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使用 DLI 進(jìn)行電商BI報(bào)表分析 電商實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析 使用DLI幫助電商平臺(tái)統(tǒng)計(jì)實(shí)時(shí)訪問(wèn)數(shù)據(jù)量、訂單數(shù)、人數(shù)等指標(biāo)，從而在顯示大屏上實(shí)時(shí)展示相關(guān)數(shù)據(jù)，及時(shí)了解數(shù)據(jù)變化，調(diào)整營(yíng)銷(xiāo)策略。 使用DLI幫助電商平臺(tái)統(tǒng)計(jì)實(shí)時(shí)訪問(wèn)數(shù)據(jù)量、訂單數(shù)、人數(shù)等指標(biāo)，從而在顯示大屏上實(shí)時(shí)展示相關(guān)數(shù)據(jù)，及時(shí)了解數(shù)據(jù)變化，調(diào)整營(yíng)銷(xiāo)策略。來(lái)自：專(zhuān)題海量行為 日志分析 的典型場(chǎng)景：學(xué)習(xí)習(xí)慣分析，運(yùn)營(yíng)日志分析，系統(tǒng)操作日志分析查詢(xún)等 公共事務(wù)分析統(tǒng)計(jì)的典型場(chǎng)景：犯罪追蹤，關(guān)聯(lián)案件查詢(xún)，交通擁堵分析，景點(diǎn)熱度統(tǒng)計(jì)等 用戶(hù)通過(guò)DES等遷移服務(wù)將海量數(shù)據(jù)遷移至 OBS ，再基于華為云提供的MapReduce等大數(shù)據(jù)服務(wù)或開(kāi)源的Hadoop、Spark等運(yùn)算框架，對(duì)存儲(chǔ)在來(lái)自：百科
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快。 如果沒(méi)有去重的需求，優(yōu)先使用UNION ALL。 · 需要統(tǒng)計(jì)表中所有記錄數(shù)時(shí)，不要使用count(col)來(lái)替代count(*)。count(*)會(huì)統(tǒng)計(jì)NULL值（真實(shí)行數(shù)），而count(col)不會(huì)統(tǒng)計(jì)。 · 在執(zhí)行count(col)時(shí)，將“值為NULL”的記錄行計(jì)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
本實(shí)驗(yàn)通過(guò) MRS 服務(wù)Spark組件分析統(tǒng)計(jì)指定時(shí)間內(nèi)，車(chē)主急加速、急剎車(chē)、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 1. 使用MRS服務(wù)Spark組件數(shù)據(jù)分析； 2. 查看分析結(jié)果。 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提： 1. 開(kāi)通MapReduce服務(wù) 2. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 3.提交任務(wù)來(lái)自：百科![]()
MRS精選文章推薦 大數(shù)據(jù)分析是什么_使用MapReduce_創(chuàng)建MRS服務(wù) MapReduce服務(wù)_如何使用MapReduce服務(wù)_MRS集群客戶(hù)端安裝與使用 MapReduce工作原理_MapReduce是什么意思_MapReduce流程 免費(fèi)云服務(wù)器_個(gè)人免費(fèi)云服務(wù)器_免費(fèi) 彈性云服務(wù)器 推薦_免費(fèi)E CS來(lái)自：專(zhuān)題![]()
處理大容量數(shù)據(jù)，需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場(chǎng)景。例如MapReduce 、Hadoop計(jì)算密集型。 推薦使用磁盤(pán)增強(qiáng)型彈性云服務(wù)器，主要適用于需要對(duì)本地存儲(chǔ)上的極大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行高性能順序讀寫(xiě)訪問(wèn)的工作負(fù)載，例如：Hadoop分布式計(jì)算，大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應(yīng)用。主要的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是基于來(lái)自：專(zhuān)題![]()
。 此處以圖中MapReduce模型為例。 我們假設(shè)數(shù)據(jù)量比較大，比如說(shuō)是1TB，首先我們將原數(shù)據(jù)進(jìn)行分割。比如說(shuō)128MB一份，分成若干份，再分配給MapReduce進(jìn)行映射、排序、合并，最后再將結(jié)果進(jìn)行匯總，整個(gè)任務(wù)就是統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞出現(xiàn)的頻率。MapReduce就是將任務(wù)分成來(lái)自：百科![]()
海量行為日志分析的典型場(chǎng)景：學(xué)習(xí)習(xí)慣分析，運(yùn)營(yíng)日志分析，系統(tǒng)操作日志分析查詢(xún)等 公共事務(wù)分析統(tǒng)計(jì)的典型場(chǎng)景：犯罪追蹤，關(guān)聯(lián)案件查詢(xún)，交通擁堵分析，景點(diǎn)熱度統(tǒng)計(jì)等 用戶(hù)通過(guò)DES等遷移服務(wù)將海量數(shù)據(jù)遷移至OBS，再基于華為云提供的MapReduce等大數(shù)據(jù)服務(wù)或開(kāi)源的Hadoop、Spark等運(yùn)算框架，對(duì)存儲(chǔ)在來(lái)自：百科![]()
GaussDB 根據(jù)子查詢(xún)?cè)赟QL語(yǔ)句中的位置把子查詢(xún)分成了子查詢(xún)、子鏈接兩種形式。 GaussDB 統(tǒng)計(jì)信息調(diào)優(yōu) GaussDB是基于代價(jià)估算生成的最優(yōu)執(zhí)行計(jì)劃。優(yōu)化器需要根據(jù)analyze收集的統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行行數(shù)估算和代價(jià)估算，因此統(tǒng)計(jì)信息對(duì)優(yōu)化器行數(shù)估算和代價(jià)估算起著至關(guān)重要的作用。 GaussDB 算子級(jí)調(diào)優(yōu)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
子查詢(xún)分成了子查詢(xún)、子鏈接兩種形式。 了解詳情 GaussDB 統(tǒng)計(jì)信息調(diào)優(yōu) GaussDB是基于代價(jià)估算生成的最優(yōu)執(zhí)行計(jì)劃。優(yōu)化器需要根據(jù)analyze收集的統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行行數(shù)估算和代價(jià)估算，因此統(tǒng)計(jì)信息對(duì)優(yōu)化器行數(shù)估算和代價(jià)估算起著至關(guān)重要的作用。 了解詳情 GaussDB 算子級(jí)調(diào)優(yōu)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
計(jì)上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客戶(hù)端支持、實(shí)時(shí)等特性，適用于離線和在線的消息消費(fèi)，如常規(guī)的消息收集、網(wǎng)站活性跟蹤、聚合統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)（監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)）、日志收集等大量數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的數(shù)據(jù)收集場(chǎng)景。 Kafka存儲(chǔ)的消息來(lái)自任意多被稱(chēng)為“生產(chǎn)者”（Producer來(lái)自：百科![]()
轉(zhuǎn)儲(chǔ)任務(wù)進(jìn)一步將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到其他云服務(wù)（OBS、MapReduce、DWS、DLI等) 轉(zhuǎn)發(fā)至OBS 設(shè)備接入服務(wù) 不存儲(chǔ)設(shè)備數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)可轉(zhuǎn)發(fā)至對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)OBS進(jìn)行持久存儲(chǔ) 轉(zhuǎn)發(fā)至物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析 設(shè)備數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)、時(shí)序、離線分析，快速實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)來(lái)自：百科![]()
Loader通過(guò)MapReduce作業(yè)實(shí)現(xiàn)并行的導(dǎo)入或者導(dǎo)出作業(yè)任務(wù)，不同類(lèi)型的導(dǎo)入導(dǎo)出作業(yè)可能只包含Map階段或者同時(shí)Map和Reduce階段。 Loader同時(shí)利用MapReduce實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)，在作業(yè)任務(wù)執(zhí)行失敗時(shí)，可以重新調(diào)度。 數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HBase 在MapReduce作業(yè)的Map階段中從外部數(shù)據(jù)源抽取數(shù)據(jù)。來(lái)自：百科![]()
華為云微認(rèn)證《逃殺游戲數(shù)據(jù)分析》 從游戲死因角度出發(fā)不斷深入大數(shù)據(jù)分析，得出玩家的死亡行為記錄統(tǒng)計(jì)和對(duì)不同武器的喜好程度；從玩家擊殺的角度出發(fā)分析，得到玩家擊殺得分統(tǒng)計(jì)對(duì)比；從地圖喜好的維度，統(tǒng)計(jì)玩家對(duì)地圖的使用情況 查看詳情 相關(guān)課程產(chǎn)品推薦 完成實(shí)名認(rèn)證即可開(kāi)始學(xué)習(xí) 車(chē)聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)駕駛行為分析來(lái)自：專(zhuān)題![]()
MRS基礎(chǔ)入門(mén)之HBase組件介紹 【云小課】EI第25課 MRS基礎(chǔ)入門(mén)之HBase組件介紹 時(shí)間：2021-07-09 10:49:46 云小課 MapReduce服務(wù) HBase是一個(gè)開(kāi)源的、面向列（Column-Oriented）、適合存儲(chǔ)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的、具備高可靠性、高性來(lái)自：百科![]()
華為云具備AAA級(jí) CDN 企業(yè)信用評(píng)估、IPv6認(rèn)證、可信云等認(rèn)證，為加速提供保障。 精細(xì)化用量管理 多維度監(jiān)控告警能力，包括訪問(wèn)情況統(tǒng)計(jì)、使用量統(tǒng)計(jì)、套餐剩余量預(yù)警、離線日志等功能，方便您精細(xì)化了解業(yè)務(wù)運(yùn)行情況。 版權(quán)聲明：本文章文字內(nèi)容來(lái)自第三方投稿，版權(quán)歸原始作者所有。本網(wǎng)站來(lái)自：百科![]()
查看更多 如何查看表行數(shù)和庫(kù)大小 數(shù)據(jù)治理中心 在 數(shù)據(jù)治理 流程中，經(jīng)常需要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表行數(shù)或數(shù)據(jù)庫(kù)的大小。其中，數(shù)據(jù)表的行數(shù)可以通過(guò)SQL命令或數(shù)據(jù)質(zhì)量作業(yè)獲??；數(shù)據(jù)庫(kù)大小可以直接在數(shù)據(jù)目錄組件中查看。 在數(shù)據(jù)治理流程中，經(jīng)常需要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表行數(shù)或數(shù)據(jù)庫(kù)的大小。其中，數(shù)據(jù)表的行數(shù)可以通過(guò)SQ來(lái)自：專(zhuān)題![]()
據(jù)有多級(jí)匯總。 匯總表：匯總表是由一個(gè)特定的分析對(duì)象（如會(huì)員）及其相關(guān)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的。組成一個(gè)匯總邏輯表的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)都具有相同的統(tǒng)計(jì)粒度（如會(huì)員），匯總邏輯表面向用戶(hù)提供了以統(tǒng)計(jì)粒度（如會(huì)員）為主題的所有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（如會(huì)員主題集市）。 數(shù)據(jù)架構(gòu)基本概念講解 數(shù)據(jù)架構(gòu)產(chǎn)品功能 數(shù)據(jù)架構(gòu)：數(shù)據(jù)建?？梢暬?、自動(dòng)化、智能化來(lái)自：專(zhuān)題![]()
據(jù)備份和恢復(fù)功能，保證數(shù)據(jù)的安全性。 4. 查詢(xún)： 云日志 LTS提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析功能，用戶(hù)可以通過(guò)Web控制臺(tái)或API接口進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢(xún)、統(tǒng)計(jì)和分析等操作，便于用戶(hù)快速獲取所需數(shù)據(jù)。 云日志服務(wù)特點(diǎn) 1. 高可靠性：云日志服務(wù)采用分布式存儲(chǔ)方式，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，保證數(shù)據(jù)的可靠性和高可用性。來(lái)自：百科
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