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  • hive通常用做數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 內(nèi)容精選 換一換
  • API接口 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)所提供的接口為自研接口，您可以使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的可用區(qū)、集群管理、快照管理、事件管理、數(shù)據(jù)源、審計(jì)日志、資源管理、告警管理、連接管理、標(biāo)簽管理、配額管理、容災(zāi)管理、任務(wù)管理以及主機(jī)監(jiān)控等功能。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)所提供的接口為自研接口，您可以使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的可用
    來(lái)自：專題
    -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。 軟件人才培養(yǎng) 企
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    數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開(kāi)放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開(kāi)放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場(chǎng)，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時(shí)處理。
    來(lái)自：專題
  • hive通常用做數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 更多內(nèi)容
  • 云數(shù)據(jù)遷移 服務(wù)有什么優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2020-09-18 15:40:03 用戶在云上進(jìn)行數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)備份、新應(yīng)用開(kāi)發(fā)時(shí)，經(jīng)常會(huì)涉及到數(shù)據(jù)遷移。通常情況下用戶要進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移，會(huì)開(kāi)發(fā)一些數(shù)據(jù)遷移腳本，從源端讀取數(shù)據(jù)再寫入目的端，相對(duì)這樣傳統(tǒng)的做法， CDM 的優(yōu)勢(shì)如表1所示。 表1 CDM優(yōu)勢(shì)
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    數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) OLAP 聯(lián)機(jī)分析處理的概念最早是E.F.Codd于1993年相對(duì)于OLTP系統(tǒng)而提出的。 是指對(duì)數(shù)據(jù)的查詢和分析操作，通常對(duì)大量的歷史數(shù)據(jù)查詢和分析。涉及到的歷史周期比較長(zhǎng)，數(shù)據(jù)量大，在不同層級(jí)上的匯總，聚合操作使得事務(wù)處理操作比較復(fù)雜。 特點(diǎn) 主要面向側(cè)重于復(fù)雜查詢，回答一些“戰(zhàn)略性”的問(wèn)題。
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    ，Impala不會(huì)替代基于MapReduce構(gòu)建的批處理框架，例如Hive?；贛apReduce構(gòu)建的Hive和其他框架最適合長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的批處理作業(yè)。 Impala主要特點(diǎn)如下： 支持Hive查詢語(yǔ)言（HiveQL）中大多數(shù)的SQL-92功能，包括SELECT，JOIN和聚合函數(shù)。
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    段名保持一致。 DLV 的數(shù)據(jù)連接支持哪些類型？ DLV的數(shù)據(jù)連接支持以下幾種： 數(shù)據(jù)庫(kù)類：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)（
    來(lái)自：專題
    數(shù)據(jù)湖 數(shù)據(jù)湖 時(shí)間：2020-10-30 15:53:33 數(shù)據(jù)湖（Data Lake）是指以自然格式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)或存儲(chǔ)庫(kù)，通常是對(duì)象塊或文件。數(shù)據(jù)湖通常是對(duì)所有企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一存儲(chǔ)，包含原始數(shù)據(jù)和用于報(bào)告、可視化、分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等各種任務(wù)的轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。湖中的數(shù)據(jù)包括來(lái)自關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)
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    析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力
    來(lái)自：專題
    14:51:56 盡管 GaussDB (DWS)SQL on OBS 非常適用于對(duì)GaussDB(DWS)和OBS中的數(shù)據(jù)運(yùn)行查詢，但它并不適合企業(yè)通常需要使用MRS之類的處理框架進(jìn)行處理的使用場(chǎng)景。 MRS的功能不止于運(yùn)行SQL查詢。公有云MRS是一種托管服務(wù)，讓您可以使用最新版本的常用
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 時(shí)間：2021-03-08 14:42:45 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
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    析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力
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    什么是Hue 時(shí)間：2020-09-23 15:59:02 Hue是一組WEB應(yīng)用，用于和MRS大數(shù)據(jù)組件進(jìn)行交互，能夠幫助用戶瀏覽HDFS，進(jìn)行Hive查詢，啟動(dòng)MapReduce任務(wù)等，它承載了與所有MRS大數(shù)據(jù)組件交互的應(yīng)用。 Hue主要包括了文件瀏覽器和查詢編輯器的功能： 文件瀏覽
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    Genotyper修改版的“所有站點(diǎn)”輸出創(chuàng)建gVCF。 trio枚舉父子三重奏的繼承沖突和其他統(tǒng)計(jì)信息。 twins枚舉兩個(gè)樣本之間的基因型沖突和其他統(tǒng)計(jì)信息，通常是技術(shù)重復(fù)樣本或單卵雙胞胎。 break_blocks將不變gVCF塊分解為指定基bed文件所有區(qū)域中的單獨(dú)位置。 extract_var
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    務(wù)的影響降到最低。 MRS也支持備份NameNode數(shù)據(jù)。 了解詳情 備份Hive業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 為了確保Hive日常用戶的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)安全，或者系統(tǒng)管理員需要對(duì)Hive進(jìn)行重大操作（如升級(jí)或遷移等），需要對(duì)Hive數(shù)據(jù)進(jìn)行備份，從而保證系統(tǒng)在出現(xiàn)異?；蛭催_(dá)到預(yù)期結(jié)果時(shí)可以及時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)，將對(duì)業(yè)務(wù)的影響降到最低。
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    時(shí)間：2020-12-01 15:20:53 本實(shí)驗(yàn)用一臺(tái)E CS 搭建Kubernetes測(cè)試集群（Minikube），并在該集群部署一個(gè)容器應(yīng)用，針對(duì)該應(yīng)用做升級(jí)，擴(kuò)容和刪除等操作。通過(guò)實(shí)戰(zhàn)讓您對(duì)容器的概念有更深理解。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)本實(shí)驗(yàn)?zāi)梢詫W(xué)習(xí)到： 1，如何搭建單機(jī)環(huán)境下的Kubernetes集群；
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    HDFS客戶端對(duì)接OBS文件系統(tǒng) 介紹在配置MRS集群存算分離后，如何使用HDFS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。
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    再到現(xiàn)在新興的Serverless架構(gòu)。單體架構(gòu)通常把應(yīng)用的邏輯和功能耦合在一起，部署在BMS裸金屬機(jī)或VM上，耦合模式使得一些通用功能或通用邏輯無(wú)法靈活復(fù)用，經(jīng)常出現(xiàn)重復(fù)造輪子的現(xiàn)象，架構(gòu)整體上是相對(duì)封閉的。 微服務(wù)時(shí)代對(duì)應(yīng)用做了拆分，組件服務(wù)化，誕生了一系列優(yōu)秀的設(shè)計(jì)原則，如
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    再到現(xiàn)在新興的Serverless架構(gòu)。單體架構(gòu)通常把應(yīng)用的邏輯和功能耦合在一起，部署在BMS裸金屬機(jī)或VM上，耦合模式使得一些通用功能或通用邏輯無(wú)法靈活復(fù)用，經(jīng)常出現(xiàn)重復(fù)造輪子的現(xiàn)象，架構(gòu)整體上是相對(duì)封閉的。 微服務(wù)時(shí)代對(duì)應(yīng)用做了拆分，組件服務(wù)化，誕生了一系列優(yōu)秀的設(shè)計(jì)原則，如
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    V2.0系列課程。自然語(yǔ)言處理（NLP）是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要方向，是一門融語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)為一體的科學(xué)。本課程就NLP基本理論及應(yīng)用做了介紹，包括NLP的語(yǔ)言模型，文本向量化，常用的NLP算法，NLP的關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。 目標(biāo)學(xué)員 1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員 2、希望獲得HCIP-AI
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