- 數(shù)據(jù)倉庫平臺Hive 內(nèi)容精選 換一換
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操作,數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)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(shù)原理 第5章 MapReduce和Yarn技術(shù)原理 第6章 Spark基于內(nèi)存的分布式計(jì)算 第7章 Flink流批一體分布式實(shí)時處理引擎來自:百科數(shù)據(jù)管理 支持管理DWS、 DLI 、 MRS Hive等多種數(shù)據(jù)倉庫。 支持可視化和DDL方式管理數(shù)據(jù)庫表。 數(shù)據(jù)集成 與批量數(shù)據(jù)遷移無縫集成,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)倉庫。 腳本開發(fā) 提供在線腳本編輯器,支持多來自:百科
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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(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 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(shè)方法論 2.了解維度模型:掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來自:百科[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)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(shí)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(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來自:百科
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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)倉庫),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,提供一站式的大數(shù)據(jù)協(xié)同開發(fā)平臺,幫助用戶輕松完成數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、腳本開發(fā)、作業(yè)調(diào)度來自:百科類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉庫在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。來自:百科實(shí)訓(xùn)云平臺幫助高校和企業(yè)培養(yǎng)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域業(yè)務(wù)專家、架構(gòu)師、開發(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HBase客戶端及表操作、分布式數(shù)據(jù)倉庫Hive的常用HQL語句查等。 -云上大數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)平臺:提供從來自:百科大 數(shù)據(jù)可視化 平臺是什么 大數(shù)據(jù)可視化平臺是什么 數(shù)據(jù)可視化服務(wù)(Data Lake Visualization)是一站式數(shù)據(jù)可視化平臺,適配云上云下多種數(shù)據(jù)源,提供豐富多樣的2D、3D可視化組件,采用拖拽式自由布局,旨在幫助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏???????????????????????。來自:專題數(shù)據(jù)源的方式,可訪問的數(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可以直接對已有的Hive數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢。 另外,SparkS來自:專題HDFS客戶端對接 OBS 文件系統(tǒng) 介紹在配置MRS集群存算分離后,如何使用HDFS命令將文件存儲到OBS中。 Hive對接OBS文件系統(tǒng) 介紹在配置MRS集群存算分離后,如何將Hive表存儲到OBS中。 Spark2x對接OBS文件系統(tǒng) 介紹在配置MRS集群存算分離后,如何將Spark表存儲到OBS中。來自:專題觀點(diǎn)是結(jié)合數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)勢,旨在構(gòu)建高效、靈活、簡潔的現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺。 數(shù)據(jù)湖內(nèi)承載全量數(shù)據(jù),根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活組合,對數(shù)據(jù)進(jìn)行批量、實(shí)時加工,讓企業(yè)用一份數(shù)據(jù),按需建立AI、BI、數(shù)據(jù)科學(xué)等多工作負(fù)載,加速數(shù)據(jù)在湖內(nèi)流動,減少80%的數(shù)據(jù)搬遷,一個數(shù)據(jù)平臺按需支持批處理、流計(jì)來自:百科
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