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  • hive日志分析 內(nèi)容精選 換一換
  • 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
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    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
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  • hive日志分析 相關(guān)內(nèi)容
  • 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
    云知識(shí) 什么是 日志分析 服務(wù) 什么是日志分析服務(wù) 時(shí)間:2020-09-15 15:28:16 日志分析服務(wù)(Log Analysis Service,簡(jiǎn)稱 LOG )一站式海量實(shí)時(shí)日志分析服務(wù),提供日志實(shí)時(shí)采集、智能分析與可視化、轉(zhuǎn)儲(chǔ)等功能。提供端到端的快速、易用、豐富的日志分析平臺(tái) 應(yīng)用場(chǎng)景
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  • hive日志分析 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 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)
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    ,Impala不會(huì)替代基于MapReduce構(gòu)建的批處理框架,例如Hive。基于MapReduce構(gòu)建的Hive和其他框架最適合長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的批處理作業(yè)。 Impala主要特點(diǎn)如下: 支持Hive查詢語(yǔ)言(HiveQL)中大多數(shù)的SQL-92功能,包括SELECT,JOIN和聚合函數(shù)。
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    如何進(jìn)行日志分析 如何進(jìn)行日志分析 什么是日志分析 什么是日志分析 云日志 服務(wù)(Log Tank Service)提供日志分析的能力,對(duì)采集的日志數(shù)據(jù),通過(guò)關(guān)鍵字查詢、模糊查詢等方式簡(jiǎn)單快速地進(jìn)行日志分析查詢,適用于日志實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、安全診斷與分析、運(yùn)營(yíng)與客服系統(tǒng)等,例如云服務(wù)的
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    日志服務(wù)實(shí)時(shí)日志瀏覽 ● 日志上下文查看 ● 關(guān)鍵詞、模糊查詢 ● 短語(yǔ)(多個(gè)關(guān)鍵詞)或中文搜索 ● 實(shí)時(shí)日志瀏覽 ● 日志上下文查看 日志分析 ● 多種結(jié)構(gòu)化拆分和模板 ● 標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢語(yǔ)法 ● 多樣式圖表和Dashboard ● 日志實(shí)時(shí)告警 ● 多種結(jié)構(gòu)化拆分和模板 ● 標(biāo)準(zhǔn)SQL查詢語(yǔ)法
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    Columnar)這幾種存儲(chǔ)格式。 Hive結(jié)構(gòu) Hive提供服務(wù)的原理是將HQL編譯解析成相應(yīng)的MapReduce或者HDFS任務(wù),如下為Hive的結(jié)構(gòu)概圖。 名稱 說(shuō)明 HiveServer 一個(gè)集群內(nèi)可部署多個(gè)HiveServer,負(fù)荷分擔(dān)。對(duì)外提供Hive數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù),將用戶提交的H
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    如何實(shí)現(xiàn)云日志采集管理 如何實(shí)現(xiàn)云日志采集管理 隨著云計(jì)算時(shí)代的到來(lái),越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始將應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)部署到公共云平臺(tái)上。而在云平臺(tái)上運(yùn)行的應(yīng)用程序的日志采集和分析則成為了一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。我們將介紹云日志采集的意義、云日志采集的方法以及如何使用云日志服務(wù)輕松實(shí)現(xiàn)云日志采集。 隨
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    日志告警 日志告警 云日志服務(wù)(Log Tank Service)支持通過(guò)關(guān)鍵詞和SQL統(tǒng)計(jì)配置日志告警,日志告警渠道支持郵件、短信、微信、釘釘、HTTP、語(yǔ)音 云日志服務(wù)(Log Tank Service)支持通過(guò)關(guān)鍵詞和SQL統(tǒng)計(jì)配置日志告警,日志告警渠道支持郵件、短信、微信、釘釘、HTTP、語(yǔ)音
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    REST接口調(diào)用HDFS,通過(guò)瀏覽器返回結(jié)果呈現(xiàn)給用戶。 Hive Hive提供THRIFT接口與Hue交互,用于執(zhí)行Hive SQL、查詢表元數(shù)據(jù)。 在Hue界面編輯HQL語(yǔ)句,通THRIFT接口提交HQL語(yǔ)句到HIVESERVER執(zhí)行,同時(shí)把執(zhí)行通過(guò)瀏覽器呈現(xiàn)給用戶。 Yarn/MapReduce
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    16:29:37 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶使用鯤鵬開(kāi)發(fā)套件Dependency Advisor掃描Hive rpm安裝包,確認(rèn)包含x86依賴文件,并通過(guò)配置華為鯤鵬Maven倉(cāng)重新編譯Hive源碼,將Hive遷移到鯤鵬平臺(tái)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 Maven提供了一個(gè)倉(cāng)庫(kù)的功能存放編譯好的Jar
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    支持用戶自定義行業(yè)詞庫(kù),詞庫(kù)修改,無(wú)需重啟實(shí)例。 無(wú)憂運(yùn)維 全托管服務(wù),開(kāi)箱即用,主要操作一鍵可達(dá),專業(yè)團(tuán)隊(duì)貼身看護(hù)。 應(yīng)用場(chǎng)景 云搜索服務(wù) 適用于日志分析、站內(nèi)搜索等場(chǎng)景。 日志分析 對(duì)IT設(shè)備進(jìn)行運(yùn)維分析與故障定位、對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)分析運(yùn)營(yíng)效果。 統(tǒng)計(jì)分析:20余種統(tǒng)計(jì)分析方法、近10種劃分維度。 實(shí)時(shí)高效
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    便開(kāi)發(fā)人員進(jìn)行日志分析和問(wèn)題定位。 2. 系統(tǒng)日志管理 在企業(yè)的服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中,系統(tǒng)日志記錄了各種系統(tǒng)事件和錯(cuò)誤信息。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)日志的分析,可以幫助企業(yè)快速發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)故障和安全問(wèn)題。云日志服務(wù)可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)日志的集中管理和存儲(chǔ),從而方便運(yùn)維人員進(jìn)行日志分析和問(wèn)題定位。 3
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    什么是Hue 時(shí)間:2020-09-23 15:59:02 Hue是一組WEB應(yīng)用,用于和MRS大數(shù)據(jù)組件進(jìn)行交互,能夠幫助用戶瀏覽HDFS,進(jìn)行Hive查詢,啟動(dòng)MapReduce任務(wù)等,它承載了與所有MRS大數(shù)據(jù)組件交互的應(yīng)用。 Hue主要包括了文件瀏覽器和查詢編輯器的功能: 文件瀏覽
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    務(wù)的影響降到最低。 MRS也支持備份NameNode數(shù)據(jù)。 了解詳情 備份Hive業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) 為了確保Hive日常用戶的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)安全,或者系統(tǒng)管理員需要對(duì)Hive進(jìn)行重大操作(如升級(jí)或遷移等),需要對(duì)Hive數(shù)據(jù)進(jìn)行備份,從而保證系統(tǒng)在出現(xiàn)異?;蛭催_(dá)到預(yù)期結(jié)果時(shí)可以及時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù),將對(duì)業(yè)務(wù)的影響降到最低。
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    HDFS客戶端對(duì)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(chǔ)到OBS中。 Hive對(duì)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(chǔ)到OBS中。 Spark2x對(duì)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(chǔ)到OBS中。
    來(lái)自:專題
    通過(guò)代碼段展示如何插入和更新Hudi的默認(rèn)存儲(chǔ)類型數(shù)據(jù)集COW表。每次寫(xiě)操作之后,還將展示如何讀取快照和增量數(shù)據(jù)。 同步Hive表配置 介紹Hudi同步Hive表配置。 Hudi SQL語(yǔ)法參考 介紹常用的Hudi DDL和Hudi DML語(yǔ)法操作指導(dǎo)。 MRS精選文章推薦 大數(shù)
    來(lái)自:專題
    、湖倉(cāng)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(gè)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(chǎng)景。 HetuEngine結(jié)構(gòu)
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    作業(yè)從而大幅提升DAG作業(yè)的性能。如果Hive和Pig這樣的項(xiàng)目使用Tez而不是MapReduce作為其數(shù)據(jù)處理的骨干,那么將會(huì)顯著提升它們的響應(yīng)時(shí)間,Tez構(gòu)建在YARN之上,能夠不需要做任何改動(dòng)地運(yùn)行MR任務(wù)。 MRS將Tez作為Hive的默認(rèn)執(zhí)行引擎,執(zhí)行效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)原先的Mapreduce的計(jì)算引擎。
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