶和操作桶。 解決方案 方式1:用戶在 對(duì)象存儲(chǔ)OBS 中創(chuàng)建以“dlf-log-{projectID}”命名的桶,并將操作權(quán)限賦予調(diào)度用戶。 說(shuō)明:OBS路徑僅支持OBS桶,不支持并行文件系統(tǒng)。 方式2:在 IAM 用戶權(quán)限中增加全局OBS管理員權(quán)限。 為什么執(zhí)行完HIVE任務(wù)什么結(jié)果都不顯示?
    來(lái)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(cāng)庫(kù)。 支持可視化和DDL方式管理數(shù)據(jù)庫(kù)表。 數(shù)據(jù)集成 與批量數(shù)據(jù)遷移無(wú)縫集成,依托批量數(shù)據(jù)遷移的強(qiáng)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(shí)現(xiàn)多數(shù)據(jù)源集成到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 腳本開(kāi)發(fā) 提供在線腳本編輯器,支持多
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    Hadoop是一個(gè)分布式計(jì)算開(kāi)源框架,在很多大型網(wǎng)站上都已經(jīng)得到了應(yīng)用,如果服務(wù)集成平臺(tái)的日志量將會(huì)很大,這也正好符合了分布式計(jì)算的適用場(chǎng)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(wù)支撐團(tuán)隊(duì)服務(wù)
    來(lái)自:其他
    ,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(cāng)庫(kù)),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
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    云知識(shí) EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)? EI第7課 如何通過(guò)Data Studio連接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)? 時(shí)間:2021-07-09 10:59:36 云小課 Data Studio是一款運(yùn)行在Windows操作系統(tǒng)上的SQL客戶端工具,有著豐富的GUI界面,能夠管
    來(lái)自:百科
    本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模塊上開(kāi)發(fā)并執(zhí)行Python腳本示例。 文檔鏈接 開(kāi)發(fā)一個(gè)Hive SQL作業(yè) 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模塊上進(jìn)行Hive SQL開(kāi)發(fā)。 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模塊上進(jìn)行Hive SQL開(kāi)發(fā)。 文檔鏈接 開(kāi)發(fā)一個(gè)DWS SQL作業(yè) 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模塊上通過(guò)DWS
    來(lái)自:專題
    ClickHouse完全使用SQL作為查詢語(yǔ)言,提供了標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議的SQL查詢接口,使得現(xiàn)有的第三方分析可視化系統(tǒng)可以輕松與它集成對(duì)接。 同時(shí)ClickHouse使用了關(guān)系模型,所以將構(gòu)建在傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之上的系統(tǒng)遷移到ClickHouse的成本會(huì)變得更低。 ClickHouse完全使用SQL作
    來(lái)自:專題
    數(shù)據(jù)源的方式,可訪問(wèn)的數(shù)據(jù)源包括Hive CS V、Parquet、ORC、JSON和JDBC數(shù)據(jù)源,這些不同的數(shù)據(jù)源之間也可以實(shí)現(xiàn)互相操作。SparkSQL復(fù)用了Hive的前端處理邏輯和元數(shù)據(jù)處理模塊,使用SparkSQL可以直接對(duì)已有的Hive數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢。 另外,SparkS
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    師、開(kāi)發(fā)和運(yùn)維工程師 -大數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)課程: FusionInsight HD海量數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出、分布式文件系統(tǒng)HDFS、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase客戶端及表操作、分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive的常用HQL語(yǔ)句查等。 -云上大數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)平臺(tái):提供從在線學(xué)習(xí)、實(shí)踐實(shí)訓(xùn)、考核測(cè)評(píng)到高質(zhì)量實(shí)習(xí)和就業(yè)的整體解決方案。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 時(shí)間:2021-03-08 15:02:51 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、
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    運(yùn)維管理系統(tǒng),F(xiàn)usionInsight Manager提供對(duì)集群內(nèi)的用戶數(shù)據(jù)及系統(tǒng)數(shù)據(jù)的備份恢復(fù)能力,備份功能按組件提供。系統(tǒng)支持備份Manager的數(shù)據(jù)、組件元數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。 FusionInsight Manager是MapReduce服務(wù)(MRS)的運(yùn)維管理系統(tǒng),F(xiàn)usionInsight
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    命令將文件存儲(chǔ)到OBS中。 Hive對(duì)接OBS文件系統(tǒng) 介紹在配置MRS集群存算分離后,如何將Hive表存儲(chǔ)到OBS中。 Spark2x對(duì)接OBS文件系統(tǒng) 介紹在配置MRS集群存算分離后,如何將Spark表存儲(chǔ)到OBS中。 Hudi對(duì)接OBS文件系統(tǒng) 介紹在配置MRS集群存算分離后,如何將Hudi表存儲(chǔ)到OBS中。
    來(lái)自:專題
    段名保持一致。 DLV 的數(shù)據(jù)連接支持哪些類(lèi)型? DLV的數(shù)據(jù)連接支持以下幾種: 數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi):包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(DWS)、數(shù)據(jù)湖探索服務(wù)(DLI)、MapReduce服務(wù)(MRS)的Hive、MapReduce服務(wù)(MRS)的SparkSQL、云數(shù)據(jù)庫(kù)(RDS)MySQL、云數(shù)據(jù)庫(kù)(
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    REST接口調(diào)用HDFS,通過(guò)瀏覽器返回結(jié)果呈現(xiàn)給用戶。 Hive Hive提供THRIFT接口與Hue交互,用于執(zhí)行Hive SQL、查詢表元數(shù)據(jù)。 在Hue界面編輯HQL語(yǔ)句,通THRIFT接口提交HQL語(yǔ)句到HIVESERVER執(zhí)行,同時(shí)把執(zhí)行通過(guò)瀏覽器呈現(xiàn)給用戶。 Yarn/MapReduce
    來(lái)自:專題
    16:29:37 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶使用鯤鵬開(kāi)發(fā)套件Dependency Advisor掃描Hive rpm安裝包,確認(rèn)包含x86依賴文件,并通過(guò)配置華為鯤鵬Maven倉(cāng)重新編譯Hive源碼,將Hive遷移到鯤鵬平臺(tái)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 Maven提供了一個(gè)倉(cāng)庫(kù)的功能存放編譯好的Jar
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    Hudi是一種數(shù)據(jù)湖的存儲(chǔ)格式,在Hadoop文件系統(tǒng)之上提供了更新數(shù)據(jù)和刪除數(shù)據(jù)的能力以及消費(fèi)變化數(shù)據(jù)的能力。支持多種計(jì)算引擎,提供IUD接口,在HDFS的數(shù)據(jù)集上提供了插入更新和增量拉取的流原語(yǔ)。 MRS Hudi是一種數(shù)據(jù)湖的存儲(chǔ)格式,在Hadoop文件系統(tǒng)之上提供了更新數(shù)據(jù)和刪除數(shù)據(jù)的能力
    來(lái)自:專題
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