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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件hive與hawq 內(nèi)容精選 換一換
  • fka、Storm等大數(shù)據(jù)組件,并具備在后續(xù)根據(jù)業(yè)務(wù)需要進(jìn)行定制開(kāi)發(fā)的能力,幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),并通過(guò)對(duì)海量信息數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)非實(shí)時(shí)的分析挖掘,發(fā)現(xiàn)全新價(jià)值點(diǎn)和企業(yè)商機(jī)。 立即使用 在線體驗(yàn) MapReduce架構(gòu)圖 MapReduce架構(gòu)包括了基礎(chǔ)設(shè)施和大數(shù)據(jù)處理流程各個(gè)階段的能力。
    來(lái)自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間:2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù),并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),可借助DWS Expr
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件hive與hawq 相關(guān)內(nèi)容
  • Python的Web框架提供如下功能: 1、部署APPs。 2、提供圖形化用戶界面。 3、數(shù)據(jù)庫(kù)連接,存儲(chǔ)APPs的持久化數(shù)據(jù)。 Hue與其他組件的關(guān)系 HueHadoop集群的交互關(guān)系如圖所示。 組件名稱 Hue的關(guān)系 HDFS HDFS提供REST接口Hue交互,用于查詢、操作HDFS文件。 在Hue把用
    來(lái)自:專題
    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(cāng)庫(kù)、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容,適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型: 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和維度模型的基本知識(shí)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
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  • 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件hive與hawq 更多內(nèi)容
  • [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi) 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 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提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例
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    兼容傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) GaussDB (DWS)支持SQL 2003標(biāo)準(zhǔn),兼容Oracle的部分語(yǔ)法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),支持存儲(chǔ)過(guò)程,可常用BI(business intelligence)工具無(wú)縫對(duì)接,業(yè)務(wù)遷移修改量極小。 3. 安全可靠 GaussDB(DWS)支持 數(shù)據(jù)加密 ,同時(shí)可數(shù)據(jù)庫(kù)
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    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。
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    ORACLE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模設(shè)計(jì)工具,完美的企業(yè)級(jí)可視化解決方案,分析,建模,測(cè)試和維護(hù)您的所有系統(tǒng),軟件,流程和架構(gòu)。
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    預(yù)先配置好關(guān)鍵的運(yùn)維指標(biāo)(metrics),可以直接查看Hadoop Core(HDFS和MapReduce)及相關(guān)項(xiàng)目(如HBase、Hive和HCatalog)是否健康。 支持作業(yè)任務(wù)執(zhí)行的可視化分析,能夠更好地查看依賴和性能。 通過(guò)一個(gè)完整的RESTful API把監(jiān)控信息暴露出來(lái),集成了現(xiàn)有的運(yùn)維工具。
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    我的數(shù)據(jù) 通過(guò)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(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
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    公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比,主要有以下特點(diǎn)顯著優(yōu)勢(shì): 一款分布式MPP數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)云化服務(wù),具備開(kāi)放,高效,兼容,可擴(kuò)展,易運(yùn)維等特點(diǎn)。 基于 FusionInsight LibrA數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品內(nèi)核,以云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的形式將FusionInsight LibrA的能
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    類信息資源。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。
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    Hadoop是一個(gè)分布式計(jì)算開(kāi)源框架,在很多大型網(wǎng)站上都已經(jīng)得到了應(yīng)用,如果服務(wù)集成平臺(tái)的日志量將會(huì)很大,這也正好符合了分布式計(jì)算的適用場(chǎng)景。分析客戶需求  提供解決方案  安裝部署性能調(diào)優(yōu) 提供大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)支撐團(tuán)隊(duì)服務(wù)
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    大模型時(shí)代的軟件研發(fā):技術(shù)、范式工具 北京大學(xué)講座 | 大模型時(shí)代的軟件研發(fā):技術(shù)、范式工具 時(shí)間:2024-05-15 16:29:58 華為云CodeArts Snap>> 3月10日,華為云北京大學(xué)合作在軟件和微電子學(xué)院舉辦了此次關(guān)于研發(fā)大模型的講座,這不僅是華為云北大第
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    對(duì)于支持多服務(wù)的組件,支持同服務(wù)多個(gè)實(shí)例的備份恢復(fù)功能且備份恢復(fù)操作自身服務(wù)實(shí)例一致。 備份恢復(fù)任務(wù)的使用場(chǎng)景如下: 用于日常備份,確保系統(tǒng)及組件的數(shù)據(jù)安全。 當(dāng)系統(tǒng)故障導(dǎo)致無(wú)法工作時(shí),使用已備份的數(shù)據(jù)完成恢復(fù)操作。 當(dāng)主集群完全故障,需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)主集群完全相同的鏡像集群,可以使用已備份的數(shù)據(jù)完成恢復(fù)操作。
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    x86”或“Windows x64”,再單擊“下載”,可以下載現(xiàn)有集群版本匹配的Data Studio工具。 o 單擊“歷史版本”可根據(jù)集群版本下載相應(yīng)版本的Data Studio工具,建議按集群版本下載配套的工具。 如果同時(shí)擁有不同版本的集群,單擊“下載”時(shí)會(huì)下載集群最低版本相對(duì)應(yīng)的Data Studio工具。
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    數(shù)據(jù)管理 支持管理DWS、DLI、MRS Hive等多種數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 支持可視化和DDL方式管理數(shù)據(jù)庫(kù)表。 數(shù)據(jù)集成 批量數(shù)據(jù)遷移無(wú)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(cāng)庫(kù)。 腳本開(kāi)發(fā) 提供在線腳本編輯器,支持多
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    SQL作業(yè)的特點(diǎn)功能 跨源連接的特點(diǎn)用途 GaussDB(DWS)常用SQL 連接云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS for MySQL 云服務(wù)器是什么 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB驅(qū)動(dòng) OBS常用功能 MRS集群客戶端安裝使用 連接云數(shù)據(jù)庫(kù)RDS for MySQL 云服務(wù)器免費(fèi)版 彈性負(fù)載均衡ELB
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    信息處理系統(tǒng),并通過(guò)對(duì)海量信息數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)非實(shí)時(shí)的分析挖掘,發(fā)現(xiàn)全新價(jià)值點(diǎn)和企業(yè)商機(jī)。 MRS集群客戶端安裝使用操作流程 安裝使用MRS客戶端操作流程如下: 1、下載MRS客戶端 MRS支持在Manager界面下載集群或單服務(wù)的客戶端軟件包至集群節(jié)點(diǎn)或本地。 2、安裝MRS客戶端
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    高質(zhì)量數(shù)據(jù)地圖。 · 數(shù)據(jù)“可用不可見(jiàn)” 隨著人工智能、密碼學(xué)、可信執(zhí)行環(huán)境三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)的成熟,以保障數(shù)據(jù)安全隱私為前提,數(shù)據(jù)的可信流通用數(shù),將通過(guò)多域數(shù)據(jù)聯(lián)邦分析訓(xùn)練實(shí)現(xiàn),在數(shù)據(jù)開(kāi)放、數(shù)據(jù)交易、普惠金融、聯(lián)合營(yíng)銷、聯(lián)合風(fēng)控等場(chǎng)景大放異彩。 ▎FusionInsight MRS多樣集市靈活匹配高速發(fā)展的業(yè)務(wù)訴求
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    安全性。 數(shù)據(jù)備份恢復(fù):提供了數(shù)據(jù)備份導(dǎo)出導(dǎo)入恢復(fù)機(jī)制,滿足生產(chǎn)環(huán)境的要求。 分布式管理:提供集群模式,能夠自動(dòng)管理多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)。 列式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)壓縮 ClickHouse是一款使用列式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)按列進(jìn)行組織,屬于同一列的數(shù)據(jù)會(huì)被保存在一起,列列之間也會(huì)由不同的文件分別保存。
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