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為了鞏固大家的學(xué)習(xí)成果，緊跟學(xué)習(xí)進度請將需要完成的大數(shù)據(jù)技術(shù)文章內(nèi)容按要求回復(fù)到本帖下方按要求格式回復(fù)即可獲得積分累計階段獎品，還能有機會獲得附加幸運獎哦~征集時間2020.12.14-2020.1.17 23:59征集要求1.本學(xué)習(xí)階段任意時間內(nèi)，在【華為云】-【博客】發(fā)表與大數(shù)據(jù)開發(fā)的任意博客內(nèi)容，可以
測試連接通過后，單擊“確認”按鈕，創(chuàng)建云服務(wù)連接完成。 選擇元數(shù)據(jù)管理，單擊創(chuàng)建數(shù)據(jù)湖元數(shù)據(jù)同步任務(wù)按鈕，右側(cè)彈出創(chuàng)建任務(wù)-數(shù)據(jù)湖元數(shù)據(jù)同步窗口。 圖4 創(chuàng)建數(shù)據(jù)湖元數(shù)據(jù)同步任務(wù) 根據(jù)表2，配置數(shù)據(jù)湖元數(shù)據(jù)同步任務(wù)參數(shù)后，單擊“確認”按鈕，創(chuàng)建數(shù)據(jù)湖元數(shù)據(jù)同步任務(wù)。 表2 元數(shù)據(jù)同步任務(wù)參數(shù)配置說明
良好的基礎(chǔ)。讓我們開始吧！ 章節(jié)概要 Spark是一個快速、通用、可擴展的大數(shù)據(jù)處理引擎，具有高效的內(nèi)存計算能力和豐富的數(shù)據(jù)處理功能。在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中，Spark已經(jīng)成為一個重要的工具和平臺，被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)、圖計算等多個領(lǐng)域。 了解Spark的運行架構(gòu)和原理，對于高
考管理MRS集群組件。 Manager登錄成功后，可以查看集群的監(jiān)控指標(biāo)和告警信息，請參考查看MRS集群監(jiān)控指標(biāo)和查看與配置MRS告警事件。 Manager登錄成功后，可以創(chuàng)建并管理MRS集群用戶，請參考管理MRS集群用戶。 通過Manager界面，用戶可以繼續(xù)訪問MRS集群內(nèi)H
以國知局權(quán)威數(shù)據(jù)為依據(jù)，以大數(shù)據(jù)服務(wù)為系統(tǒng)支撐，以可視化效果為展現(xiàn)形式，對區(qū)域內(nèi)公開的知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)挖掘分析，為各地知識產(chǎn)權(quán)主管部門實時掌握地區(qū)知識產(chǎn)權(quán)狀況、進行科學(xué)分析提供決策依據(jù)為了幫助各地知識產(chǎn)權(quán)管理部門有效地管理各市、區(qū)（縣）、園區(qū)的知識產(chǎn)權(quán)情況，佰騰科技開發(fā)出“知識產(chǎn)權(quán)大
大數(shù)據(jù)性能優(yōu)化 HIVE優(yōu)化 Spark性能優(yōu)化 Flink性能優(yōu)化 父主題： 云服務(wù)性能優(yōu)化介紹
e Hadoop集群的供應(yīng)、管理和監(jiān)控的開源工具，Ambari已支持大多數(shù)Hadoop組件，包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeeper、Sqoop和Hcatalog等。提供Web UI進行可視化的集群管理，簡化了大數(shù)據(jù)平臺的安裝、使用難度。
1.SAPHANA對接 2.大數(shù)據(jù)組件中HDFS、Hive可用通過S3文件系統(tǒng)接口訪問S3存儲 3.大數(shù)據(jù)平臺支持異構(gòu)集群部署，在集群中存在不同硬件規(guī)格的服務(wù)器，允許在CPU類型，內(nèi)存大小、硬盤數(shù)量與容量等方面有差異
端和目的端的數(shù)據(jù)信息，以便于進行數(shù)據(jù)校驗。 支持的大數(shù)據(jù)組件和統(tǒng)計方式說明請參見大數(shù)據(jù)校驗概述。 注意事項 創(chuàng)建的源端統(tǒng)計任務(wù)和目的端統(tǒng)計任務(wù)的統(tǒng)計方式必須保持一致。 HBase安全集群任務(wù)與非安全集群任務(wù)不能同時執(zhí)行。HBase安全集群需要加載認證信息，非安全集群連接時需要清除安全集群的認證信息，因此不能同時執(zhí)行。
再比較下單數(shù)；下單數(shù)再相同，就比較支付數(shù)。 本案例的數(shù)據(jù)是采集電商網(wǎng)站的用戶行為數(shù)據(jù)，主要包含用戶的4種行為：搜索、點擊、下單和支付。數(shù)據(jù)格式說明如下： （1）數(shù)據(jù)采用下劃線分割字段； （2）每一行表示用戶的一個行為，所以每一行只能是4種行為中的一種； （3）如果搜索關(guān)鍵字是null，表示這次不是搜索；
整集群大小和資源分配，以提高整體性能。 數(shù)據(jù)安全和權(quán)限管理：審查和加強數(shù)據(jù)的訪問控制和權(quán)限管理機制。確保只有經(jīng)授權(quán)的人員可以訪問敏感數(shù)據(jù)，并采取適當(dāng)?shù)募用芎兔撁舸胧┍Ｗo數(shù)據(jù)安全。 自動化任務(wù)調(diào)度：確保大數(shù)據(jù)任務(wù)調(diào)度平臺的運行和調(diào)度正常。優(yōu)化調(diào)度策略，確保任務(wù)按時準(zhǔn)確完成，并處理可能的故障或異常情況。
新增大數(shù)據(jù)校驗數(shù)據(jù)連接時，憑證列表數(shù)據(jù)缺失 問題描述 進行大數(shù)據(jù)校驗，在新增連接時，憑證的下拉列表中沒有數(shù)據(jù)或沒有連接類型所對應(yīng)的憑證。 問題分析 出現(xiàn)該問題，可能的原因如下： 憑證添加錯誤：在MgC Agent（原Edge）添加的憑證類型與新增連接所需的憑證類型不對應(yīng)。 憑證同步失敗：在MgC
是華為云數(shù)據(jù)使能方案的數(shù)據(jù)底座，其主要包含MRS大數(shù)據(jù)、DWS數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖治理中心等云服務(wù)，助力政企客戶實現(xiàn)一企一湖、一城一湖！在華為全聯(lián)接2020期間，正式發(fā)布新一代智能數(shù)據(jù)湖FusionInsight，具備3項硬核能力： 1、MRS讓政企客戶在一個大、快、融、穩(wěn)的云原生數(shù)據(jù)湖架構(gòu)下持續(xù)演進：
數(shù)據(jù)治理平臺 數(shù)據(jù)平臺總體架構(gòu) 本項目一期以離線數(shù)據(jù)分析為主，按照華為云數(shù)據(jù)使能方案的離線數(shù)據(jù)湖子方案，以華為公有云為載體，為客戶建設(shè)離線數(shù)據(jù)湖平臺，作為本次項目數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的數(shù)據(jù)底座。 離線數(shù)據(jù)湖平臺整體架構(gòu)如下，核心由三個云服務(wù)組成，大數(shù)據(jù)平臺MRS、數(shù)據(jù)倉庫平臺DWS、數(shù)據(jù)集成治理平臺DataArts
environment：環(huán)境名字，Presto集群中的節(jié)點的環(huán)境名字都必須是一樣的。 node.id：唯一標(biāo)識，每個節(jié)點的標(biāo)識都必須是唯一的。就算重啟或升級Presto都必須還保持原來的標(biāo)識。 node.data-dir：數(shù)據(jù)目錄，Presto用它來保存log和其他數(shù)據(jù) 示例： node.envi
云 (huaweicloud.com)2、球星薪酬決定性因素分析隨著大數(shù)據(jù)、云計算的發(fā)展，數(shù)據(jù)規(guī)模也隨之?dāng)U大，也更加關(guān)注數(shù)據(jù)的存放、處理以及分析。利用數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。薪酬數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)學(xué)習(xí)認證_球星薪酬決定性因素分析微認證_華為云學(xué)院-華為云 (huaweicloud
主機遷移服務(wù)是否支持遷移自建的數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)以及網(wǎng)站等服務(wù) 主機遷移服務(wù)是整機遷移，不建議用于遷移數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)及容器等集群。 如果涉及以上自建服務(wù)集群的遷移，主機遷移服務(wù)無法保障遷移周期，并且在割接之前需要先暫停服務(wù)（源端遷移Agent不能中途退出），否則會出現(xiàn)目的端主機啟動時間久、數(shù)據(jù)不一致以及服務(wù)在目的端無法正常啟動等情況。
ucket_name}-demo，用于存儲數(shù)據(jù)，全局唯一。取值范圍： 1-56個字符，以小寫字母或數(shù)字開頭，僅支持小寫字母、數(shù)字、-（中劃線）。禁止以中劃線（-）開頭。 空 登錄華為云解決方案實踐，選擇“基于OBS配置大數(shù)據(jù)存算分離集群”解決方案。單擊“一鍵部署”，跳轉(zhuǎn)至解決方案創(chuàng)建堆棧界面。
大數(shù)據(jù)融合分析時代，GaussDB(DWS)如需訪問MRS數(shù)據(jù)源，該如何實現(xiàn)？本期云小課帶您開啟MRS數(shù)據(jù)源之門，通過遠程讀取MRS集群Hive上的ORC數(shù)據(jù)表完成數(shù)據(jù)導(dǎo)入DWS。準(zhǔn)備環(huán)境需確保MRS和DWS集群在同一個區(qū)域、可用區(qū)、同一VPC子網(wǎng)內(nèi)，確保集群網(wǎng)絡(luò)互通?；玖鞒?
地提高您數(shù)據(jù)遷移和集成的效率。 MRS支持在大數(shù)據(jù)存儲容量大、計算資源需要彈性擴展的場景下，用戶將數(shù)據(jù)存儲在OBS服務(wù)中，使用MRS集群僅作數(shù)據(jù)計算處理的存算分離模式，從而實現(xiàn)按需靈活擴展資源、低成本的海量數(shù)據(jù)分析方案。 CDM支持文件到文件類數(shù)據(jù)的遷移，本章節(jié)以MRS HDFS
