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數(shù)據(jù)源的方式,可訪(fǎng)問(wèn)的數(shù)據(jù)源包括Hive、 CS V、Parquet、ORC、JSON和JDBC數(shù)據(jù)源,這些不同的數(shù)據(jù)源之間也可以實(shí)現(xiàn)互相操作。SparkSQL復(fù)用了Hive的前端處理邏輯和元數(shù)據(jù)處理模塊,使用SparkSQL可以直接對(duì)已有的Hive數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)。 另外,SparkS來(lái)自:專(zhuān)題開(kāi)源分布式計(jì)算平臺(tái),可以充分利用集群的計(jì)算和存儲(chǔ)能力,完成海量數(shù)據(jù)的處理。企業(yè)自行部署Hadoop系統(tǒng)有成本高,周期長(zhǎng),難運(yùn)維和不靈活等問(wèn)題。 針對(duì)上述問(wèn)題,華為云提供了大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) ( MRS ),MRS是一個(gè)在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù),一鍵即可部署H來(lái)自:專(zhuān)題
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華為云提供了大數(shù)據(jù)MapReduce服務(wù)(MRS),MRS是一個(gè)在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù),一鍵即可部署Hadoop集群。 產(chǎn)品架構(gòu) 華為云MRS的邏輯架構(gòu)如圖1所示。 圖1 MRS架構(gòu) MRS架構(gòu)包括了基礎(chǔ)設(shè)施和大數(shù)據(jù)處理流程各個(gè)階段的能力。 基礎(chǔ)設(shè)施 MRS基于華為云彈性云來(lái)自:百科戶(hù)可以在集群中創(chuàng)建數(shù)據(jù)遷移作業(yè),在云上和云下的同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量遷移數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)源:即數(shù)據(jù)的來(lái)源,本質(zhì)是講存儲(chǔ)或處理數(shù)據(jù)的媒介,比如:關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 、 數(shù)據(jù)湖 等。每一種數(shù)據(jù)源不同,其數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、傳輸、處理和應(yīng)用的模式、場(chǎng)景、技術(shù)和工具也不相同。 源數(shù)據(jù):源數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)來(lái)自:專(zhuān)題
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無(wú)中間存儲(chǔ):數(shù)據(jù)在遷移的過(guò)程中, CDM 只處理數(shù)據(jù)映射和轉(zhuǎn)換,而不會(huì)存儲(chǔ)任何用戶(hù)數(shù)據(jù)或片段。 是否支持增量遷移? CDM支持增量數(shù)據(jù)遷移。利用定時(shí)任務(wù)配置和時(shí)間宏變量函數(shù)等參數(shù),可支持以下場(chǎng)景的增量數(shù)據(jù)遷移: 文件增量遷移 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)增量遷移 HBase/CloudTable增量遷移 是否支持字段轉(zhuǎn)換?來(lái)自:專(zhuān)題此功能統(tǒng)一了Manager系統(tǒng)用戶(hù)和組件用戶(hù)的管理及認(rèn)證。整個(gè)系統(tǒng)使用LDAP管理用戶(hù),使用Kerberos進(jìn)行認(rèn)證,并在 OMS 和組件間各使用一套Kerberos和LDAP的管理機(jī)制,通過(guò)CAS實(shí)現(xiàn)單點(diǎn)登錄(包括單點(diǎn)登錄和單點(diǎn)登出)。用戶(hù)只需要登錄一次,即可在Manager WebUI和組件Web U來(lái)自:專(zhuān)題人,華為云大數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)云平臺(tái)幫助高校和企業(yè)培養(yǎng)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域業(yè)務(wù)專(zhuān)家、架構(gòu)師、開(kāi)發(fā)和運(yùn)維工程師 -大數(shù)據(jù)實(shí)訓(xùn)課程: FusionInsight HD海量數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出、分布式文件系統(tǒng)HDFS、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)HBase客戶(hù)端及表操作、分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive的常用HQL語(yǔ)句查等。 -云上大數(shù)據(jù)來(lái)自:百科作指導(dǎo),手把手教您輕松上云。 立即體驗(yàn) [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi) 相關(guān)搜索推薦: 自助建站最佳實(shí)踐 多種場(chǎng)景和多種AI引擎的ModelArts樣例實(shí)踐 搬遷本地?cái)?shù)據(jù)至 OBS 最新文章 替換VolcanoJobreplaceBatchVolcanoSh來(lái)自:百科湖倉(cāng)一體是構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧的關(guān)鍵 IDC調(diào)研顯示,大數(shù)據(jù)分析已在數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略中成為第一要?jiǎng)?wù)。今年1月發(fā)布的《大數(shù)據(jù)技術(shù)前瞻》中更指出:超大規(guī)模數(shù)據(jù)如何組織和管理、數(shù)據(jù)量指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)時(shí)效性差、數(shù)據(jù)如何打破多源異構(gòu)造成的隔閡、從單域走向跨域數(shù)據(jù)融合、 數(shù)據(jù)治理 質(zhì)量評(píng)估等仍是制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的瓶頸。當(dāng)前,湖倉(cāng)一體是最佳解決方案。來(lái)自:百科一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)按需支持批處理、流計(jì)算、交互式查詢(xún)和機(jī)器學(xué)習(xí)四大場(chǎng)景,根據(jù)上層業(yè)務(wù)建設(shè)多樣性數(shù)倉(cāng)集市。 湖倉(cāng)一體避免了煙囪式割裂建設(shè)導(dǎo)致的效率問(wèn)題,進(jìn)一步降低多技術(shù)平臺(tái)導(dǎo)致的運(yùn)維復(fù)雜度,降低了跨湖倉(cāng)來(lái)回ETL的時(shí)延。 云技術(shù)、開(kāi)源社區(qū)和開(kāi)放技術(shù)模式,促使大數(shù)據(jù)飛速發(fā)展 ▎頭部云廠(chǎng)商引領(lǐng)大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展來(lái)自:百科可從數(shù)十萬(wàn)種數(shù)據(jù)源(例如日志和定位追蹤事件、網(wǎng)站點(diǎn)擊流、社交媒體源等)中連續(xù)捕獲、傳送和存儲(chǔ)數(shù)TB數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)流向: 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入實(shí)時(shí)從多種數(shù)據(jù)源采集數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入連續(xù)傳輸數(shù)據(jù),自動(dòng)將數(shù)據(jù)傳輸至MRS, DLI ,DWS和OBS等服務(wù)做計(jì)算、分析和存儲(chǔ)。 圖3數(shù)據(jù)流向 關(guān)鍵能力:來(lái)自:百科
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