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- hive數(shù)據(jù)倉庫表結(jié)構(gòu) 內(nèi)容精選 換一換
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查看更多 如何查看表行數(shù)和庫大小 數(shù)據(jù)治理中心 在 數(shù)據(jù)治理 流程中，經(jīng)常需要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表行數(shù)或數(shù)據(jù)庫的大小。其中，數(shù)據(jù)表的行數(shù)可以通過SQL命令或數(shù)據(jù)質(zhì)量作業(yè)獲??；數(shù)據(jù)庫大小可以直接在數(shù)據(jù)目錄組件中查看。 在數(shù)據(jù)治理流程中，經(jīng)常需要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表行數(shù)或數(shù)據(jù)庫的大小。其中，數(shù)據(jù)表的行數(shù)可以通過來自：專題來自：百科
- hive數(shù)據(jù)倉庫表結(jié)構(gòu) 相關(guān)內(nèi)容
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擴(kuò)展性 開放架構(gòu)，按需水平擴(kuò)展，容量和性能線性增長； 表級(jí)別在線擴(kuò)容技術(shù)，保障擴(kuò)容期間業(yè)務(wù)不中斷、無感知； 易用性 一站式可視化集群管理，運(yùn)維便捷； SQL On OBS ，實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通，且兼容標(biāo)準(zhǔn)SQL； 應(yīng)用開發(fā)和遷移工具列表； 易管理 全面集群監(jiān)控與告警、自動(dòng)增量備份； 快速升級(jí)，降低版本升級(jí)對(duì)業(yè)務(wù)的影響度；來自：百科擴(kuò)展性，基于MPP的 數(shù)據(jù)倉庫 系統(tǒng)有時(shí)候也被劃分到大數(shù)據(jù)平臺(tái)類產(chǎn)品。 但是數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop平臺(tái)還是有很多顯著的不同。針對(duì)不同的使用場(chǎng)景其發(fā)揮的作用和給用戶帶來的體驗(yàn)也不盡相同。用戶可以根據(jù)下表簡(jiǎn)單判斷什么場(chǎng)景更適合用什么樣的產(chǎn)品。 表1數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較來自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)倉庫 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景：數(shù)據(jù)倉庫 時(shí)間：2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉庫是數(shù)據(jù)讀密集型的應(yīng)用場(chǎng)景，典型例子如oracle RAC、SAP HANA等。傳統(tǒng)企業(yè)核心數(shù)據(jù)庫上云往往會(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle來自：百科![]()
表里。數(shù)據(jù)表之間相互關(guān)聯(lián)，反映客觀事物間的本質(zhì)聯(lián)系。數(shù)據(jù)庫能有效地幫助一個(gè)組織或企業(yè)科學(xué)地管理各類信息資源。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的主要區(qū)別： 1、數(shù)據(jù)庫是面向事務(wù)的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)是盡量來自：百科![]()
GaussDB (DWS)數(shù)據(jù)庫支持通過HDFS外表導(dǎo)出ORC格式數(shù)據(jù)至MRS，通過外表設(shè)置的導(dǎo)出模式、導(dǎo)出數(shù)據(jù)格式等信息來指定導(dǎo)出的數(shù)據(jù)文件，利用多DN并行的方式，將數(shù)據(jù)從GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出到外部，存放在HDFS文件系統(tǒng)上，從而提高整體導(dǎo)出性能。 【查看更多詳情】 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)精選推薦 帶您了解更多 華為云產(chǎn)品 ，助力企業(yè)上云來自：專題![]()
Spark”節(jié)點(diǎn)可以實(shí)現(xiàn)在MRS中執(zhí)行預(yù)先定義的Spark作業(yè)。 表達(dá)式：數(shù)據(jù)開發(fā)作業(yè)中的節(jié)點(diǎn)參數(shù)可以使用表達(dá)式語言（Expression Language，簡(jiǎn)稱EL），根據(jù)運(yùn)行環(huán)境動(dòng)態(tài)生成參數(shù)值。數(shù)據(jù)開發(fā) EL表達(dá)式使用簡(jiǎn)單的算術(shù)和邏輯計(jì)算，引用內(nèi)嵌對(duì)象，包括作業(yè)對(duì)象和一些工具類對(duì)象。來自：專題![]()
來自：專題![]()
[ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉庫DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例來自：百科![]()
分析場(chǎng)景。 數(shù)據(jù)倉庫遷移 數(shù)據(jù)倉庫是企業(yè)的重要數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，隨著業(yè)務(wù)量的增長，自建數(shù)倉性能逐漸不能滿足實(shí)際要求，同時(shí)擴(kuò)展性差、成本高，也使擴(kuò)容極為困難。DWS作為云上企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫，具備高性能、低成本、易擴(kuò)展等特性，滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫業(yè)務(wù)訴求。 圖1數(shù)據(jù)倉庫遷移 優(yōu)勢(shì) 平滑遷移來自：百科![]()
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(shí)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(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫專用平臺(tái)。來自：百科![]()
系統(tǒng)通過快照技術(shù)，快速備份數(shù)據(jù)?？煺瞻琀Base快照、HDFS快照。 HBase快照： HBase快照是HBase表在特定時(shí)間的一個(gè)備份，該備份文件不復(fù)制業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，不影響RegionServer。HBase快照主要復(fù)制表的元數(shù)據(jù)，包含table descriptor，region info和HFile的引用來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 時(shí)間：2021-03-03 14:09:48 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫，并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)實(shí)時(shí)、簡(jiǎn)單、安全可信的企業(yè)級(jí)融合數(shù)據(jù)倉庫，可借助DWS Expr來自：百科![]()
RegionServer主要負(fù)責(zé)管理由HMaster分配的Region。 元數(shù)據(jù)表 元數(shù)據(jù)表是HBase中一種特殊的表，用來幫助Client定位到具體的Region。元數(shù)據(jù)表包括“hbase:meta”表，用來記錄用戶表的Region信息，例如，Region位置、起始RowKey及結(jié)束RowKey等信息。來自：專題![]()
操作，數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出操作等。 課程大綱 第1章 大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)與鯤鵬大數(shù)據(jù) 第2章 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(shí)處理引擎來自：百科![]()
在幾分鐘內(nèi)完成數(shù)據(jù)遷移任務(wù)的創(chuàng)建，輕松應(yīng)對(duì)復(fù)雜遷移場(chǎng)景。批量數(shù)據(jù)遷移支持的功能主要有： 表/文件/整庫遷移 支持批量遷移表或者文件，還支持同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)庫之間整庫遷移，一個(gè)作業(yè)即可遷移幾百張表。 增量數(shù)據(jù)遷移 支持文件增量遷移、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫增量遷移、HBase增量遷移，以及使用W來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉庫遷移 時(shí)間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉庫遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB來自：百科![]()
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同庫，不易進(jìn)行統(tǒng)一管理和維護(hù)。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)DWS為核心，構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái)； 利用DWS匯聚各類數(shù)據(jù)（業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、招投標(biāo)數(shù)據(jù)等），實(shí)現(xiàn)一站式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、加工、分析，支撐業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢、BI報(bào)表、精準(zhǔn)推薦等場(chǎng)景。 客戶價(jià)值： 數(shù)據(jù)統(tǒng)一分析來自：百科![]()
。本課程包含數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、事態(tài)表、建模表、總線矩陣、緩慢變化維等多個(gè)數(shù)據(jù)倉庫核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和維度模型： 對(duì)數(shù)據(jù)倉庫和維度模型的基本知識(shí)和建設(shè)方法論 2.了解維度模型：掌握維度表和事實(shí)表的概念和設(shè)計(jì)方法來自：百科
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