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Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、KafKa、Storm等大數(shù)據(jù)組件。 用戶可以獨(dú)立申請(qǐng)和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive組件,用戶快速在主機(jī)上創(chuàng)建集群,提供海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)來(lái)自:百科融合管理,按照項(xiàng)目維度進(jìn)行集群操作權(quán)限管理;支持多租戶管理,對(duì)集群內(nèi)的計(jì)算存儲(chǔ)資源按租戶維度隔離;支持存儲(chǔ)加密和數(shù)據(jù)傳輸通道加密,支持?jǐn)?shù)據(jù)表、列級(jí)別的加密存儲(chǔ),保證敏感數(shù)據(jù)安全。 應(yīng)用場(chǎng)景 大數(shù)據(jù)在人們的生活中無(wú)處不在,在IoT、電子商務(wù)、金融、制造、醫(yī)療、能源和政府部門等行業(yè)均來(lái)自:百科
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管了不同組件的Web站點(diǎn),用戶可以通過(guò)這些Web站點(diǎn)查看組件相關(guān)信息。 MRS 提供MRS Manager、HDFS NameNode、HBase HMaster、MapReduce JobHistoryServer、YARN ResourceManager、Spark JobHi來(lái)自:百科
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云原生 數(shù)據(jù)湖 MRS(MapReduce Service)為客戶提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件,支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、BI、AI融合等能力。MRS同時(shí)支持混合云和公有云兩種形態(tài):混合云版本,一個(gè)來(lái)自:專題MapReduce服務(wù) (MapReduce Service)提供租戶完全可控的企業(yè)級(jí)一站式大數(shù)據(jù)集群云服務(wù),輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件。本課程為大家介紹MRS基本概念、MRS集群部署以及大數(shù)據(jù)遷移組件的基礎(chǔ)知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要來(lái)自:百科但是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對(duì)不同的使用場(chǎng)景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來(lái)的體驗(yàn)也不盡相同。用戶可以根據(jù)下表簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop平臺(tái)互為補(bǔ)充,立足于滿足客戶在不同使用場(chǎng)景下的業(yè)務(wù)需來(lái)自:百科數(shù),可支持以下場(chǎng)景的增量數(shù)據(jù)遷移: 文件增量遷移 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)增量遷移 HBase/CloudTable增量遷移 是否支持字段轉(zhuǎn)換? 支持, CDM 支持以下字段轉(zhuǎn)換器: 脫敏 去前后空格 字符串反轉(zhuǎn) 字符串替換 表達(dá)式轉(zhuǎn)換 是否支持同步作業(yè)到其他集群? CDM雖然不支持直接在不同集群來(lái)自:專題接口,結(jié)合 華為云計(jì)算 、存儲(chǔ)優(yōu)勢(shì)及大數(shù)據(jù)行業(yè)經(jīng)驗(yàn),為客戶提供高性能、低成本、靈活易用的全棧大數(shù)據(jù)平臺(tái),輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件,并具備在后續(xù)根據(jù)業(yè)務(wù)需要進(jìn)行定制開(kāi)發(fā)的能力,幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),并通過(guò)對(duì)海量信息來(lái)自:百科現(xiàn)不停服數(shù)據(jù)遷移,快速構(gòu)建所需的數(shù)據(jù)架構(gòu)。 產(chǎn)品功能 表/文件/整庫(kù)遷移 支持批量遷移表或者文件,還支持同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)之間整庫(kù)遷移,一個(gè)作業(yè)即可遷移幾百?gòu)?span style='color:#C7000B'>表。 增量數(shù)據(jù)遷移 支持文件增量遷移、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)增量遷移、HBase/CloudTable增量遷移,以及使用Where條件配合時(shí)間變量函數(shù)實(shí)現(xiàn)增量數(shù)據(jù)遷移。來(lái)自:百科與DRS區(qū)別,CDM遷移數(shù)據(jù)庫(kù)是遷移表數(shù)據(jù),不涉及索引、視圖等,針對(duì) 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 選擇DRS工具。 產(chǎn)品功能 •表/文件/整庫(kù)遷移支持批量遷移表或者文件,還支持同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)之間整庫(kù)遷移,一個(gè)作業(yè)即可遷移幾百?gòu)?span style='color:#C7000B'>表。 •增量數(shù)據(jù)遷移支持文件增量遷移、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)增量遷移、HBase/CloudTabl來(lái)自:百科析查詢。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查詢等場(chǎng)景。 Presto允許查詢的數(shù)據(jù)源包括Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS),Hive,HBase,Cassandra,關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)甚至專有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。一個(gè)Presto查詢可以組合不同數(shù)據(jù)源,執(zhí)行跨數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)分析。來(lái)自:百科SQL語(yǔ)法:數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)語(yǔ)法、創(chuàng)建OBS表相關(guān)語(yǔ)法、創(chuàng)建 DLI 表相關(guān)語(yǔ)法刪、除表相關(guān)語(yǔ)法、查看表相關(guān)語(yǔ)法修、改表相關(guān)語(yǔ)法、分區(qū)表相關(guān)語(yǔ)法、導(dǎo)入數(shù)據(jù)相關(guān)語(yǔ)法、插入數(shù)據(jù)相關(guān)語(yǔ)法、清空數(shù)據(jù)相關(guān)語(yǔ)法、導(dǎo)出查詢結(jié)果相關(guān)語(yǔ)法等。 Spark SQL 進(jìn)階的語(yǔ)法:跨源連接HBase表相關(guān)語(yǔ)法跨、源連接OpenTSDB表相關(guān)語(yǔ)法來(lái)自:專題更多相關(guān)文章精選推薦,帶您了解更多華為云 數(shù)據(jù)湖探索 的跨源連接 增強(qiáng)型跨源連接相關(guān)的API 創(chuàng)建增強(qiáng)型跨源連接 刪除增強(qiáng)型跨源連接 查詢?cè)鰪?qiáng)型跨源連接列表 查詢?cè)鰪?qiáng)型跨源連接 綁定隊(duì)列 跨源連接相關(guān)問(wèn)題 DLI增強(qiáng)型跨源連接為什么要?jiǎng)?chuàng)建對(duì)等連接 增強(qiáng)型跨源連接綁定隊(duì)列失敗 DLI增強(qiáng)型跨源連接DWS失敗來(lái)自:專題