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Hive 是基于Hadoop構(gòu)建的一套數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析系統(tǒng)，用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)化、加載，這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具能將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供SQL查詢功能，能將SQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)變成MapReduce任務(wù)來(lái)執(zhí)行。Hive的優(yōu)點(diǎn)是學(xué)習(xí)
png概念上的區(qū)別：數(shù)據(jù)中臺(tái)：企業(yè)級(jí)的邏輯概念，體現(xiàn)企業(yè) D2V（Data to Value）的能力。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：一個(gè)相對(duì)具體的功能概念，是存儲(chǔ)和管理一個(gè)或多個(gè)主題數(shù)據(jù)的集合。數(shù)據(jù)平臺(tái)：在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上出現(xiàn)的融合了結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)。應(yīng)用上的區(qū)別：數(shù)據(jù)中臺(tái)：距離業(yè)務(wù)
為分析層中，提供分析數(shù)據(jù)物理存儲(chǔ)基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是經(jīng)過(guò)聚合、清洗、分類(lèi)以及映射過(guò)得clean data。而且隨著時(shí)間的推移，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)，這對(duì)業(yè)務(wù)連續(xù)性和數(shù)據(jù)查詢性能有極強(qiáng)的要求。所以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)周邊也會(huì)涉及：數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)歸檔，數(shù)據(jù)加速。
有的是關(guān)系型的數(shù)據(jù)表，有的是本結(jié)構(gòu)化的日志，有的數(shù)據(jù)還以多媒體的形式存在，也需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成相對(duì)統(tǒng)一的格式。 在集成的層面上，我們就需要強(qiáng)調(diào)不同開(kāi)源框架的作用與相互配合了。自底向上，與OSI類(lèi)似，通用框架下的大數(shù)據(jù)體系有七層：數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)收集層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、資源管
要包含的是數(shù)據(jù)流入流出的過(guò)程，可以分為三層——源數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)應(yīng)用： 從圖中可以看出數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)來(lái)源于不同的源數(shù)據(jù)，并提供多樣的數(shù)據(jù)應(yīng)用，數(shù)據(jù)自上而下流入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)后向上層開(kāi)放應(yīng)用，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)只是中間集成化數(shù)據(jù)管理的一個(gè)平臺(tái)。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)從各數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)及在數(shù)據(jù)
產(chǎn)生告警的角色名稱。 主機(jī)名 產(chǎn)生告警的主機(jī)名。 對(duì)系統(tǒng)的影響 Hive默認(rèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)被刪除，會(huì)導(dǎo)致在默認(rèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中創(chuàng)建庫(kù)、創(chuàng)建表失敗，影響業(yè)務(wù)正常使用。 可能原因 Hive定時(shí)查看默認(rèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)Hive默認(rèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)被刪除。 處理步驟 檢查Hive默認(rèn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。 以roo
在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)中，數(shù)據(jù)模型的選擇是一個(gè)關(guān)鍵的決策。星型模型和雪花模型是兩種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型，它們?cè)?span id="5jfxtp9" class='cur'>數(shù)據(jù)組織和查詢性能方面有所差異。本文將深入探討這兩種模型的特點(diǎn)、優(yōu)缺點(diǎn)以及選擇的考慮因素，幫助您在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)時(shí)做出明智的決策。 1. 星型模型 星型模型是一種簡(jiǎn)單直觀的數(shù)據(jù)模型，由一個(gè)中心事實(shí)表（Fact
ation的需求。在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的沖擊下，成熟的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)理論甚至成為了架構(gòu)里的政治不正確。譬如我上一個(gè)服務(wù)過(guò)的軟件公司，就明確表示過(guò)像EDW和ETL這樣的字眼不能出現(xiàn)在市場(chǎng)定位中。 為什么大家開(kāi)始對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)諱莫如深呢？恐怕傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)給人留下過(guò)許多不好的印象：花錢(qián)多，
在下新接觸華為云，請(qǐng)問(wèn)一下各位專家，我這邊的需求是現(xiàn)有傳統(tǒng)的OA，HR,ERP系統(tǒng)，這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)在華為云RDS上，我們想搭建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)將各個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)抽到數(shù)據(jù)庫(kù)倉(cāng)庫(kù)形成大寬表，后面提供給BI進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和展示。。請(qǐng)問(wèn)下我需要用到華為云的哪些服務(wù)，購(gòu)買(mǎi)哪些產(chǎn)品，哪些是必須的，哪些是可選的。。有沒(méi)有實(shí)踐案例可參考。謝謝
00％，數(shù)據(jù)壓縮性能下降原始數(shù)據(jù)100％～500％，數(shù)據(jù)壓縮性能下降原始數(shù)據(jù)100％～200％，數(shù)據(jù)壓縮性能下降索引情況九種面向應(yīng)用的索引，與存儲(chǔ)的物理結(jié)構(gòu)無(wú)關(guān)面向存儲(chǔ)物理結(jié)構(gòu)的索引面向存儲(chǔ)物理結(jié)構(gòu)的索引面向存儲(chǔ)物理結(jié)構(gòu)的索引索引對(duì)數(shù)據(jù)加載的影響建議數(shù)據(jù)加載前建立索引，總體加載時(shí)
背景的數(shù)據(jù)和有關(guān)他們項(xiàng)目的數(shù)據(jù)。優(yōu)化是指在.NET應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)公司中提高產(chǎn)品性能以及診斷、維護(hù)和可能的維修。智能事物也會(huì)研究他們的用戶并控制他們的功能。在自主領(lǐng)域也有優(yōu)勢(shì)：“思考”對(duì)象可以獨(dú)立地提高其生產(chǎn)力和效率（通過(guò)與其他設(shè)備的連接）。好處似乎超過(guò)了我們所有的擔(dān)憂。物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)注
MapReduce的轉(zhuǎn)換?？梢詫⒔Y(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供類(lèi)SQL查詢功能。 Hive 的架構(gòu) 1. 簡(jiǎn)介 HDFS：用來(lái)存儲(chǔ)hive倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)文件 yarn：用來(lái)完成hive的HQL轉(zhuǎn)化的MR程序的執(zhí)行 MetaStore：保存管理hive維護(hù)的元數(shù)據(jù) Hive：用來(lái)通過(guò)HQL的執(zhí)行，轉(zhuǎn)化為M
一系列的數(shù)據(jù)入湖、數(shù)據(jù)出湖、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)應(yīng)用工具集，共同組成了數(shù)據(jù)湖解決方案。數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)區(qū)別在哪兒？ 從數(shù)據(jù)含金量來(lái)比，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里的數(shù)據(jù)價(jià)值密度更高一些，數(shù)據(jù)的抽取和Schema的設(shè)計(jì)都有非常強(qiáng)的針對(duì)性，便于業(yè)務(wù)分析師迅速獲取洞察結(jié)果，用與決策支持。而數(shù)據(jù)湖更有一種&l
可以做的更高效。 ## 壓縮 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的編碼方式一般都不會(huì)非常緊湊，常常還有一定的可壓縮余地。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常會(huì)在列存的基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，在物理上減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量，從而減少讀取時(shí)間，提高性能。數(shù)據(jù)表相同字段的數(shù)據(jù)類(lèi)型一般都是一樣的，甚至有些情況取值都很接近，這樣的一批數(shù)據(jù)通常會(huì)有
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義很多剛?cè)腴T(mén)的小伙伴都會(huì)問(wèn)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是不是NoSQL ？其實(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不是NoSQL，但NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一種實(shí)現(xiàn)方式。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時(shí)間的數(shù)據(jù)集合，用于支持決策支持和數(shù)據(jù)分析。它是一個(gè)用于存儲(chǔ)、管理和分析大量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以存儲(chǔ)多少業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)？
Informatic D正確3. （單選）關(guān)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)的差別，下面的敘述中不正確的是：A. 數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的設(shè)計(jì)B. 數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線數(shù)據(jù) 正確C. 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是有意引入冗余B 提交提交答案正確 (6/6
數(shù)據(jù)庫(kù)挑選中數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)所需要的數(shù)據(jù)，然后將來(lái)自不同數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)按照某一標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行統(tǒng)一處理。 數(shù)據(jù)是相對(duì)穩(wěn)定的：因?yàn)?span id="tjfxvht" class='cur'>數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)主要是供決策分析使用，一般主要是數(shù)據(jù)查詢操作，不進(jìn)行修改等操作。數(shù)據(jù)反映的是一段相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)歷史數(shù)據(jù)的內(nèi)容，是不同時(shí)間的數(shù)據(jù)庫(kù)快照的集合，然后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、綜合、分組的導(dǎo)出數(shù)據(jù)。
種以上，而不重要的數(shù)據(jù)資產(chǎn)沒(méi)有強(qiáng)制要求。 2、SLA 數(shù)據(jù)時(shí)效性監(jiān)控 在確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的前提下，您需要進(jìn)一步讓數(shù)據(jù)能夠及時(shí)提供服務(wù)，否則數(shù)據(jù)的價(jià)值將大幅降低。確保數(shù)據(jù)及時(shí)性是保障數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要一環(huán)。為確保數(shù)據(jù)完整性，每天任務(wù)通常都是 0 點(diǎn)以后才開(kāi)始執(zhí)行，計(jì)算前一天的數(shù)據(jù)。這些任務(wù)
