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- 數(shù)據(jù)湖dli 內(nèi)容精選 換一換
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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(kù)以及線下數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)無(wú)需搬遷，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)云上多個(gè)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(jià)值探索 企業(yè)級(jí)多租戶：支持對(duì)計(jì)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(tái)時(shí)對(duì)權(quán)限管理的需求來(lái)自：百科，在全托管Spark隊(duì)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(jiǎn)稱DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài)， 實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計(jì)算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎，企業(yè)僅需使用SQ來(lái)自：百科
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來(lái)自：百科OBS 、DIS、DAYU 圖3運(yùn)營(yíng)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(jí)。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(guò)高效的挖掘工具來(lái)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(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)湖探索優(yōu)勢(shì) 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(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)查詢分析。SQL語(yǔ)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(kù)以及線下數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)無(wú)需搬遷來(lái)自：專題![]()
跨源連接的特點(diǎn)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(guò)SQL語(yǔ)句、Spark作業(yè)或者Flink作業(yè)訪問(wèn)其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(lái)自：專題![]()
DLI可以查詢存儲(chǔ)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(chǔ)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(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(duì)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(lái)自：專題![]()
SQL特性。 DLI服務(wù)架構(gòu)：Serverless DLI是無(wú)服務(wù)器化的大數(shù)據(jù)查詢分析服務(wù)，其優(yōu)勢(shì)在于： 按量計(jì)費(fèi)：真正的按使用量（掃描量/CU時(shí)）計(jì)費(fèi)，不運(yùn)行作業(yè)時(shí)0費(fèi)用。 自動(dòng)擴(kuò)縮容：根據(jù)業(yè)務(wù)負(fù)載，對(duì)計(jì)算資源進(jìn)行預(yù)估和自動(dòng)擴(kuò)縮容。 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索（Data Lake來(lái)自：百科![]()
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(jiǎn)稱DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài)， 實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計(jì)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(lái)自：百科![]()
來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 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(shí)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(chǎng)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(duì)云上異構(gòu)數(shù)據(jù)源的探索分析。來(lái)自：百科![]()
下四種。 數(shù)據(jù)來(lái)源：DLI服務(wù)提供API，支持將OBS對(duì)應(yīng)路徑的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到DLI。 存儲(chǔ)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(shí)際數(shù)據(jù)在該表對(duì)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(chǔ)查詢結(jié)果：DL來(lái)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(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等，挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)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(lái)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(shí)踐:邊云協(xié)同 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、湖倉(cāng)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(lái)自：百科![]()
分析的數(shù)據(jù)生命周期，提供了包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)開(kāi)放的一站式可視化數(shù)據(jù)管理能力，幫助企業(yè)快速構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)中臺(tái)，加速數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)現(xiàn)。 華為云EI智能數(shù)據(jù)湖解決方案包括一站式大數(shù)據(jù)平臺(tái)MRS服務(wù)、企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS、 云搜索 服務(wù) CSS 、數(shù)據(jù)湖探索DLI、以及智來(lái)自：百科![]()
SQL作業(yè)的開(kāi)發(fā)指南 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到DWS 汽車駕駛的實(shí)時(shí)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(shí)時(shí)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(lái)自：專題![]()
的各個(gè)服務(wù)。因?yàn)?ldquo;大數(shù)據(jù)平臺(tái)組”需要使用DLI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，所有“基礎(chǔ)平臺(tái)組組長(zhǎng)”增加了一個(gè)權(quán)限為“DLI服務(wù)管理員”（DLI Service Admin）的子賬號(hào)用于管理和使用DLI服務(wù)。“基礎(chǔ)平臺(tái)組組長(zhǎng)”按照公司兩個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)于數(shù)據(jù)分析的要求，創(chuàng)建了“隊(duì)列A”分配給“數(shù)據(jù)工程師A來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫(kù) 時(shí)間：2020-12-04 11:23:11 數(shù)據(jù)湖探索（DLI）中數(shù)據(jù)庫(kù)的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)為單位。 在DLI中，表和數(shù)據(jù)庫(kù)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(lái)自：百科
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