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基于hadoop的etl 內(nèi)容精選換一換
基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實踐

華為云計算云知識基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實踐基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實踐時間：2020-12-01 14:32:39 本實驗幫助指導(dǎo)用戶在短時間內(nèi)，了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟，體驗Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求

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Hadoop

華為云計算云知識 Hadoop Hadoop 時間：2020-10-30 15:44:21 Hadoop是一個分布式系統(tǒng)框架。用戶可以在不了解分布式底層細節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序，充分利用了集群的高速運算和存儲。 Hadoop能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)以可靠的、高效的、可伸縮的方式進行分布式處

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基于hadoop的etl 相關(guān)內(nèi)容
hadoop是什么

throughput）來訪問應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集（large data set）的應(yīng)用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式訪問（streaming access）文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。Hadoop的框架最核心的設(shè)計就是：HDFS和MapRed

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MRS與自建Hadoop對比

集群上可以存在多個資源集合來支持多個用戶的不同需求。 MRS 支持細粒度權(quán)限管理，結(jié)合華為云 IAM 服務(wù)提供的一種細粒度授權(quán)的能力，可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請求條件等。基于策略的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式，能夠滿足企業(yè)對權(quán)限最小化的安全管控要求。例如：針對MRS服務(wù)，管理

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基于hadoop的etl 更多內(nèi)容
hadoop三大組件是什么

別的任務(wù)，有些事空閑的，為了讓各個slave既要飽和狀態(tài)又要性能最好，就需要調(diào)整；再例如：原本有8個子節(jié)點，現(xiàn)在擴充了2個子節(jié)點，原先的8個子節(jié)點都要數(shù)據(jù)存儲，也有相應(yīng)的任務(wù)需要執(zhí)行，而后加的2個子節(jié)點是空的，此時也需要負載均衡進行重新分配數(shù)據(jù)的存儲和任務(wù)的執(zhí)行。手動啟動該機制運行：

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基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟

華為云計算云知識基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟時間：2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權(quán)重的灰度發(fā)布，可根據(jù)需要靈活動態(tài)的調(diào)整不同服務(wù)版本的流量比例。步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個服務(wù)進行灰度發(fā)布；步驟2：給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版；

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基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟

華為云計算云知識基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟時間：2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布?？筛鶕?jù)請求的內(nèi)容控制其流向的服務(wù)版本（Cookie, Header, OS, Browser）。步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個服務(wù)進行灰度發(fā)布；

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基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別

云知識基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。

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Hadoop分布式文件系統(tǒng)

MapReduce服務(wù) ：https://support.huaweicloud.com/mrs/index.html 華為云面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致

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Serverless DLI與自建Hadoop對比

ess架構(gòu)的 DLI 還具有以下優(yōu)勢：函數(shù)工作流 FunctionGraph 函數(shù)工作流（FunctionGraph）是一項基于事件驅(qū)動的函數(shù)托管計算服務(wù)。通過函數(shù)工作流，只需編寫業(yè)務(wù)函數(shù)代碼并設(shè)置運行的條件，無需配置和管理服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施，函數(shù)以彈性、免運維、高可靠的方式運行。此

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數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺對比

無縫地接入到公有云Hadoop平臺MRS服務(wù)上，支持SQL-over-Hadoop的這個特性，提供跨平臺，跨服務(wù)的數(shù)據(jù)共享。讓用戶在充分享受Hadoop帶來的開放，便捷，創(chuàng)新的同時，繼續(xù)使用熟悉的數(shù)據(jù)（倉）庫方式管理和使用自己的海量數(shù)據(jù)。繼續(xù)使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫的上層應(yīng)用，特別是商業(yè)智能BI類的應(yīng)用。

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面對IoT數(shù)據(jù)的爆發(fā)，傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)正在發(fā)生哪些適應(yīng)性變化？

云邊協(xié)同，模型驅(qū)動的分析架構(gòu)： 1.貫穿整體業(yè)務(wù)始終的數(shù)據(jù)模型，一致體驗，去ETL化 2.邊緣計算SDK，邊緣側(cè)可部署數(shù)據(jù)分析邏輯，增強時效性關(guān)鍵問題： 1.期望構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)模型，達到去ETL化的效果，可能需要較長時間的演化2.并未完全解決流批分離處理架構(gòu)下分析結(jié)果可能不一。

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基于昇騰AI處理器的算子開發(fā)

huaweicloud.com/testdetail.html?testId=462為準(zhǔn)。華為云面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致

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基于鯤鵬的華為云混合云平臺

華為云計算云知識基于鯤鵬的華為云混合云平臺基于鯤鵬的華為云混合云平臺時間：2021-05-28 10:21:45 鯤鵬云計算 H CS 6.5.1/8.0是基于鯤鵬的華為云混合云平臺。它支持x86和鯤鵬混合部署；支持容器多集群模式部署；容器管理面支持容災(zāi)高可用，數(shù)據(jù)面支持應(yīng)用多AZ部署；

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GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-增強型ETL和實時BI分析

GaussDB (DWS)應(yīng)用場景-增強型ETL和實時BI分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-增強型ETL和實時BI分析時間：2021-06-17 12:54:27 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在增強型ETL和實時BI分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點：數(shù)據(jù)遷移：多數(shù)據(jù)源，高效批量、實時數(shù)據(jù)導(dǎo)入。

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基于Serverless技術(shù)的AIGC應(yīng)用探究

Computing）技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)成為當(dāng)今科技領(lǐng)域的熱點之一。AIGC技術(shù)的發(fā)展可以追溯到人工智能和圖形計算兩個領(lǐng)域的發(fā)展歷程。人工智能技術(shù)的興起，使得計算機能夠模擬人類的智能行為，而圖形計算技術(shù)的進步，則賦予了計算機處理視覺信息的能力。這兩者的結(jié)合，為AIGC技術(shù)的誕生提供了堅實的基礎(chǔ)。如

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Hive

Hive是建立在Hadoop上的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具，可以用來進行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載（ETL），這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機制。Hive定義了簡單的類SQL查詢語言，稱為HiveQL，它允許熟悉SQL的用戶查詢數(shù)據(jù)。Hive的數(shù)據(jù)計算依

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MapReduce服務(wù)_什么是Hive_如何使用Hive

為第一張表。 2、依據(jù)選取的第一張表，根據(jù)代價選擇第二張表，第三張表。由此可以得到多個不同的執(zhí)行計劃。 3、計算出代價最小的一個計劃，作為最終的順序優(yōu)化結(jié)果。 Hive與其他組件的關(guān)系 Hive與HDFS組件的關(guān)系 Hive是Apache的Hadoop項目的子項目，Hive利用H

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Hadoop分布式文件系統(tǒng)是什么？

自動將失敗的任務(wù)重新分配。 5.低成本：與一體機、商用數(shù)據(jù)倉庫以及QlikView、Yonghong Z-Suite等數(shù)據(jù)集市相比，hadoop是開源的，項目的軟件成本因此會大大降低華為云面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原

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MapReduce服務(wù)

MapReduce服務(wù)（MRS）打造了高可靠、高安全、易使用的運行維護平臺，對外提供大容量的數(shù)據(jù)存儲和分析能力，可解決各大企業(yè)的數(shù)據(jù)存儲和處理需求。用戶可以獨立申請和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive服務(wù)，用于快速在主機上創(chuàng)建集群，提供海量數(shù)據(jù)的實時性要求不高的批量數(shù)據(jù)存儲和計算能力。產(chǎn)品優(yōu)勢

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Hive基本原理

元數(shù)據(jù)存儲：Hive將元數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中，如mysql、derby。Hive中的元數(shù)據(jù)包括表的名字，表的列和分區(qū)及其屬性，表的屬性（是否為外部表等），表的數(shù)據(jù)所在目錄等。華為云面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。

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