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華為云計(jì)算 云知識(shí) Hive Hive 時(shí)間:2020-10-30 15:45:46 Hive是建立在Hadoop上的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具,可以用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載(ETL),這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive定義了簡(jiǎn)單的類來(lái)自:百科Server所在節(jié)點(diǎn),并且在該節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)Hive Server。WUI是通過(guò)瀏覽器訪問(wèn)Hive。 MRS 僅支持Client方式訪問(wèn)Hive,使用操作請(qǐng)參考從零開(kāi)始使用Hive,應(yīng)用開(kāi)發(fā)請(qǐng)參考Hive應(yīng)用開(kāi)發(fā)。 元數(shù)據(jù)存儲(chǔ):Hive將元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中,如mysql、derby。Hive中的元數(shù)據(jù)包括表的來(lái)自:百科
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化結(jié)果。 Hive與其他組件的關(guān)系 Hive與HDFS組件的關(guān)系 Hive是Apache的Hadoop項(xiàng)目的子項(xiàng)目,Hive利用HDFS作為其文件存儲(chǔ)系統(tǒng)。Hive通過(guò)解析和計(jì)算處理結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),Hadoop HDFS則為Hive提供了高可靠性的底層存儲(chǔ)支持。Hive數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有數(shù)據(jù)文件都可以存儲(chǔ)在Hadoop來(lái)自:專題GaussDB (DWS) 與Hive的差別 GaussDB(DWS) 與Hive的差別 時(shí)間:2020-09-24 14:53:27 GaussDB(DWS)與Hive在功能上存在一定的差異,主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面: Hive是基于Hadoop MapReduce的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),GaussDB(來(lái)自:百科
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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 云數(shù)據(jù)庫(kù)SQL Server 分布式 數(shù)據(jù)庫(kù)中間件 ( DDM ) 本地 CS V文件來(lái)自:百科
時(shí)間:2020-09-24 09:48:11 MRS基于開(kāi)源軟件Hadoop進(jìn)行功能增強(qiáng)、Spark內(nèi)存計(jì)算引擎、HBase分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)以及Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架,提供企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢和分析的統(tǒng)一平臺(tái),幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),可解決各大企業(yè)的以下需求: 海量數(shù)據(jù)的分析與計(jì)算來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) 時(shí)間:2020-12-17 10:05:04 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)核,提供即開(kāi)即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài),您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL,結(jié)合商業(yè)來(lái)自:百科
隨著數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和分布式技術(shù)的長(zhǎng)足發(fā)展,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)也朝著分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的架構(gòu)演進(jìn)。目前比較流行的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)是MPP(Massive-Parallel Processing)架構(gòu)。MPP架構(gòu)特性如下: MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一般由多個(gè)對(duì)等的數(shù)據(jù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。 MPP架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)被來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)? 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)? 時(shí)間:2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 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)綜合分析案例來(lái)自:百科
API,支持第三方系統(tǒng)調(diào)用和集成。 高效率 TOP CDM 任務(wù)基于分布式計(jì)算框架,自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行,能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對(duì)Hive、HBase、MySQL、DWS(數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù))數(shù)據(jù)源,使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 CDM任務(wù)基于分布式計(jì)算框架,自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)來(lái)自:專題
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS動(dòng)手實(shí)踐 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS動(dòng)手實(shí)踐 時(shí)間:2021-03-05 15:22:50 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、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 時(shí)間:2021-03-08 14:54:32 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、安全可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)價(jià)格 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)價(jià)格 時(shí)間:2020-12-22 15:33:17 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(GaussDB(DWS) )支持按需計(jì)費(fèi),同時(shí)您也可以選擇更經(jīng)濟(jì)的包年包月套餐計(jì)費(fèi)模式。華為云GaussDB(DWS) 根據(jù)您選擇的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)節(jié)點(diǎn)規(guī)格及使用的相關(guān)資源來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì) 時(shí)間:2021-06-02 14:34:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的物理設(shè)計(jì)階段是指,在用戶確認(rèn)的邏輯模型基礎(chǔ)上,以數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)運(yùn)行效率,業(yè)務(wù)操作效率,前端應(yīng)用效率等因素為出發(fā)點(diǎn)對(duì)模型進(jìn)行的調(diào)整。面向物理實(shí)施過(guò)程的來(lái)自:百科
數(shù)據(jù)組件,支持 數(shù)據(jù)湖 、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、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?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。來(lái)自:專題
平臺(tái)建設(shè),實(shí)現(xiàn)規(guī)范化指標(biāo)體系,消除歧義、統(tǒng)一口徑、統(tǒng)一計(jì)算邏輯,對(duì)外提供主題式數(shù)據(jù)查詢與挖掘服務(wù)。 圖1數(shù)據(jù)規(guī)范設(shè)計(jì) DAYU規(guī)范設(shè)計(jì)主要包括以下三個(gè)部分: 主題設(shè)計(jì) 構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分類體系,用于目錄化管理所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),便于數(shù)據(jù)的歸類,查找,評(píng)價(jià),使用。通過(guò)分層架構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)的分類和來(lái)自:百科
- 使用 Hive 構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
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