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  • flink實(shí)時數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu) 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識 Flink Flink 時間:2020-10-30 15:42:55 Flink是一個批處理和流處理結(jié)合的統(tǒng)一計(jì)算框架,其核心是一個提供了數(shù)據(jù)分發(fā)以及并行化計(jì)算的流數(shù)據(jù)處理引擎。它的最大亮點(diǎn)是流處理,是業(yè)界最頂級的開源流處理引擎。 Flink最適合的應(yīng)用場景是低時延的數(shù)據(jù)處理(Data
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    華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 服務(wù)架構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)架構(gòu) 時間:2020-09-24 10:49:56 DWS基于Shared-nothing分布式架構(gòu),具備MPP大規(guī)模并行處理引擎,由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分
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  • 華為云計(jì)算 云知識 Flink原理和特性 Flink原理和特性 時間:2020-09-23 15:15:00 Flink原理: Stream&Transformation&Operator 用戶實(shí)現(xiàn)的Flink程序是由Stream和Transformation這兩個基本構(gòu)建塊組成。
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    TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時間:2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Teradata數(shù)據(jù)倉庫擁有全球領(lǐng)先的技術(shù),其主要軟件和硬件產(chǎn)品包括:Teradata數(shù)據(jù)庫、Teradata數(shù)據(jù)倉庫軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、動態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺。
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  • flink實(shí)時數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu) 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識 Greenplum數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 Greenplum數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時間:2021-03-03 11:35:27 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)庫 Greenplum架構(gòu):Greenplum主要由Master節(jié)點(diǎn)、Segment節(jié)點(diǎn)、interconnect三大部分組成。Greenplum
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    引擎。 Flink應(yīng)用場景 Flink適合的應(yīng)用場景是低時延的數(shù)據(jù)處理(Data Processing),高并發(fā)pipeline處理數(shù)據(jù),時延毫秒級,且兼具可靠性。 Flink技術(shù)棧 Flink技術(shù)棧如左圖所示。 Flink結(jié)構(gòu) Flink整個系統(tǒng)包含三部分: Flink整個系統(tǒng)包含三部分:
    來自:專題
    ickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件,支持 數(shù)據(jù)湖 數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。 MRS 同時支持混合云和公有云兩種形態(tài):混合云版本,一個架構(gòu)實(shí)現(xiàn)離線、實(shí)時、邏輯三種數(shù)據(jù)湖,以云原生架構(gòu)助力客戶智能升級;公有云版本,協(xié)
    來自:專題
    Flink OpenSource SQL的特點(diǎn)與功能 Flink OpenSource SQL的特點(diǎn)與功能 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是完全兼容Apache Flink,也支持標(biāo)準(zhǔn)Flink OpenSource SQL作業(yè), DLI 在開源Flink基礎(chǔ)上進(jìn)行了特性增強(qiáng)和安全增強(qiáng),提供了數(shù)據(jù)處理所必須的Stream
    來自:專題
    less融合處理分析服務(wù)。企業(yè)使用標(biāo)準(zhǔn)SQL、Spark、Flink程序就可輕松完成多數(shù)據(jù)源的聯(lián)合計(jì)算分析,挖掘和探索數(shù)據(jù)價值 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB (DWS)實(shí)時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助DWS Express將查詢分析擴(kuò)展至數(shù)據(jù)湖?;谌A
    來自:專題
    使用DLI進(jìn)行電商BI報(bào)表分析 電商實(shí)時業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析 使用DLI幫助電商平臺統(tǒng)計(jì)實(shí)時訪問數(shù)據(jù)量、訂單數(shù)、人數(shù)等指標(biāo),從而在顯示大屏上實(shí)時展示相關(guān)數(shù)據(jù),及時了解數(shù)據(jù)變化,調(diào)整營銷策略。 使用DLI幫助電商平臺統(tǒng)計(jì)實(shí)時訪問數(shù)據(jù)量、訂單數(shù)、人數(shù)等指標(biāo),從而在顯示大屏上實(shí)時展示相關(guān)數(shù)據(jù),及時了解數(shù)據(jù)變化,調(diào)整營銷策略。
    來自:專題
    e等Hadoop生態(tài)的高性能大數(shù)據(jù)組件,支持?jǐn)?shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、BI、AI融合等能力。 立即申請 了解詳情 MRS系統(tǒng)架構(gòu) MRS架構(gòu)介紹 MRS架構(gòu)介紹 MRS架構(gòu)包括了基礎(chǔ)設(shè)施和大數(shù)據(jù)處理流程各個階段的能力。 基礎(chǔ)設(shè)施 MRS基于華為云 彈性云服務(wù)器 E CS 構(gòu)建的大數(shù)據(jù)集群,充分利用了其虛擬化層的高可靠、高安全的能力。
    來自:專題
    移動互聯(lián)網(wǎng)、IoT場景下會產(chǎn)生大量實(shí)時數(shù)據(jù),為了快速獲取數(shù)據(jù)價值,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時分析,GaussDB(DWS)的快速入庫和查詢能力可支持實(shí)時數(shù)據(jù)分析。 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) GaussDB(DWS) GaussDB(DWS)是一款具備分析及混合負(fù)載能力的分布式數(shù)據(jù)庫,支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu),支持行
    來自:百科
    實(shí)時同步 實(shí)時同步是指在不同的系統(tǒng)之間,將數(shù)據(jù)通過同步技術(shù)從一個數(shù)據(jù)源拷貝到其他數(shù)據(jù)庫,并保持一致,實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)實(shí)時流動。 特點(diǎn):滿足多種靈活性的需求,例如多對一、一對多,動態(tài)增減同步表,不同表名之間同步數(shù)據(jù)等。 圖2 多對一實(shí)時同步 4. 實(shí)時遷移與實(shí)時同步有什么不同 4
    來自:百科
    數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)_SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS)_SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)-SQL on Anywhere 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)(Data Warehouse Service,
    來自:專題
    入到數(shù)據(jù)分析的端到端智能數(shù)據(jù)系統(tǒng),消除數(shù)據(jù)孤島,統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),加快數(shù)據(jù)變現(xiàn),實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 產(chǎn)品架構(gòu)如圖1所示。 圖1產(chǎn)品架構(gòu) 數(shù)據(jù)集成 支持批量數(shù)據(jù)遷移、實(shí)時數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)庫實(shí)時同步,支持20+異構(gòu)數(shù)據(jù)源,全向?qū)脚渲煤凸芾?,支持單表、整庫、增量、周期性?shù)據(jù)集成。 規(guī)范設(shè)計(jì)
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    HDFS分布式文件系統(tǒng)和ZooKeeper 第3章 Hive分布式數(shù)據(jù)倉庫 第4章 HBase技術(shù)原理 第5章 MapReduce和Yarn技術(shù)原理 第6章 Spark基于內(nèi)存的分布式計(jì)算 第7章 Flink流批一體分布式實(shí)時處理引擎 第8章 Flume海量日志聚合 第9章 Loader數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
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    華為云計(jì)算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù) 時間:2020-12-17 10:05:04 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)基于華為 FusionInsight LibrA企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)核,提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。兼容PostgreSQL生態(tài),您可基于標(biāo)準(zhǔn)SQL,結(jié)合商業(yè)
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    隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)和分布式技術(shù)的長足發(fā)展,數(shù)據(jù)倉庫也朝著分布式數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)演進(jìn)。目前比較流行的分布式數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)是MPP(Massive-Parallel Processing)架構(gòu)。MPP架構(gòu)特性如下: MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)倉庫一般由多個對等的數(shù)據(jù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。 MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)被按照某種規(guī)則近乎均勻地分配到每一個計(jì)算節(jié)點(diǎn)上。
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    作業(yè)。 文檔鏈接 開發(fā)一個MRS Flink作業(yè) 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開發(fā)模塊上進(jìn)行MRS Flink作業(yè)開發(fā)。通過MRS Flink作業(yè)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)單詞的個數(shù)。 本教程介紹如何在數(shù)據(jù)開發(fā)模塊上進(jìn)行MRS Flink作業(yè)開發(fā)。通過MRS Flink作業(yè)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)單詞的個數(shù)。 文檔鏈接 開發(fā)一個MRS
    來自:專題
    華為云計(jì)算 云知識 實(shí)時流計(jì)算服務(wù) 實(shí)時流計(jì)算服務(wù) 時間:2020-10-31 15:22:03 實(shí)時流計(jì)算服務(wù)(Cloud Stream Service,簡稱CS)提供實(shí)時處理流式大數(shù)據(jù)的全棧能力,簡單易用,即時執(zhí)行Stream SQL或自定義作業(yè)。無需關(guān)心計(jì)算集群,無需學(xué)習(xí)編程技能。完全兼容Apache
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    面向分析型場景中,用于計(jì)算與分析的數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)GaussDB(DWS),是實(shí)時、簡單、安全可信的企業(yè)級融合數(shù)據(jù)倉庫,可借助GaussDB(DWS)Express將查詢分析擴(kuò)展至數(shù)據(jù)湖。 華為云數(shù)據(jù)上云方案,可實(shí)現(xiàn)貫穿數(shù)據(jù)全流程一站式開發(fā)運(yùn)營平臺,提供全域數(shù)據(jù)集成、標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)規(guī)范架構(gòu)研發(fā)、連接并萃取數(shù)
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