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  • hive 百分比 內(nèi)容精選 換一換
  • 在數(shù)據(jù)分散的情況下,通過跨集群協(xié)同分析,支撐周期性業(yè)務(wù)分析,無需做全量數(shù)據(jù)搬移和轉(zhuǎn)化, 提升分析效率。 海量歷史數(shù)據(jù)分析查詢響應(yīng)時間:小時級? 分鐘級,性能較HiveQL性能提升10倍。 節(jié)省2/3報(bào)表開發(fā)人力,開發(fā)周期從每張1~2周減少至0.5小時。 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
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    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
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  • 3”源碼包。 cd /var/www/html/ wget https://github.com/websvnphp/websvn/archive/2.3.3.zip -O websvn-2.3.3.zip 3.編譯和安裝 1)解壓軟件包,安裝WebSVN。 cd /var/www/html/
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    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
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  • hive 百分比 更多內(nèi)容
  • /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。
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    0-beta3”源碼包。 cd /usr/local/src wget https://github.com/LuaJIT/LuaJIT/archive/v2.1.0-beta3.tar.gz 說明:經(jīng)過測試,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。
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    1)獲取“Hue-4.1.0”源碼包。 cd/usr/local/src wget https://github.com/cloudera/hue/archive/release-4.1.0.tar.gz 3.編譯和安裝 1)解壓軟件包。 cd/usr/local/src tar-zxvf release-4
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    -y 2. 獲取源碼 1)下載vsftp軟件包。 wget https://github.com/dagwieers/vsftpd/archive/3.0.2.tar.gz 2)復(fù)制至云服務(wù)器的“/usr/local/src”目錄。 3.編譯和安裝 1)解壓軟件包。 tar -xvf
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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
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    MapReduce服務(wù) MRS 使用Kafka客戶端創(chuàng)建Topic MapReduce服務(wù) MRS 04:20 使用Hive客戶端創(chuàng)建外部表 MapReduce服務(wù) MRS 使用Hive客戶端創(chuàng)建外部表 MapReduce服務(wù) MRS 03:44 MapReduce服務(wù) MRS 安裝及使用MRS客戶端
    來自:專題
    行,能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對Hive、HBase、MySQL、DWS( 數(shù)據(jù)倉庫 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Hive、HBase、MySQL、DWS(數(shù)據(jù)
    來自:專題
    通過結(jié)合硬件、數(shù)據(jù)組織、計(jì)算引擎、AI智能調(diào)優(yōu)四級垂直優(yōu)化,全棧式性能加速,同時具備百萬規(guī)模元數(shù)據(jù)毫秒級響應(yīng),為用戶提供極致性能體驗(yàn) 領(lǐng)先開源技術(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毫秒級點(diǎn)查,Superior調(diào)度突破單集群20000節(jié)點(diǎn)+
    來自:專題
    kHouse MapReduce服務(wù)_什么是HetuEngine_如何使用HetuEngine MapReduce服務(wù)_什么是Hive_如何使用Hive MapReduce服務(wù)_什么是Loader_如何使用Loader MapReduce服務(wù)_什么是Flume_如何使用Flume
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    ACTIVE PENDING ERROR DELETING traffic_dial_percentage Integer 流量撥分到此組的百分比。 最小值:0 最大值:100 region_id String 終端節(jié)點(diǎn)組所屬區(qū)域ID。 最小長度:1 最大長度:36 listeners
    來自: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
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    通過我的數(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: 對象存儲服務(wù)( OBS ) 數(shù)據(jù)倉庫服務(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MySQL 云數(shù)據(jù)庫 PostgreSQL 云數(shù)據(jù)庫SQL Server 分布式數(shù)據(jù)庫中間件 DDM
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    獲取“apache-dubbo-2.7.6”源碼包。 cd /usr/local/src wget https://github.com/apache/dubbo/archive/dubbo-2.5.4.tar.gz 3. 編譯和安裝 1) 修改dubbo中的pom.xml文件。 cd /usr/local/src/
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    0-alpha-1”源碼包。 cd /usr/local/src wget https://github.com/antirez/hping/archive/master.zip 2.編譯和安裝 1)解壓軟件包。 cd /usr/local/src unzip master.zip 2)建立軟鏈接。
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    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)盤類型(普通IO、高IO、超高IO)、要安裝的組件(Hadoop、Spark、HBase、Hive、Kafka、Storm等)。用戶可以使用引導(dǎo)操作在集群啟動前(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。
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