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- 大數(shù)據(jù)hive 內(nèi)容精選 換一換
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華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署 時間:2021-05-24 10:11:23 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署。 適用的組件有: 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink;來自:百科應(yīng)用升級、更新維護(hù)工作量大,對于大型系統(tǒng)不可接受。 而 DDM 實現(xiàn)的數(shù)據(jù)分片,能做到應(yīng)用0改動: 1. 大表分片:支持按Hash等算法實現(xiàn)自動分片; 2. 自動路由:根據(jù)分片規(guī)則,將SQL路由至真正的數(shù)據(jù)源; 3. 連接復(fù)用:通過MySQL實例的連接池復(fù)用,大幅提升數(shù)據(jù)庫并發(fā)訪問能力。 文中課程 更多精彩課程來自:百科
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API概覽 設(shè)置函數(shù)異步配置信息:響應(yīng)參數(shù) loader-tool工具使用指導(dǎo):概述 獲取函數(shù)異步配置信息:響應(yīng)參數(shù) 開發(fā)和應(yīng)用Hive UDF:配置Hive UDF 快速卸載 loader-tool工具使用指導(dǎo):概述 雙集群容災(zāi)控制函數(shù) 雙集群容災(zāi)控制函數(shù) SDK功能矩陣來自:百科排查過程:操作步驟 查詢共享存儲目錄:URI 修改表分區(qū)位置(只支持 OBS 表):注意事項 修改表分區(qū)位置(只支持OBS表):注意事項 配置Hive存算分離:Hive訪問OBS文件系統(tǒng) 查詢密鑰列表:請求參數(shù) GAUSS-50200 -- GAUSS-50299 查詢后端服務(wù)器列表:URI 后端服務(wù)器全局列表:URI來自:百科
- 大數(shù)據(jù)hive 更多內(nèi)容
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支持包含人員/組織/事件/時空/車輛/資產(chǎn)/設(shè)備/資源等八大類數(shù)據(jù)以及相互之間關(guān)系的行業(yè)領(lǐng)域模型。 快速應(yīng)用行業(yè)庫 支持快速應(yīng)用的行業(yè)主題庫、行業(yè)算法庫、行業(yè)指標(biāo)庫。 最佳實踐 關(guān)于數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio 的更多最佳實踐,請單擊前往 周期調(diào)度依賴策略 數(shù)據(jù)治理中心 傳統(tǒng)周期調(diào)度依賴 自然周期調(diào)度依賴來自:專題對某個key-value的列表進(jìn)行降序顯示。當(dāng)操作和查詢并發(fā)大的時候,使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫就會遇到性能瓶頸,造成較大的時延。 使用分布式緩存服務(wù)(D CS )的Redis版本,可以實現(xiàn)一個商品熱銷排行榜的功能。它的優(yōu)勢在于: 數(shù)據(jù)保存在緩存中,讀寫速度非???。 提供字符串(String)、來自:專題云知識 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)庫 時間:2020-12-04 11:23:11 數(shù)據(jù)湖探索( DLI )中數(shù)據(jù)庫的概念、基本用法與Oracle數(shù)據(jù)庫基本相同,它還是DLI管理權(quán)限的基礎(chǔ)單元,賦權(quán)以數(shù)據(jù)庫為單位。 在DLI中,表和數(shù)據(jù)庫是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI來自:百科華為云計算 云知識 華為云 區(qū)塊鏈 三大核心技術(shù)國際標(biāo)準(zhǔn)立項通過 華為云區(qū)塊鏈三大核心技術(shù)國際標(biāo)準(zhǔn)立項通過 時間:2022-11-24 09:57:20 近日,國際電信聯(lián)盟第十六研究組(ITU-T SG16)召開全體會議,由華為云區(qū)塊鏈團(tuán)隊牽頭的三個區(qū)塊鏈國際標(biāo)準(zhǔn)順利通過立項,分別是:來自:百科14:38:59 Alluxio是一個面向基于云的數(shù)據(jù)分析和人工智能的數(shù)據(jù)編排技術(shù)。在 MRS 的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中,Alluxio位于計算和存儲之間,為包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的計算框架提供了數(shù)據(jù)抽象層,使上層的計算應(yīng)用可以通過統(tǒng)一的來自:百科、Spark內(nèi)存計算引擎、HBase分布式存儲數(shù)據(jù)庫以及Hive數(shù)據(jù)倉庫框架,提供企業(yè)級大數(shù)據(jù)存儲、查詢和分析的統(tǒng)一平臺,幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),可解決各大企業(yè)的以下需求: 海量數(shù)據(jù)的分析與計算 海量數(shù)據(jù)的存儲 海量數(shù)據(jù)流式處理 MapReduce服務(wù) MRS MapReduce服務(wù)(MapReduce來自:百科
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