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- sql和hive數(shù)據(jù)倉庫 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計算 云知識 Hive Hive 時間：2020-10-30 15:45:46 Hive是建立在Hadoop上的 數(shù)據(jù)倉庫 基礎構(gòu)架。它提供了一系列的工具，可以用來進行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載（ETL），這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機制。Hive定義了簡單的類來自：百科
- sql和hive數(shù)據(jù)倉庫 相關內(nèi)容
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優(yōu)化器，分為邏輯優(yōu)化器和物理優(yōu)化器，分別對HiveQL生成的執(zhí)行計劃和MapReduce任務進行優(yōu)化。 Executor 按照任務的依賴關系分別執(zhí)行MapReduce任務。 ThriftServer 提供thrift接口，作為JDBC和ODBC的服務端，并將Hive和其他應用程序集成起來。來自：專題Table方式實現(xiàn)跨DWS集群的數(shù)據(jù)訪問和導入。 適用于多套DWS集群之間的數(shù)據(jù)同步。 基于GDS的跨集群互聯(lián)互通 DWS 通過GDS進行數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)，實現(xiàn)多個集群之間的數(shù)據(jù)同步。 適用于多套DWS集群之間的數(shù)據(jù)同步。 使用gsql元命令\COPY導入數(shù)據(jù) 本地文件 與直接使用SQL語句COPY不同，該來自：專題
- sql和hive數(shù)據(jù)倉庫 更多內(nèi)容
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擴展性，基于MPP的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)有時候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop平臺還是有很多顯著的不同。針對不同的使用場景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來的體驗也不盡相同。用戶可以根據(jù)下表簡單判斷什么場景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺特性比較來自：百科![]()
GaussDB (DWS)比Hive對SQL的支持更豐富，包括函數(shù)、自定義函數(shù)、存儲過程。 Hive不支持事務，GaussDB(DWS)支持完整事務。 在數(shù)據(jù)可靠性方面，Hive和GaussDB(DWS)均支持副本，可靠性基本一致。 在性能上，GaussDB(DWS)極大地優(yōu)于Hive。 Gaus來自：百科![]()
PostgreSQL生態(tài)，您可基于標準SQL，結(jié)合商業(yè)智能工具，經(jīng)濟高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報名學習 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提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科![]()
Optimizer：優(yōu)化器，分為邏輯優(yōu)化器和物理優(yōu)化器，分別對HiveQL生成的執(zhí)行計劃和MapReduce任務進行優(yōu)化。 · Executor：按照任務的依賴關系分別執(zhí)行Map/Reduce任務。 · ThriftServer：提供thrift接口，作為JDBC的服務端，并將Hive和其他應用程序集成起來。來自：百科![]()
統(tǒng)一管理控制臺，輕松執(zhí)行數(shù)據(jù)倉庫管理任務，數(shù)據(jù)庫自運維讓用戶專注于數(shù)據(jù)和業(yè)務。獨有的Oracle、PostgreSQL、Teradata兼容模式和一鍵式異構(gòu) 數(shù)據(jù)庫遷移 工具。 自由擴展 用戶可根據(jù)數(shù)據(jù)量和業(yè)務負載，自由調(diào)整集群規(guī)模和實例規(guī)格，時刻保持性能/成本最優(yōu)。 應用場景 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)來自：百科![]()
功能的可視化操作界面和RESTful接口。 HSFabric 提供SQL統(tǒng)一訪問入口及跨域（DC）高性能安全數(shù)據(jù)傳輸。 引擎層 Coordinator HetuEngine計算實例的管理節(jié)點，提供SQL接收、SQL解析、生成執(zhí)行計劃、執(zhí)行計劃優(yōu)化、分派任務和資源調(diào)度等能力。 Worker來自：專題![]()
CDM 提供Web化的管理控制臺。 可視化界面對數(shù)據(jù)源和遷移任務進行配置。 提供了REST API，支持第三方系統(tǒng)調(diào)用和集成。 CDM提供Web化的管理控制臺；可視化界面對數(shù)據(jù)源和遷移任務進行配置；提供了REST API，支持第三方系統(tǒng)調(diào)用和集成。 高效率 TOP CDM任務基于分布式計來自：專題![]()
華為云計算 云知識 GaussDB(for MySQL)的架構(gòu)和特點 GaussDB(for MySQL)的架構(gòu)和特點 時間：2021-06-16 16:46:27 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(for MySQL) 云數(shù)據(jù)庫 概覽如下： 1. 主節(jié)點 處理所有的寫 寫 WAL 日志(Redo)來自：百科![]()
戶可以在集群中創(chuàng)建數(shù)據(jù)遷移作業(yè)，在云上和云下的同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量遷移數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)源：即數(shù)據(jù)的來源，本質(zhì)是講存儲或處理數(shù)據(jù)的媒介，比如：關系型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、 數(shù)據(jù)湖 等。每一種數(shù)據(jù)源不同，其數(shù)據(jù)的存儲、傳輸、處理和應用的模式、場景、技術和工具也不相同。 源數(shù)據(jù)：源數(shù)據(jù)強調(diào)數(shù)據(jù)來自：專題![]()
云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL 變更實例的CPU和內(nèi)存規(guī)格 云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL 變更實例的CPU和內(nèi)存規(guī)格 云數(shù)據(jù)庫RDS for MySQL是一種基于 云計算平臺 的穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線云數(shù)據(jù)庫服務。CPU/內(nèi)存規(guī)格可根據(jù)業(yè)務需要進行變更，當實例的來自：專題![]()
華為云計算 云知識 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB(DWS)？ 什么是數(shù)據(jù)倉庫服務 GaussDB(DWS)？ 時間：2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉庫 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)綜合分析案例來自：百科![]()
華為云計算 云知識 什么是數(shù)據(jù)倉庫 什么是數(shù)據(jù)倉庫 時間：2020-09-24 14:40:13 數(shù)據(jù)倉庫是一種用來存儲和分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特殊類型的數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)倉庫擅長對來自不同來源的數(shù)據(jù)進行聚合和關聯(lián)，從而發(fā)掘出數(shù)據(jù)中隱藏的商業(yè)價值。在企業(yè)的經(jīng)營決策，商業(yè)情報分析等領域都起著至關重要的作用。來自：百科![]()
具，經(jīng)濟高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 課程簡介 介紹數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展趨勢及華為云DWS服務，并通過實踐學習如何使用DWS。 課程目標 了解DWS的發(fā)展趨勢及華為云DWS功能特性，掌握DWS基本應用操作。 課程大綱 第1章 什么是數(shù)據(jù)倉庫 第2章 DWS全景研討 第3章 DWS解決方案探討來自：百科![]()
速定制和應用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。 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來自：百科![]()
華為云計算 云知識 【云小課】如何查看和優(yōu)化慢SQL 【云小課】如何查看和優(yōu)化慢SQL 時間：2021-10-14 10:05:36 云小課 數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫GaussDB(for MySQL) 慢SQL產(chǎn)生的主要原因有SQL編寫問題、鎖等待、業(yè)務實例相互干擾對IO/CPU資源征來自：百科![]()
PostgreSQL生態(tài)，您可基于標準SQL，結(jié)合商業(yè)智能工具，經(jīng)濟高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報名學習 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)關聯(lián)分析來自：百科![]()
能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具，均可以通過標準接口與DWS集成。DWS兼容PostgreSQL生態(tài)，且SQL語法進行了兼容MySQL、Oracle和Teradata的處理。應用只需做少量改動即可向DWS平滑遷移。 接口 支持應用程序通過標準JDBC 4.0和ODBC 3.5連接DWS。來自：百科
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