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圖,幫助企業(yè)快速完成業(yè)務創(chuàng)新和數據價值探索 覆蓋海量應用場景,滿足不同業(yè)務的數據湖探索需求 數據庫分析 電商行業(yè) 游戲行業(yè) 大企業(yè) 基因行業(yè) 金融行業(yè) 政府行業(yè) 數據庫分析 數據庫分析 應用的數據(如:注冊信息)存在關系型數據庫中,想對數據庫內的數據進行分析 優(yōu)勢 熟悉的SQL體驗
了解更多 產品功能 一站式數據入湖 統(tǒng)一數據開發(fā) 企業(yè)級架構指標 智能數據質量 全域數據資產 全局數據湖安全 一站式數據入湖 DataArts Studio數據集成 支持自建和云上的關系數據庫,數據倉庫,NoSQL,大數據云服務,對象存儲等30+同構/異構數據源,基于分布式計算框架,
按需擴容:彈性按需擴容,靈活應對用戶數據及負載潮汐變化 倉湖一體:DWS可以直接讀寫OBS對象存儲系統(tǒng)的數據,支持數據冷熱分級 多源數據融合,實時數據迅捷分析 多源數據融合,實時數據迅捷分析 復雜SQL實時查詢,10+表格聯(lián)合運算,秒級返回結果 實時入倉批流融合60萬/秒/節(jié)點,T+0完成數據分析 多源數
數智融合:打通服務數據壁壘 構建數智融合的統(tǒng)一元數據底座,為客戶實現(xiàn)多計算服務元數據與權限的統(tǒng)一管理,保障云原生數據湖中數據與模型的自由流轉 優(yōu)勢 數智融合 通過統(tǒng)一元數據實現(xiàn)全局一份數據,業(yè)務按需靈活組合湖、倉、AI服務,加速釋放數據價值 一站式可視化數據湖構建 提供數據湖元數據統(tǒng)一定義和
作業(yè)選定SPU資源量,按時長計費,精確到秒 建議搭配使用 對象存儲服務 OBS 數據接入服務 DIS 物聯(lián)網IoT場景 物聯(lián)網設備或邊緣設備,上傳數據到數據接入服務(DIS)或者其他云存儲服務,Cloud Stream直接從DIS讀取數據,實時分析數據流(故障檢測、數據清洗、統(tǒng)計分析、指標預警等等),實時把流分析結果持久化或推送告警通知
寸 多種數據源支持 無縫集成華為云數據倉庫服務、數據湖探索、關系型數據庫、對象存儲服務等,支持本地CSV、在線API及企業(yè)內部私有云數據 無縫集成華為云數據倉庫服務、數據湖探索、關系型數據庫、對象存儲服務等,支持本地CSV、在線API及企業(yè)內部私有云數據 應用場景 數據分析場景 數據監(jiān)控場景
搭配使用 數據湖探索 DLI 云數據遷移 CDM 消息日志類數據存儲和查詢 消息日志類數據存儲和查詢 CloudTable(HBase)滿足消息或日志類數據的高速查詢后展現(xiàn)或者返回到應用。適用于以下等場景:消息數據、報表數據、推薦類數據、風控類數據、日志數據、訂單數據等結構化、半
支持自動數據全量、增量備份,提升數據可靠性 建議搭配使用 數據接入服務 DIS 云數據遷移 CDM 數據湖治理中心 DGC 數據湖分析 整合數據資源,構建大數據平臺,發(fā)現(xiàn)數據價值,成為企業(yè)經營的新趨勢和迫切訴求。DWS Express可直接對存儲在對象存儲OBS上的大數據平臺集成、處理后的數據進行分析
結出做好數據分類分級,須管理好四個核心元素,即合規(guī)目錄、分類目錄、分級目錄、合規(guī)目錄以及元數據。系統(tǒng)采用靈活開放的弱耦合設計理念,無論是作為政策法規(guī)依據的合規(guī)目錄,還是作為數據目錄資產體系的數據分類,或是作為數據共享開放保障的敏感等級,彼此之間都是相互獨立的,僅同元數據(字段)存
系統(tǒng)依托大數據、物聯(lián)網、云計算等技術,通過信息化的手段,從垃圾分類宣傳、垃圾分類投 遞、垃圾分類收集、垃圾分類清運、垃圾分類處理、垃圾分類溯源對垃圾分類各個環(huán)節(jié)進行智能化管理。系統(tǒng)依托當前最先進的移動互聯(lián)網、大數據、物聯(lián)網、云計算等技術,通過信息化的手段,從垃圾分類宣傳、垃圾分類投 遞
求新的解決方案。 本方案將缺陷分類功能遷移至云上,利用云服務便利的資源調配模式,方便快捷地實現(xiàn)缺陷分類。深度學習模型通過5555端口對外提供服務,客戶將待分類缺陷圖像數據發(fā)送至服務端,由深度學習模型判定缺陷類別后將類別及分類置信度一并返回給客戶端。本模型經過英斯派克自
越高。降雨與積雨監(jiān)測?利用氣象監(jiān)測數據,對作物生長區(qū)域內開展逐日的降雨量和累積降雨量常態(tài)化監(jiān)測,監(jiān)測數據包括當日降雨量最大值、最小值、平均值及累計值。溫度與積溫監(jiān)測?利用氣象監(jiān)測數據,對作物生長區(qū)域內開展逐日的溫度和熱量積累常態(tài)化監(jiān)測,監(jiān)測數據包括當日最低溫度、最高溫度、平均溫度
生活垃圾分類及再生資源利用大數據云平臺是為政府提供針對垃圾分類管理工作的支撐性平臺工具,可對垃圾分類的分類投放、分類轉運、分類處置、運營全過程以及涉及到的主體實行監(jiān)督、管理。垃圾分類綜合管理運行中心是城市生活垃圾分類及再生資源利用大數據監(jiān)控云平臺的核心模塊,其特點是通過可視化的技
現(xiàn)學校數據治理及數據交換;建立標準管理體系保證數據標準先進性;持續(xù)標準化全校數據,形成全校范圍內統(tǒng)一標準數據;建設學校中心數據倉庫,形成特色業(yè)務數據;迭代學校數據質量,打破學校數據孤島。數據中臺包含首頁、數據調研、數據標準、數據資產管理、數據交換、數據安全、公共模塊、元數據、數據
Hudi是下一代流數據湖平臺,它直接在數據湖中引入了核心的倉庫和數據庫功能。Hudi提供了兩種原語,使得除了經典的批處理之外,還可以在數據湖上進行流處理。Apache Hudi,也被發(fā)音為“hoodie”,是下一代流數據湖平臺。它直接在數據湖中引入了核心的倉庫和數據庫功能。Hudi
、數據產品開發(fā)工具對接、元數據全流程信息關聯(lián)、數據血緣展示、數據影響分析展示、數據地圖展示。解決公共數據價值挖掘問題,解決公共數據資源、產品分級分類問題,解決公共數據安全分級分類問題,與區(qū)塊鏈協(xié)同,實現(xiàn)數據目錄、商品目錄等關鍵資產上鏈存證,讓數據資源和數據商品目錄變化均有跡可查。
.華為云大數據工作級開發(fā)者認證培訓定位于培養(yǎng)了解一站式大數據平臺MRS、數據湖治理中心DGC的架構,掌握MRS常用組件、DGC工作流及華為數據湖探索服務DLI的使用方案,熟知華為大數據搬遷方案的大數據開發(fā)工程師及數據治理工程師。課程內容:大數據挑戰(zhàn)&發(fā)展趨勢,華為大數據解決方案,
數據安全中心 DSC-數據分類分級 數據安全中心 DSC-數據分類分級 數據安全中心服務提供數據分類分級能力,根據敏感數據規(guī)則對敏感數據進行識別和敏感等級分類,您可以在資產地圖頁面查看您資產中不同風險等級的數據的分布情況?;诿舾凶侄卧谖募谐霈F(xiàn)的累計次數和敏感字段關聯(lián)組來判斷文
使用DLI進行電商實時業(yè)務數據分析 數據湖探索優(yōu)勢 支持SQL操作: DLI提供標準SQL接口,用戶僅需使用SQL便可實現(xiàn)海量數據查詢分析。SQL語法全兼容標準ANSI SQL 2003。 跨源分析: 支持多種數據格式,云上多種數據源、ECS自建數據庫以及線下數據庫,數據無需搬遷,即可實現(xiàn)
L語句、Spark作業(yè)或者Flink作業(yè)訪問其他數據存儲服務并導入、查詢、分析處理其中的數據,數據湖探索跨源連接的功能是打通數據源之間的網絡連接。 數據湖探索跨源連接的功能是打通數據源之間的網絡連接,目前DLI支持跨源連接訪問的數據源包括:CloudTable HBase,CloudTable
SQL作業(yè)的開發(fā)指南 從Kafka讀取數據寫入到DWS 汽車駕駛的實時數據信息為數據源發(fā)送到Kafka中,再將Kafka數據的分析結果輸出到DWS中。 汽車駕駛的實時數據信息為數據源發(fā)送到Kafka中,再將Kafka數據的分析結果輸出到DWS中 從Kafka讀取數據寫入到DWS PostgreSQL
SQL作業(yè)查詢OBS數據的操作步驟。 創(chuàng)建并提交Spark SQL作業(yè) 使用DLI提交SQL作業(yè)查詢RDS MySQL數據 本例以SQL作業(yè)訪問RDS數據庫表為例,介紹DLI服務提交SQL作業(yè)訪問外部數據源數據的操作步驟。 本例以SQL作業(yè)訪問RDS數據庫表為例,介紹DLI服務提
別免費 大數據分析是什么_使用MapReduce_創(chuàng)建MRS服務 華為CCE怎么用_華為云CCE如何使用_容器引擎使用 共享帶寬多少錢_共享帶寬是什么_共享帶寬怎么用 什么是EIP_EIP有什么線路類型_如何訪問EIP 連接GaussDB數據庫_華為高斯數據庫_新建數據庫
什么是跨源連接-數據湖探索DLI跨源連接 什么是數據湖探索服務_數據湖探索DLI用途與特點 什么是Spark SQL作業(yè)_數據湖探索DLISpark SQL作業(yè) 什么是彈性資源池_數據湖探索DLI彈性資源池 什么是Flink OpenSource SQL_數據湖探索_Flink OpenSource
0Day漏洞修復 防CC攻擊 防網頁篡改 防數據泄露 惡意訪問者通過SQL注入,網頁木馬等攻擊手段,入侵網站數據庫,竊取業(yè)務數據或其他敏感信息 能夠做到 精準識別 采用語義分析+正則表達式雙引擎,對流量進行多維度精確檢測,精準識別攻擊流量 變形攻擊檢測 支持11種編碼還原,可識別更多變形攻擊,降低Web應用防火墻被繞過的風險
保護您的數據安全-數據分類分級 保護您的數據安全-數據分類分級 數據安全中心服務(Data Security Center)是新一代的云原生數據安全平臺,提供數據分類分級,敏感數據掃描,數據安全體檢,數據水印溯源,數據脫敏等基礎數據安全能力。通過資產地圖整合數據安全生命周期各階段狀態(tài),對外整體呈現(xiàn)云上數據安全態(tài)勢
數據湖數據分類
- 單表同步:適用于數據入湖和數據上云場景下,表或文件級別的數據同步,支持的數據源請參見表/文件同步支持的數據源類型。
- 分庫分表同步:適用于數據入湖和數據上云場景下,多庫多表同步場景,支持的數據源請參見分庫分表同步支持的數據源類型。
- 整庫遷移:適用于數據入湖和數據上云場景下,離線或自建 數據庫 整體同步場景,支持的數據源請參見整庫同步支持的數據源類型。
因各版本集群支持的數據源有所差異,其他版本支持的數據源僅做參考。
表/文件同步支持的數據源類型
表/文件同步可以實現(xiàn)表或文件級別的數據同步。
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數據源 |
單表讀 |
單表寫 |
說明 |
|---|---|---|---|
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DWS |
支持 |
支持 |
不支持DWS物理機納管模式。 |
|
支持 |
支持 |
不支持DWS物理機納管模式。 |
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MRS Hive |
支持 |
支持 |
暫不支持2.x版本,建議使用的版本:
|
|
MRS Hudi |
支持 |
支持 |
暫不支持2.x版本,建議使用的版本:
|
|
Doris |
支持 |
支持 |
- |
|
MRS ClickHouse |
支持 |
支持 |
建議使用的版本:21.3.4.X。 |
|
Open ClickHouse |
支持 |
支持 |
建議使用的版本:21.3.4.X。 |
|
MRS HBase |
支持 |
支持 |
MRS HBase建議使用的版本:
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|
支持 |
支持 |
- |
|
|
FTP |
支持 |
不支持 |
- |
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SFTP |
支持 |
不支持 |
- |
|
RDS(MySQL) |
支持 |
支持 |
創(chuàng)建數據連接時也支持用戶使用自建的數據庫,如MySQL在選擇界面對應的RDS(MySQL)即可。 |
|
RDS( PostgreSQL ) |
支持 |
支持 |
創(chuàng)建數據連接時也支持用戶使用自建的數據庫,如PostgreSQL在選擇界面對應的RDS(PostgreSQL)即可。 |
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RDS(SQL Server) |
支持 |
支持 |
創(chuàng)建數據連接時也支持用戶使用自建的數據庫,如SQL Server在選擇界面對應的RDS(SQL Server)即可。 |
|
Oracle |
支持 |
支持 |
- |
|
RDS(SAP HANA) |
支持 |
支持 |
僅支持2.00.050.00.1592305219版本。 |
|
GB AS E8A |
支持 |
支持 |
- |
|
RDS(達夢數據庫DM) |
不支持 |
不支持 |
創(chuàng)建數據連接時也支持用戶使用自建的數據庫,如達夢數據庫DM在選擇界面對應的RDS(達夢數據庫DM)即可。 |
|
MongoDB |
支持 |
支持 |
|
|
Redis |
支持 |
支持 |
- |
|
Apache HDFS |
支持 |
支持 |
|
|
DMS Kafka |
支持 |
支持 |
- |
|
支持 |
不支持 |
- |
|
|
Apache RocketMq |
不支持 |
支持 |
- |
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Elasticsearch |
支持 |
支持 |
- |
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Rest Client |
支持 |
不支持 |
- |
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OpenGauss( GaussDB ) |
支持 |
支持 |
- |
分庫分表同步支持的數據源類型
分庫分表同步適用于將本地數據中心或在 ECS 上自建的數據庫,同步到云上的數據庫服務或大數據服務中,適用于多庫多表同步場景。
支持分庫分表同步的數據源如下所示:
源端為RDS(MySQL)時支持分庫分表同步。
整庫同步支持的數據源類型
整庫同步適用于將本地數據中心或在E CS 上自建的數據庫,同步到云上的數據庫服務或大數據服務中,適用于數據庫離線同步場景,不適用于在線實時同步。
- 讀取能力:DWS、RDS(MySQL)、RDS(PostgreSQL)
- 寫入能力:DWS、DLI
各數據源支持的能力說明
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數據源 |
讀取能力 |
字段映射 |
寫入能力 |
任務配置 |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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類型 |
數據源 |
分片 |
自定義字段 |
數據源調優(yōu)參數 |
字段批量映射 |
字段映射樣例 |
數據源調優(yōu)參數 |
臟數據 |
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關系型數據庫 |
MySQL |
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√ |
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√ |
√ |
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PostgreSQL |
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SQL Server |
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Oracle |
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DWS |
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SAP HANA |
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Gbase8A |
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達夢數據庫 DM |
× |
× |
× |
× |
× |
× |
× |
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神通(ST) |
× |
× |
× |
× |
× |
× |
× |
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Hadoop |
MRS Hive |
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× |
√ |
√ |
√ |
√ |
× |
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MRS Hudi |
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× |
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× |
√ |
× |
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MRS HBase |
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√ |
√ |
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× |
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√ |
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HDFS |
√ |
√ |
√ |
× |
× |
× |
× |
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OBS |
√ |
× |
× |
× |
× |
× |
× |
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DLI |
√ |
√ |
× |
√ |
√ |
× |
× |
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RedShift |
× |
× |
× |
× |
× |
× |
× |
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|
YASHAN |
× |
× |
× |
× |
× |
× |
× |
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|
Doris |
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√ |
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√ |
√ |
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MRS ClickHouse |
× |
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非關系型數據庫 |
MongoDB |
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消息系統(tǒng) |
DMS Kafka |
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MRS Kafka |
× |
× |
× |
× |
× |
× |
× |
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Apache Kafka |
× |
× |
× |
× |
× |
× |
× |
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|
LTS |
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- |
- |
- |
- |
- |
- |
|
|
RocketMQ |
× |
× |
× |
√ |
√ |
× |
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DIS |
× |
× |
× |
× |
× |
× |
× |
|
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LogHub(SLS) |
× |
× |
× |
× |
× |
× |
× |
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搜索 |
Elasticsearch |
× |
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√ |
× |
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√ |
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文件 |
FTP |
√ |
√ |
√ |
× |
× |
× |
× |
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SFTP |
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√ |
√ |
× |
× |
× |
× |
|
|
API |
Rest-API |
√ |
× |
√ |
√ |
× |
× |
× |
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其他 |
GaussDB |
× |
× |
× |
× |
× |
× |
× |
數據湖數據分類常見問題
更多常見問題 >>-
數據湖(Data Lake)是指以自然格式存儲數據的系統(tǒng)或存儲庫,通常是對象塊或文件。數據湖通常是對所有企業(yè)數據進行統(tǒng)一存儲,包含原始數據和用于報告、可視化、分析和機器學習等各種任務的轉換數據。湖中的數據包括來自關系數據庫的結構化數據、半結構化數據、非結構化數據和二進制數據從而形成一個集中式數據存儲容納所有形式的數據。
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數據湖探索(DLI)中數據庫的概念、基本用法與Oracle數據庫基本相同,它還是DLI管理權限的基礎單元,賦權以數據庫為單位。
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數據湖探索(Data Lake Insight,簡稱DLI)是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、Trino生態(tài),提供一站式的流處理、批處理、交互式分析的Serverless融合處理分析服務。用戶不需要管理任何服務器,即開即用。
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數據安全中心服務提供數據分類分級能力,根據敏感數據規(guī)則對敏感數據進行識別和敏感等級分類,您可以在總覽頁面查看您資產中不同風險等級的數據的分布情況?;诿舾凶侄卧谖募谐霈F(xiàn)的累計次數和敏感字段關聯(lián)組來判斷文件的敏感性,并根據文件的敏感程度將其劃分為四個等級:“未識別風險”、“低風險”、“中風險”和“高風險”。風險等級依次遞增
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智能數據湖運營平臺(DAYU)是數據全生命周期一站式開發(fā)運營平臺,提供數據集成、數據開發(fā)、數據治理、數據服務等功能,支持行業(yè)知識庫智能化建設,支持大數據存儲、大數據計算分析引擎等數據底座,幫助企業(yè)客戶快速構建數據運營能力。
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數據湖探索的計費包括存儲計費和計算計費。數據湖探索的計費詳情及樣例,請參見以下說明。數據湖探索服務目前支持三種作業(yè):SQL作業(yè),F(xiàn)link作業(yè)和Spark作業(yè)。 SQL作業(yè)的計費包括存儲計費和計算計費,其中計算計費包括包年包月計費和按需計費兩種。 包年包月計費根據購買周期進行扣費,推薦使用包年包月模式,價格優(yōu)惠且在周期內獨享計算資源。
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