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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)院來自: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來自:百科
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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來自:百科
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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 )來自:百科CodeArts前端DevOps實(shí)踐 免費(fèi)體驗(yàn) :一鍵完成商超商品識別模型部署:步驟1:準(zhǔn)備工作 注意事項(xiàng) 免費(fèi)體驗(yàn):一鍵完成商超商品識別模型部署:步驟1:準(zhǔn)備工作 Hive源表:注意事項(xiàng) DRS遷移MySQL數(shù)據(jù)庫實(shí)施步驟:詳細(xì)步驟 口罩檢測(使用新版自動學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)物體檢測應(yīng)用):步驟1:準(zhǔn)備工作 垃圾分類(來自: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。來自:百科