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  • 構建hive數(shù)據(jù)倉庫 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 使用 FunctionGraph 快速構建自己的“ChatGPT” 使用 FunctionGraph 快速構建自己的“ChatGPT” 時間:2023-03-02 15:52:23 函數(shù)工作流 FunctionGraph >> 一、背景 ChatGPT是一個基
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    遷移的效率。針對Hive、HBase、MySQL、DWS( 數(shù)據(jù)倉庫 服務)數(shù)據(jù)源,使用高效的數(shù)據(jù)導入接口導入數(shù)據(jù)。 CDM 任務基于分布式計算框架,自動將任務切分為獨立的子任務并行執(zhí)行,能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對Hive、HBase、MySQL、DWS(數(shù)據(jù)倉庫服務)數(shù)據(jù)源,使用高效的數(shù)據(jù)導入接口導入數(shù)據(jù)。
    來自:專題
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  • 進入“軟件發(fā)布庫”,根據(jù)構建任務名稱以及構建時間,可查找到生成的軟件包。 編譯構建服務常見問題 編譯構建服務常見問題 構建時找不到必須的項目文件? 1、檢查項目中是否丟失構建工具需要的構建文件。 2、確認構建文件是否位于項目根目錄(或是否在構建命令指定的構建文件路徑),如有必要先執(zhí)行“cd”命令進入子目錄。
    來自:專題
    華為云計算 云知識 云硬盤應用場景:數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應用場景:數(shù)據(jù)倉庫 時間:2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)讀密集型的應用場景,典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫上云往往會面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle
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  • 構建hive數(shù)據(jù)倉庫 更多內容
  • 、湖倉一站式SQL融合分析。其能夠支持跨源(多種數(shù)據(jù)源,如Hive,HBase, GaussDB (DWS),ClickHouse等),跨域(多個地域或數(shù)據(jù)中心)的快速聯(lián)合查詢,尤其適用于Hadoop集群( MRS )的Hive、Hudi數(shù)據(jù)的交互式快速查詢場景。 HetuEngine結構
    來自:專題
    ,將數(shù)據(jù)進行結構和邏輯的轉換,轉化成滿足業(yè)務目標的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)分析 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。 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調度 用于數(shù)據(jù)分析結果的呈現(xiàn),并與 數(shù)據(jù)湖 工廠(DLF)集成,提供一站式
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    通過鯤鵬Maven倉進行Maven軟件構建 通過鯤鵬Maven倉進行Maven軟件構建 時間:2020-12-01 16:29:37 本實驗指導用戶使用鯤鵬開發(fā)套件Dependency Advisor掃描Hive rpm安裝包,確認包含x86依賴文件,并通過配置華為鯤鵬Maven倉重新編譯Hive源碼,將Hive遷移到鯤鵬平臺。
    來自:百科
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    來自:專題
    數(shù)據(jù)倉庫服務_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(Data Warehouse Service,
    來自:專題
    華為云計算 云知識 使用Dockerfile進行構建的示例 使用Dockerfile進行構建的示例 時間:2021-06-30 18:44:51 Demo內容:Weather Forecast是一款查詢城市的天氣信息的應用。 構建步驟如下: 1. 構建鏡像 # docker build -t
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    來自:百科
    華為云計算 云知識 編譯構建應用場景 編譯構建應用場景 時間:2020-09-15 10:31:51 編譯構建(CloudBuild)基于云端大規(guī)模并發(fā)加速,為客戶提供高速、低成本、配置簡單的混合語言構建能力,幫助客戶縮短構建時間,提升構建效率 互聯(lián)網(wǎng)Web應用 場景特點:互聯(lián)網(wǎng)
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    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技術原理 第5章 MapReduce和Yarn技術原理 第6章 Spark基于內存的分布式計算 第7章 Flink流批一體分布式實時處理引擎
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    Hive?;贛apReduce構建Hive和其他框架最適合長時間運行的批處理作業(yè)。 Impala主要特點如下: 支持Hive查詢語言(HiveQL)中大多數(shù)的SQL-92功能,包括SELECT,JOIN和聚合函數(shù)。 HDFS,HBase和對象存儲服務(OBS)存儲,包括: HDFS文件格式:基于分隔符的text
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    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)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個數(shù)據(jù)倉庫核心內容,適合數(shù)據(jù)倉庫架構師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學習。 課程目標 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型: 對數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識和建設方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實表的概念和設計方法
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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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