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- 數(shù)據(jù)湖dli 內(nèi)容精選 換一換
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，在全托管Spark隊列上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖 探索（Data Lake Insight，簡稱DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài)， 實現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎，企業(yè)僅需使用SQ來自：百科跨源分析：支持多種數(shù)據(jù)格式，云上多種數(shù)據(jù)源、E CS 自建數(shù)據(jù)庫以及線下數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)無需搬遷，即可實現(xiàn)對云上多個數(shù)據(jù)源進(jìn)行構(gòu)建企業(yè)的統(tǒng)一視圖，幫助企業(yè)快速完成業(yè)務(wù)創(chuàng)新和數(shù)據(jù)價值探索 企業(yè)級多租戶：支持對計算資源和數(shù)據(jù)按租戶進(jìn)行細(xì)粒度授權(quán)管理，滿足中大企業(yè)使用數(shù)據(jù)中臺時對權(quán)限管理的需求來自：百科
- 數(shù)據(jù)湖dli 相關(guān)內(nèi)容
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來自：百科OBS 、DIS、DAYU 圖3運營商大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的相關(guān)特征，數(shù)據(jù)體量巨大，例如，全球衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)量達(dá)到PB級。數(shù)據(jù)種類多，有結(jié)構(gòu)化的遙感影像柵格數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的空間位置數(shù)據(jù)、三維建模數(shù)據(jù)；在大體量的地理大數(shù)據(jù)中，通過高效的挖掘工具來自：百科
- 數(shù)據(jù)湖dli 更多內(nèi)容
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使用DLI進(jìn)行電商實時業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)湖探索優(yōu)勢 支持SQL操作： DLI提供標(biāo)準(zhǔn)SQL接口，用戶僅需使用SQL便可實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)查詢分析。SQL語法全兼容標(biāo)準(zhǔn)ANSI SQL 2003。 跨源分析： 支持多種數(shù)據(jù)格式，云上多種數(shù)據(jù)源、ECS自建數(shù)據(jù)庫以及線下數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)無需搬遷來自：專題![]()
跨源連接的特點與用途 DLI支持原生Spark的跨源連接能力，并在其基礎(chǔ)上進(jìn)行了擴(kuò)展，能夠通過SQL語句、Spark作業(yè)或者Flink作業(yè)訪問其他數(shù)據(jù)存儲服務(wù)并導(dǎo)入、查詢、分析處理其中的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)湖探索跨源連接的功能是打通數(shù)據(jù)源之間的網(wǎng)絡(luò)連接。 數(shù)據(jù)湖探索跨源連接的功能是打通數(shù)據(jù)源之間的網(wǎng)絡(luò)來自：專題![]()
DLI可以查詢存儲在OBS中的數(shù)據(jù)，本例介紹使用DLI提交SQL作業(yè)查詢OBS數(shù)據(jù)的操作步驟。 DLI可以查詢存儲在OBS中的數(shù)據(jù)，本例介紹使用DLI提交SQL作業(yè)查詢OBS數(shù)據(jù)的操作步驟。 創(chuàng)建并提交Spark SQL作業(yè) 使用DLI提交SQL作業(yè)查詢RDS MySQL數(shù)據(jù) 本例以SQL作業(yè)來自：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)湖探索的彈性資源池 彈性資源池相關(guān)的API 創(chuàng)建彈性資源池 查詢所有彈性資源池 刪除彈性資源池 修改彈性資源池信息 查詢彈性資源池所屬隊列 Flink OpenSource SQL中彈性資源池的使用 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到RDS 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到DWS來自：專題![]()
html#/dli信息為準(zhǔn)。 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索（Data Lake Insight，簡稱DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài)， 實現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎，企業(yè)僅需使用SQL或程序就可輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源的批處理來自：百科![]()
來自：百科![]()
云知識 數(shù)據(jù)湖探索服務(wù)使用SQL查詢數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)湖探索服務(wù)使用SQL查詢數(shù)據(jù) 時間：2020-11-25 15:23:49 本視頻主要為您介紹數(shù)據(jù)湖探索服務(wù)使用SQL查詢數(shù)據(jù)的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： DLI是完全托管的大數(shù)據(jù)處理分析服務(wù)。免搬遷、輕松完成對云上異構(gòu)數(shù)據(jù)源的探索分析。來自：百科![]()
下四種。 數(shù)據(jù)來源：DLI服務(wù)提供API，支持將OBS對應(yīng)路徑的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到DLI。 存儲數(shù)據(jù)：DLI中支持創(chuàng)建OBS表，該類型表在DLI服務(wù)中只有元數(shù)據(jù)，實際數(shù)據(jù)在該表對應(yīng)的OBS路徑中。 備份數(shù)據(jù)：DLI提供導(dǎo)出API，支持將DLI的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到OBS中備份。 存儲查詢結(jié)果：DL來自：百科![]()
輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源的批處理、流處理、內(nèi)存計算、機(jī)器學(xué)習(xí)等，挖掘和探索數(shù)據(jù)價值。 DLI服務(wù)適用于海量 日志分析 、異構(gòu)數(shù)據(jù)源聯(lián)邦分析、大數(shù)據(jù)ETL處理。 DLI支持如下數(shù)據(jù)格式： Parquet CSV ORC Json Carbon Carbondata（只支持DLI表） Avro來自：百科![]()
DMAX能做什么?:快速數(shù)據(jù)集成 附錄:名詞解釋 入門實踐:邊云協(xié)同 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、湖倉一體分別是什么？:數(shù)據(jù)智能方案 快速卸載 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.2.200）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.2.200）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類型 支持的數(shù)據(jù)源（2.9來自：百科![]()
來自：百科![]()
SQL作業(yè)的開發(fā)指南 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到DWS 汽車駕駛的實時數(shù)據(jù)信息為數(shù)據(jù)源發(fā)送到Kafka中，再將Kafka數(shù)據(jù)的分析結(jié)果輸出到DWS中。 汽車駕駛的實時數(shù)據(jù)信息為數(shù)據(jù)源發(fā)送到Kafka中，再將Kafka數(shù)據(jù)的分析結(jié)果輸出到DWS中 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到DWS PostgreSQL來自：專題![]()
的各個服務(wù)。因為“大數(shù)據(jù)平臺組”需要使用DLI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，所有“基礎(chǔ)平臺組組長”增加了一個權(quán)限為“DLI服務(wù)管理員”（DLI Service Admin）的子賬號用于管理和使用DLI服務(wù)。“基礎(chǔ)平臺組組長”按照公司兩個業(yè)務(wù)對于數(shù)據(jù)分析的要求，創(chuàng)建了“隊列A”分配給“數(shù)據(jù)工程師A來自：百科![]()
云知識 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 時間：2020-12-04 11:23:11 數(shù)據(jù)湖探索（DLI）中數(shù)據(jù)庫的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫基本相同，它還是DLI管理權(quán)限的基礎(chǔ)單元，賦權(quán)以數(shù)據(jù)庫為單位。 在DLI中，表和數(shù)據(jù)庫是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI來自：百科
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