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華為鯤鵬全面支持開源大數(shù)據(jù)。 1. 支持開源Apache大數(shù)據(jù)組件； 2. 支持開源HDP大數(shù)據(jù)組件及管理組件Ambari； 3. 支持開源CDH大數(shù)據(jù)組件。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在???????????????????????????????????華為云學(xué)院 鯤鵬BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件介紹來自：百科區(qū)分通過GDS和COPY工具進(jìn)行物理數(shù)據(jù)遷移的區(qū)別；列舉常用的ETL工具種類和用法。 課程大綱 1. 數(shù)據(jù)遷移概述 2. DSC SQL語法遷移工具 3. GDS遷移物理數(shù)據(jù) 4. COPY遷移物理數(shù)據(jù) 5. ETL工具 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)來自：百科
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什么是抽取轉(zhuǎn)換加載 時(shí)間：2021-04-02 14:47:22 抽取轉(zhuǎn)換加載，即ETL（Extracting, Transferring, Loading），是一個(gè)面向大數(shù)據(jù)量處理的專業(yè)化數(shù)據(jù)整合工具。ETL主要是用于從源系統(tǒng)（數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng)）抽取數(shù)據(jù)集，然后對數(shù)據(jù)集進(jìn)行維度轉(zhuǎn)換、來自：百科![]()
圖2車企數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)型 大數(shù)據(jù)ETL處理 運(yùn)營商大數(shù)據(jù)分析 運(yùn)營商數(shù)據(jù)體量在PB~EB級，其數(shù)據(jù)種類多，有結(jié)構(gòu)化的基站信息數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的消息通信數(shù)據(jù)，同時(shí)對數(shù)據(jù)的時(shí)效性有很高的要求， DLI 服務(wù)提供批處理、流處理等多模引擎，打破數(shù)據(jù)孤島進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢 大數(shù)據(jù)ETL：具備TB~EB級來自：百科![]()
四、以模型驅(qū)動(dòng)的IoTA架構(gòu) 云邊協(xié)同，模型驅(qū)動(dòng)的分析架構(gòu)： 1.貫穿整體業(yè)務(wù)始終的數(shù)據(jù)模型，一致體驗(yàn)，去ETL化 2.邊緣計(jì)算SDK，邊緣側(cè)可部署數(shù)據(jù)分析邏輯，增強(qiáng)時(shí)效性 關(guān)鍵問題： 1.期望構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)模型，達(dá)到去ETL化的效果，可能需要較長時(shí)間的演化2.并未完全解決流批分離處理架構(gòu)下分析結(jié)果可能不一。來自：百科![]()
針對即時(shí)的分析需求，分析人員可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點(diǎn)，即可擴(kuò)展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和查詢分析的性能，可支持PB級數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉庫 在整個(gè)BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更是海量數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、分析的核心。為IoT（Internet of thing來自：百科![]()
，可以合并為n個(gè)文件（n值可配） 導(dǎo)入（導(dǎo)出）文件時(shí)，可以對文件進(jìn)行過濾，過濾規(guī)則同時(shí)支持通配符和正則表達(dá)式 支持批量導(dǎo)入/導(dǎo)出ETL任務(wù) 支持ETL任務(wù)分頁查詢、關(guān)鍵字查詢和分組管理 對外部組件提供浮動(dòng)IP Loader組件操作 從零開始使用Loader 提供一個(gè)使用Loade來自：專題![]()
刪除VolcanoJobdeleteBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 相關(guān)推薦 產(chǎn)品優(yōu)勢 應(yīng)用場景:大數(shù)據(jù)ETL處理 DLI適用哪些場景:大數(shù)據(jù)ETL處理 全局有序隊(duì)列的性能怎樣？ Storm性能調(diào)優(yōu):拓?fù)湔{(diào)優(yōu) 適用場景 適用場景 管理規(guī)則:概述 如何提高消息處理效率:消息可以批量生產(chǎn)和消費(fèi)來自：百科![]()
場景，根據(jù)上層業(yè)務(wù)建設(shè)多樣性數(shù)倉集市。湖倉一體避免了煙囪式割裂建設(shè)導(dǎo)致的效率問題，進(jìn)一步降低多技術(shù)平臺導(dǎo)致的運(yùn)維復(fù)雜度，降低了跨湖倉來回ETL的時(shí)延。 華為云Stack FusionInsight MRS云原生 數(shù)據(jù)湖 讓數(shù)據(jù)走上“高速”路 華為在湖倉一體早有布局，在2020年華為全來自：百科![]()
景，根據(jù)上層業(yè)務(wù)建設(shè)多樣性數(shù)倉集市。 湖倉一體避免了煙囪式割裂建設(shè)導(dǎo)致的效率問題，進(jìn)一步降低多技術(shù)平臺導(dǎo)致的運(yùn)維復(fù)雜度，降低了跨湖倉來回ETL的時(shí)延。 云技術(shù)、開源社區(qū)和開放技術(shù)模式，促使大數(shù)據(jù)飛速發(fā)展 ▎頭部云廠商引領(lǐng)大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展 根據(jù)《IDC大數(shù)據(jù)平臺市場報(bào)告，2021H1來自：百科![]()
使用前必讀:使用場景說明 方案概述:應(yīng)用場景 應(yīng)用場景:大數(shù)據(jù)ETL處理 什么是B1、SoH、BWoH？它們之間區(qū)別是什么？ 方案概述:應(yīng)用場景 方案概述:需求場景 方案概述:應(yīng)用場景 DLI適用哪些場景:大數(shù)據(jù)ETL處理 方案概述:應(yīng)用場景 入門簡介:場景三：使用應(yīng)用平臺進(jìn)行應(yīng)用運(yùn)營來自：云商店![]()
多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 應(yīng)用層：數(shù)據(jù)加載工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商業(yè)智能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具，均可以通過標(biāo)準(zhǔn)接口與GaussDB(DWS來自：百科![]()
場景特點(diǎn)：面向流數(shù)據(jù)，支持Window、CEP、Join等復(fù)雜的流分析操作，毫秒級時(shí)延。 適用場景：實(shí)時(shí) 日志分析 ，網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控，實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)管控，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)ETL。 圖1實(shí)時(shí)流分析場景 物聯(lián)網(wǎng)IoT場景 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或邊緣設(shè)備，上傳數(shù)據(jù)到 數(shù)據(jù)接入服務(wù) （DIS）或者其他云存儲(chǔ)服務(wù)， 實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù) 直接從D來自：百科![]()
據(jù)標(biāo)注等多種工具服務(wù)，幫助用戶提升數(shù)據(jù)處理效率 優(yōu)勢 網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)治理 高效，數(shù)據(jù)易理解使用 設(shè)備采集數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)化，支持多種主流文件的導(dǎo)入和ETL處理，數(shù)據(jù)清洗/轉(zhuǎn)換的治理過程全自動(dòng)化；數(shù)據(jù)屬性易理解，集成10000+屬性的數(shù)據(jù)字典，降低用戶使用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)門檻 安全技術(shù)覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期，保證數(shù)據(jù)入湖安全來自：百科![]()
據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行，并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 圖1產(chǎn)品架構(gòu) 應(yīng)用層 數(shù)據(jù)加載工具、ETL（Extract-Transform-Load）工具、以及商業(yè)智能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具，均可以通過標(biāo)準(zhǔn)接口與DWS集成。DWS兼容來自：百科![]()
掘出數(shù)據(jù)背后的商業(yè)情報(bào)供決策者參考。這里的數(shù)據(jù)發(fā)掘主要指涉及多張表的大范圍的數(shù)據(jù)聚合和關(guān)聯(lián)的復(fù)雜查詢。 使用數(shù)據(jù)倉庫，通過某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ETL）的過程，業(yè)務(wù)運(yùn)營數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉庫中供分析計(jì)算使用。同時(shí)支持把多個(gè)業(yè)務(wù)運(yùn)營系統(tǒng)的數(shù)據(jù)匯集到一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫中。這樣數(shù)據(jù)可以被更好地關(guān)聯(lián)和分析，從而產(chǎn)生更大的價(jià)值。來自：百科
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