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- hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和企業(yè)級(jí)優(yōu)化 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) Hive Hive 時(shí)間：2020-10-30 15:45:46 Hive是建立在Hadoop上的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 基礎(chǔ)構(gòu)架。它提供了一系列的工具，可以用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)化加載（ETL），這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。Hive定義了簡(jiǎn)單的類來(lái)自：百科
- hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和企業(yè)級(jí)優(yōu)化 相關(guān)內(nèi)容
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GaussDB (DWS)比Hive對(duì)SQL的支持更豐富，包括函數(shù)、自定義函數(shù)、存儲(chǔ)過(guò)程。 Hive不支持事務(wù)，GaussDB(DWS)支持完整事務(wù)。 在數(shù)據(jù)可靠性方面，Hive和GaussDB(DWS)均支持副本，可靠性基本一致。 在性能上，GaussDB(DWS)極大地優(yōu)于Hive。 Gaus來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 【云小課】如何查看和優(yōu)化慢SQL 【云小課】如何查看和優(yōu)化慢SQL 時(shí)間：2021-10-14 10:05:36 云小課 數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for MySQL) 慢SQL產(chǎn)生的主要原因有SQL編寫問(wèn)題、鎖等待、業(yè)務(wù)實(shí)例相互干擾對(duì)IO/CPU資源征來(lái)自：百科
- hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和企業(yè)級(jí)優(yōu)化 更多內(nèi)容
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優(yōu)化器，分為邏輯優(yōu)化器和物理優(yōu)化器，分別對(duì)HiveQL生成的執(zhí)行計(jì)劃和MapReduce任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化。 Executor 按照任務(wù)的依賴關(guān)系分別執(zhí)行MapReduce任務(wù)。 ThriftServer 提供thrift接口，作為JDBC和ODBC的服務(wù)端，并將Hive和其他應(yīng)用程序集成起來(lái)。 Clients來(lái)自：專題![]()
擴(kuò)展性，基于MPP的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(lái)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(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)特性比較來(lái)自：百科![]()
功能的可視化操作界面和RESTful接口。 HSFabric 提供SQL統(tǒng)一訪問(wèn)入口及跨域（DC）高性能安全數(shù)據(jù)傳輸。 引擎層 Coordinator HetuEngine計(jì)算實(shí)例的管理節(jié)點(diǎn)，提供SQL接收、SQL解析、生成執(zhí)行計(jì)劃、執(zhí)行計(jì)劃優(yōu)化、分派任務(wù)和資源調(diào)度等能力。 Worker來(lái)自：專題![]()
提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS助力終端消費(fèi)云冷熱數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析案例 業(yè)務(wù)痛點(diǎn)： 探索查詢HDFS 10PB級(jí)歷史數(shù)據(jù)，耗時(shí)平均約1小時(shí)，全量掃描耗資源。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)存儲(chǔ)3個(gè)月熱數(shù)據(jù)，3個(gè)月至2年歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于HDFS，現(xiàn)有系統(tǒng)對(duì)熱數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)無(wú)法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。來(lái)自：百科![]()
09:48:11 MRS 基于開源軟件Hadoop進(jìn)行功能增強(qiáng)、Spark內(nèi)存計(jì)算引擎、HBase分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)以及Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)框架，提供企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢和分析的統(tǒng)一平臺(tái)，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(jì)算 海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)來(lái)自：百科![]()
Optimizer：優(yōu)化器，分為邏輯優(yōu)化器和物理優(yōu)化器，分別對(duì)HiveQL生成的執(zhí)行計(jì)劃和MapReduce任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化。 · Executor：按照任務(wù)的依賴關(guān)系分別執(zhí)行Map/Reduce任務(wù)。 · ThriftServer：提供thrift接口，作為JDBC的服務(wù)端，并將Hive和其他應(yīng)用程序集成起來(lái)。來(lái)自：百科![]()
統(tǒng)一管理控制臺(tái)，輕松執(zhí)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理任務(wù)，數(shù)據(jù)庫(kù)自運(yùn)維讓用戶專注于數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)。獨(dú)有的Oracle、PostgreSQL、Teradata兼容模式和一鍵式異構(gòu) 數(shù)據(jù)庫(kù)遷移 工具。 自由擴(kuò)展 用戶可根據(jù)數(shù)據(jù)量和業(yè)務(wù)負(fù)載，自由調(diào)整集群規(guī)模和實(shí)例規(guī)格，時(shí)刻保持性能/成本最優(yōu)。 應(yīng)用場(chǎng)景 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 數(shù)據(jù)來(lái)自：百科![]()
Client和Loader Server組成，如圖所示，各部分功能介紹如下： Loader Client： Loader的客戶端，包括WebUI和CLI版本兩種交互界面。 Loader Server： Loader的服務(wù)端，主要功能包括：處理客戶端操作請(qǐng)求、管理連接器和元數(shù)據(jù)、提交來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)？ 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)？ 時(shí)間：2024-03-30 09:53:49 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)DWS助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析案例來(lái)自：百科![]()
智能工具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 課程簡(jiǎn)介 介紹數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展趨勢(shì)及華為云DWS服務(wù)，并通過(guò)實(shí)踐學(xué)習(xí)如何使用DWS。 課程目標(biāo) 了解DWS的發(fā)展趨勢(shì)及華為云DWS功能特性，掌握DWS基本應(yīng)用操作。 課程大綱 第1章 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 第2章 DWS全景研討 第3章 DWS解決方案探討來(lái)自：百科![]()
QL。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kù)，支持x86和Kunpeng硬件架構(gòu)，支持行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ)，提供GB~PB級(jí)數(shù)據(jù)分析能力、多模分析和實(shí)時(shí)處理能力，用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)決策和混合負(fù)載等來(lái)自：百科![]()
公網(wǎng)接入-成本優(yōu)化相關(guān)介紹 公網(wǎng)接入-成本優(yōu)化相關(guān)介紹 時(shí)間：2021-03-25 16:03:29 云服務(wù)器 云計(jì)算 網(wǎng)絡(luò)安全 公網(wǎng)IP 公網(wǎng)帶寬使用量：根據(jù)業(yè)務(wù)公網(wǎng)帶寬使用量的多少，選擇合理的計(jì)費(fèi)模式。 主要支持如下幾種計(jì)費(fèi)模式： 1.帶寬計(jì)費(fèi)：按購(gòu)買帶寬大小和使用時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行收費(fèi)；來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)源的方式，可訪問(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。 另外，SparkS來(lái)自：專題![]()
智能工具，經(jīng)濟(jì)高效地挖掘和分析海量數(shù)據(jù)。 報(bào)名學(xué)習(xí) 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)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(lái)自：百科![]()
割接后，業(yè)務(wù)運(yùn)行穩(wěn)定性監(jiān)控： •關(guān)鍵KPI指標(biāo)確認(rèn) •每日健康巡檢 •實(shí)時(shí)性能監(jiān)控 優(yōu)化 •通過(guò)上云遷移過(guò)程優(yōu)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，部署方式 •存儲(chǔ)優(yōu)化 •虛擬化平臺(tái)優(yōu)化 •OS優(yōu)化 •數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化 評(píng)估 根據(jù)業(yè)務(wù)運(yùn)行情況，遷移計(jì)劃書評(píng)估遷移完成結(jié)果。 •目標(biāo)性能基線 •性能基線比對(duì)（與遷移前比對(duì)） 驗(yàn)收 客戶簽署《業(yè)來(lái)自：百科![]()
能BI工具、數(shù)據(jù)挖掘和分析工具，均可以通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)接口與DWS集成。DWS兼容PostgreSQL生態(tài)，且SQL語(yǔ)法進(jìn)行了兼容MySQL、Oracle和Teradata的處理。應(yīng)用只需做少量改動(dòng)即可向DWS平滑遷移。 接口 支持應(yīng)用程序通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)JDBC 4.0和ODBC 3.5連接DWS。來(lái)自：百科![]()
面向未來(lái)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(dòng)，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，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)特惠活動(dòng) [ 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)來(lái)自：百科
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