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在數(shù)據(jù)分散的情況下，通過(guò)跨集群協(xié)同分析，支撐周期性業(yè)務(wù)分析，無(wú)需做全量數(shù)據(jù)搬移和轉(zhuǎn)化， 提升分析效率。 海量歷史數(shù)據(jù)分析查詢(xún)響應(yīng)時(shí)間：小時(shí)級(jí)? 分鐘級(jí)，性能較HiveQL性能提升10倍。 節(jié)省2/3報(bào)表開(kāi)發(fā)人力，開(kāi)發(fā)周期從每張1~2周減少至0.5小時(shí)。 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)院來(lái)自：百科獲取“FREEC-11.5”源碼包。 cd/usr/local/src wget https://github.com/BoevaLab/FREEC/archive/v11.5.tar.gz-O FREEC-11.5.tar.gz 3.編譯和安裝 1）解壓并進(jìn)入源碼目錄。 tar-zxvf FREEC-11來(lái)自：百科
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/usr/local/src wget https://github.com/happyfish100/libfastcommon/archive/V1.0.38.tar.gz tar -zxvf V1.0.38.tar.gz cd libfastcommon-1.0.38/ ./make來(lái)自：百科MapReduce服務(wù) MRS 使用Kafka客戶(hù)端創(chuàng)建Topic MapReduce服務(wù) MRS 04:20 使用Hive客戶(hù)端創(chuàng)建外部表 MapReduce服務(wù) MRS 使用Hive客戶(hù)端創(chuàng)建外部表 MapReduce服務(wù) MRS 03:44 MapReduce服務(wù) MRS 安裝及使用MRS客戶(hù)端來(lái)自：專(zhuān)題
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企業(yè)ERP和MES的接口封裝到 集成工作臺(tái) API概覽:隱患排查治理 API列表:設(shè)備管理 什么是GeminiDB Influx接口:典型應(yīng)用 MRS Hive，MRS Kafka，MRS Hudi數(shù)據(jù)源創(chuàng)建連接時(shí)IP長(zhǎng)度校驗(yàn)不通過(guò)，如何處理？:解決方法 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集:創(chuàng)建api數(shù)據(jù)集 網(wǎng)頁(yè)客戶(hù)端接入來(lái)自：百科![]()
維護(hù)審計(jì)日志:操作步驟 查看文件系統(tǒng):操作步驟 權(quán)限管理 查看文件系統(tǒng):操作步驟 函數(shù):pgxc_rm_scan_residualfiles_archive()來(lái)自：百科![]()
行，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對(duì)Hive、HBase、MySQL、DWS（ 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 服務(wù)）數(shù)據(jù)源，使用高效的數(shù)據(jù)導(dǎo)入接口導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 CDM 任務(wù)基于分布式計(jì)算框架，自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對(duì)Hive、HBase、MySQL、DWS（數(shù)據(jù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
通過(guò)結(jié)合硬件、數(shù)據(jù)組織、計(jì)算引擎、AI智能調(diào)優(yōu)四級(jí)垂直優(yōu)化，全棧式性能加速，同時(shí)具備百萬(wàn)規(guī)模元數(shù)據(jù)毫秒級(jí)響應(yīng)，為用戶(hù)提供極致性能體驗(yàn) 領(lǐng)先開(kāi)源技術(shù) 主流引擎Spark、Hive、Flink等深度改造，擁有索引、緩存、元數(shù)據(jù)等關(guān)鍵技術(shù)；自研CarbonData毫秒級(jí)點(diǎn)查，Superior調(diào)度突破單集群20000節(jié)點(diǎn)+來(lái)自：專(zhuān)題![]()
2.獲取源碼 1)下載Predixy源碼。 下載地址：https://github.com/joyieldInc/predixy/archive/1.0.5.tar.gz 2)復(fù)制至服務(wù)器“/usr/local/src”目錄。 ----結(jié)束 3.編譯和安裝 1)進(jìn)入Predixy來(lái)自：百科![]()
/usr/local/src wget https://github.com/open-source-parsers/jsoncpp/archive/1.8.4.tar.gz 3.編譯和安裝 1)解壓軟件包。 tar -zxvf 1.8.4.tar.gz 2)進(jìn)入JsonCpp的安裝目錄。來(lái)自：百科![]()
0-beta3”源碼包。 cd /usr/local/src wget https://github.com/LuaJIT/LuaJIT/archive/v2.1.0-beta3.tar.gz 說(shuō)明：經(jīng)過(guò)測(cè)試，當(dāng)前v2.1.0版本是支持aarch64架構(gòu)的CPU的服務(wù)器/虛擬機(jī)執(zhí)行，其他的版本不支持。來(lái)自：百科![]()
cd /usr/local/src wget https://github.com/HewlettPackard/netperf/archive/netperf-2.7.0.tar.gz 3.編譯和安裝 1)解壓軟件包。 tar -zxvf netperf-2.7.0.tar.gz來(lái)自：百科![]()
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 云數(shù)據(jù)庫(kù)SQL Server 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件 （ DDM ）來(lái)自：百科![]()
群中預(yù)置的 彈性云服務(wù)器 實(shí)例規(guī)格、實(shí)例數(shù)量、數(shù)據(jù)盤(pán)類(lèi)型（普通IO、高IO、超高IO）、要安裝的組件（Hadoop、Spark、HBase、Hive、Kafka、Storm等）。用戶(hù)可以使用引導(dǎo)操作在集群?jiǎn)?dòng)前（或后）在指定的節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行腳本，安裝其他第三方軟件或修改集群運(yùn)行環(huán)境等自定義操作。來(lái)自：百科![]()
4”源碼包。 cd /usr/local/src wget https://github.com/openmrs/openmrs-core/archive/2.1.4.tar.gz 3.編譯和安裝 安裝“openmrs-2.1.4” 安裝花費(fèi)時(shí)間較長(zhǎng)，請(qǐng)耐心等待。 cd /usr/local/src來(lái)自：百科![]()
16”源碼包。 cd/usr/local/src wget https://github.com/vcftools/vcftools/archive/v0.1.16.tar.gz-O vcftools-0.1.16.tar.gz 3.編譯和安裝 1）解壓并進(jìn)入源碼目錄。 tar-zxvf來(lái)自：百科
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