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etl服務(wù)器內(nèi)容精選換一換
GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析

華為云計(jì)算云知識(shí) GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析時(shí)間：2021-06-17 12:54:27 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過(guò)程有如下的特點(diǎn)：

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數(shù)據(jù)庫(kù)遷移管理

區(qū)分通過(guò)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(lèi)和用法。課程大綱 1. 數(shù)據(jù)遷移概述 2. DSC SQL語(yǔ)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(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)

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etl服務(wù)器相關(guān)內(nèi)容
數(shù)據(jù)湖探索 DLI應(yīng)用場(chǎng)景

和DWS）中，降低整體存儲(chǔ)成本。告警快速敏捷觸發(fā)服務(wù)器彈性伸縮：對(duì)CPU、內(nèi)存、硬盤(pán)空間和帶寬無(wú)特殊要求。建議搭配以下服務(wù)使用 DIS、 CDM 、 OBS 、DWS、RDS、CloudTable 圖2車(chē)企數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)ETL處理運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)分析運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)體量在PB~EB

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什么是抽取轉(zhuǎn)換加載

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(zhuān)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(kù)或文件系統(tǒng)）抽取數(shù)據(jù)集，然后對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行維度轉(zhuǎn)換、

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etl服務(wù)器更多內(nèi)容
MapReduce服務(wù)_什么是Loader_如何使用Loader

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(yè)查詢(xún)、關(guān)鍵字查詢(xún)和分組管理對(duì)外部組件提供浮動(dòng)IP Loader組件操作從零開(kāi)始使用Loader 提供一個(gè)使用Loader將數(shù)據(jù)從SFTP服務(wù)器導(dǎo)入到HDFS的操作入門(mén)指導(dǎo)，介紹從零開(kāi)始使用Loader的完整流程。

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面對(duì)IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā)，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)正在發(fā)生哪些適應(yīng)性變化？

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(wèn)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(zhǎng)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。

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分布式消息服務(wù)如何提高消息處理效率？

刪除VolcanoJobdeleteBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 相關(guān)推薦產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 應(yīng)用場(chǎng)景:大數(shù)據(jù)ETL處理 DLI 適用哪些場(chǎng)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(chǎng)景適用場(chǎng)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)

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數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景

針對(duì)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(tái)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(xún)分析的性能，可支持PB級(jí)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(cāng)庫(kù) 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

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什么是Presto

Presto是一個(gè)開(kāi)源的用戶(hù)交互式分析查詢(xún)的SQL查詢(xún)引擎，用于針對(duì)各種大小的數(shù)據(jù)源進(jìn)行交互式分析查詢(xún)。其主要應(yīng)用于海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)/半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析、海量多維數(shù)據(jù)聚合/報(bào)表、ETL、Ad-Hoc查詢(xún)等場(chǎng)景。 Presto允許查詢(xún)的數(shù)據(jù)源包括Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS），Hive，HBase，Cassandr

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如何基于華為云Stack構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧？_華為云Stack_FusionInsight MRS

場(chǎng)景，根據(jù)上層業(yè)務(wù)建設(shè)多樣性數(shù)倉(cāng)集市。湖倉(cāng)一體避免了煙囪式割裂建設(shè)導(dǎo)致的效率問(wèn)題，進(jìn)一步降低多技術(shù)平臺(tái)導(dǎo)致的運(yùn)維復(fù)雜度，降低了跨湖倉(cāng)來(lái)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(cāng)一體早有布局，在2020年華為全

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什么是RPA_RPA產(chǎn)品有哪些_RPA技術(shù)

VPS云服務(wù)器是什么-云端服務(wù)器是什么-云服務(wù)器是什么樣子的網(wǎng)絡(luò)短信軟件_接收短信的虛擬號(hào)碼_虛擬號(hào)怎么開(kāi)通 E CS 是什么_ECS 彈性云服務(wù)器 _ECS價(jià)格_華為云服務(wù)器 .cn域名注冊(cè)_.中國(guó)域名申請(qǐng)_.asia域名查看更多收起

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Hive

時(shí)間：2020-10-30 15:45:46 Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具，可以用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載（ETL），這是一種可以存儲(chǔ)、查詢(xún)和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive定義了簡(jiǎn)單的類(lèi)SQL查詢(xún)語(yǔ)言，稱(chēng)為HiveQL，它允許熟悉

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MapReduce服務(wù)

OBS方案，100%兼容開(kāi)源生態(tài)接口，提供低成本海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案；支持自研鯤鵬服務(wù)器，充分利用鯤鵬多核高并發(fā)能力，釋放硬件算力，降低計(jì)算成本。靈活彈性資源靈活配比，可以選擇鯤鵬/x86不同配比的Flavor規(guī)格，支持裸金屬、虛擬機(jī)不同部署方式；單集群支持裸金屬和虛擬機(jī)混合部署，峰谷任務(wù)可通過(guò)預(yù)先配置策略，按需自動(dòng)彈性伸縮。

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現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧構(gòu)建要選對(duì)路，才能上“高速”

景，根據(jù)上層業(yè)務(wù)建設(shè)多樣性數(shù)倉(cāng)集市。湖倉(cāng)一體避免了煙囪式割裂建設(shè)導(dǎo)致的效率問(wèn)題，進(jìn)一步降低多技術(shù)平臺(tái)導(dǎo)致的運(yùn)維復(fù)雜度，降低了跨湖倉(cāng)來(lái)回ETL的時(shí)延。云技術(shù)、開(kāi)源社區(qū)和開(kāi)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(tái)市場(chǎng)報(bào)告，2021H1

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泛微OA系統(tǒng)助力武漢CBD運(yùn)營(yíng)公司，提高資產(chǎn)管理效率、高效運(yùn)營(yíng)

使用前必讀:使用場(chǎng)景說(shuō)明方案概述:應(yīng)用場(chǎng)景應(yīng)用場(chǎng)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(chǎng)景方案概述:需求場(chǎng)景方案概述:應(yīng)用場(chǎng)景 DLI適用哪些場(chǎng)景:大數(shù)據(jù)ETL處理方案概述:應(yīng)用場(chǎng)景入門(mén)簡(jiǎn)介:場(chǎng)景三：使用應(yīng)用平臺(tái)進(jìn)行應(yīng)用運(yùn)營(yíng)

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GaussDB(DWS)的架構(gòu)解讀

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(duì)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(guò)標(biāo)準(zhǔn)接口與GaussDB(DWS

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Hive基本原理

時(shí)間：2020-09-23 15:57:46 Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具，可以用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載（ETL），這是一種可以存儲(chǔ)、查詢(xún)和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive定義了簡(jiǎn)單的類(lèi)SQL查詢(xún)語(yǔ)言，稱(chēng)為HiveQL，它允許熟悉

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實(shí)時(shí)流計(jì)算服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景

場(chǎng)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(jí)時(shí)延。適用場(chǎng)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(chǎng)景物聯(lián)網(wǎng)IoT場(chǎng)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

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網(wǎng)絡(luò)智能體NAIE應(yīng)用場(chǎng)景

據(jù)標(biāo)注等多種工具服務(wù)，幫助用戶(hù)提升數(shù)據(jù)處理效率優(yōu)勢(shì) 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(guò)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(hù)使用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)門(mén)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

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數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)架構(gòu)

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(duì)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(guò)標(biāo)準(zhǔn)接口與DWS集成。DWS兼容

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為什么要使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

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(xún)。使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，通過(guò)某個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（ETL）的過(guò)程，業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)可以被拷貝到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(yíng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)匯集到一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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。

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