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要。相反，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有自己的需求，亦可作為上云選擇因素。1）多種數(shù)據(jù)集成方式將數(shù)據(jù)放入倉(cāng)庫(kù)并正確格式化通常是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)面臨的最大挑戰(zhàn)之一。傳統(tǒng)上，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)依賴(lài)于批處理提取轉(zhuǎn)換加載作業(yè)-ETL。ETL作業(yè)仍然很重要，但現(xiàn)在也有從流式攝取數(shù)據(jù)，甚至允許你直接對(duì)不在倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)執(zhí)行查詢(xún)的能
MetaStore組件: 該組件是Hive用來(lái)負(fù)責(zé)管理元數(shù)據(jù)的組件。Hive的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，其支持的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)有Derby和Mysql，其中Derby是Hive默認(rèn)情況下使用的數(shù)據(jù)庫(kù)，它內(nèi)嵌在Hive中，但是該數(shù)據(jù)庫(kù)只支持單會(huì)話(huà)，在生產(chǎn)中并不適用，在我們?nèi)粘５拈_(kāi)發(fā)中，
warehouse進(jìn)行管理，保證不同的數(shù)據(jù)處理請(qǐng)求被高效穩(wěn)定地應(yīng)用在存儲(chǔ)層的同一數(shù)據(jù)上。服務(wù)層解決了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)易用性的問(wèn)題，目前我還沒(méi)有看到任何一款數(shù)據(jù)平臺(tái)產(chǎn)品能夠幫用戶(hù)處理這么多的非功能性任務(wù)。即使是同為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的Azure Data Warehouse，需要的管理和運(yùn)維成本不可同日而語(yǔ)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的進(jìn)化
org)。 hive是一個(gè)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DataWareHouse)技術(shù)，主要是通過(guò)將用戶(hù)(程序員)書(shū)寫(xiě)的SQL語(yǔ)句翻譯成MapReduce代碼，然后發(fā)布任務(wù)給Yarn執(zhí)行，完成SQL 到 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(xún)功能。
ETL是將業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)抽取、清洗轉(zhuǎn)換之后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過(guò)程，是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的重要一環(huán)，用戶(hù)從數(shù)據(jù)源抽取出所需的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗，最終按照預(yù)先定義好的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型，將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。目的是將企業(yè)中的分散、零亂、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的數(shù)據(jù)整合到一起，為企業(yè)的決策提供分析依據(jù)。1
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(xún)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(xún)功能，能將SQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)變成MapRe
數(shù)據(jù)脫敏函數(shù)，是否可根據(jù)不同用戶(hù)查詢(xún)條件，對(duì)行脫敏、行濾除，也是這些脫敏函數(shù)么？and，or，in我們?cè)谟脩?hù)查詢(xún)時(shí)會(huì)用到，多條件間沖突時(shí)，是如何處置，是否有相應(yīng)處置方案，目前我們也不知哪種處置比較好。
<align=left>是否支持批量創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？</align>
在下新接觸華為云，請(qǐng)問(wèn)一下各位專(zhuān)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(xún)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
案交流、聯(lián)調(diào)與優(yōu)化 服務(wù)內(nèi)容 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)咨詢(xún)服務(wù) 理解客戶(hù)業(yè)務(wù)需求，結(jié)合客戶(hù)需求場(chǎng)景，提供華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品及解決方案咨詢(xún)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)規(guī)劃設(shè)計(jì)與實(shí)施 提供華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件組網(wǎng)規(guī)劃、安裝、配置與調(diào)測(cè)服務(wù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移服務(wù) 根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移方案，協(xié)助客戶(hù)實(shí)施數(shù)倉(cāng)平臺(tái)遷
在“作業(yè)管理”頁(yè)面，點(diǎn)擊“新建作業(yè)”。源端作業(yè)配置，我們選擇剛剛創(chuàng)建的OBS連接，選擇我們需要桶名，選擇準(zhǔn)備導(dǎo)入的源文件ability_ids.csv,然后目的端連接我們選擇剛才創(chuàng)建DWS連接，選擇我們想要導(dǎo)出的模式dota_data,選擇表名ability_ids，配置好后點(diǎn)擊“下一步”，
第二類(lèi)工具，關(guān)注如何對(duì)湖中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘、利用。數(shù)據(jù)湖需要具備完善的數(shù)據(jù)管理能力、多樣化的數(shù)據(jù)分析能力、全面的數(shù)據(jù)生命周期管理能力、安全的數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)發(fā)布能力。如果沒(méi)有這些數(shù)據(jù)治理工具，元數(shù)據(jù)缺失，湖里的數(shù)據(jù)質(zhì)量就沒(méi)法保障，最終會(huì)由數(shù)據(jù)湖變質(zhì)為數(shù)據(jù)沼澤。 隨著大數(shù)據(jù)和AI的發(fā)展，數(shù)據(jù)湖中數(shù)據(jù)
管理、數(shù)據(jù)遷移是數(shù)據(jù)庫(kù)DBA必要掌握的知識(shí)，本課程通過(guò)視頻+課件的干貨形式，期望通過(guò)學(xué)習(xí)，幫助提升DBA實(shí)際技能。華為云培訓(xùn)服務(wù)（收費(fèi)）華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)培訓(xùn)服務(wù)cid:link_2培訓(xùn)與認(rèn)證具備華為GaussDB OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)二次開(kāi)發(fā)和管理能力的高級(jí)工程師（華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)高級(jí)工程
）位。 A、路由選擇 &nb
數(shù)據(jù)如何存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)？
fusioninsight-tool-pid-21624171/software選擇：GaussDB Tools Data Studio 6.5.1.SPC1復(fù)制鏈接到瀏覽器，同意協(xié)議，下載3. 數(shù)據(jù)遷移工具下載https://support.huawei.com/enterpr
題目 選項(xiàng)A 選項(xiàng)B 選項(xiàng)C 選項(xiàng)D 答案 錄題人 下列關(guān)于Java中Se
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="w0ea0ua" class='cur'>數(shù)據(jù)組織和查詢(xún)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(guān)的數(shù)據(jù)模型，由一個(gè)中心事實(shí)表（Fact
福哥答案2020-08-12：知乎答案一般都是分 ODS -> DW -> APP：ODS（Operational Data Store）就是將各種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)清洗整理到這里的這一層。一般涉及各種ETL工具，我們用的時(shí)sqoop。DW（Data WareHouse），數(shù)據(jù)倉(cāng)
創(chuàng)建問(wèn)題答案（createQuestionAnswer） 場(chǎng)景描述 調(diào)用該接口，創(chuàng)建一條答案數(shù)據(jù)。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/v1/scriptAnswer/createQuestionAnswer，例如域名是service.besclouds
