- hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)配置一個(gè) 內(nèi)容精選 換一換
-
。 DWS與傳統(tǒng) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 相比,主要有以下特點(diǎn)與顯著優(yōu)勢(shì),可解決多行業(yè)超大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與通用平臺(tái)管理問題: 易使用 一站式可視化便捷管理 DWS讓您能夠輕松完成從項(xiàng)目概念到生產(chǎn)部署的整個(gè)過程。通過使用DWS管理控制臺(tái),您不需要安裝數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件,也不需要部署數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器,就可以在幾來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehouse) 什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehouse) 時(shí)間:2021-03-03 11:16:30 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù),并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù),可借助DWS來(lái)自:百科
- hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)配置一個(gè) 相關(guān)內(nèi)容
-
網(wǎng)絡(luò)劃分為業(yè)務(wù)平面和管理平面,兩個(gè)平面采用物理隔離的方式進(jìn)行部署,保證業(yè)務(wù)、管理各自網(wǎng)絡(luò)的安全性。 安全組規(guī)則保護(hù),租戶可以通過自定義安全組的功能,配置安全域的訪問規(guī)則,提供靈活的網(wǎng)絡(luò)安全性配置。 外部應(yīng)用軟件訪問數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)支持SSL網(wǎng)絡(luò)安全協(xié)議。 支持?jǐn)?shù)據(jù)從 OBS 導(dǎo)入的加密傳輸。來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS冷熱數(shù)據(jù)分離 時(shí)間:2021-03-05 15:08:32 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS將OBS上存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為外部表,從而利用數(shù)據(jù)庫(kù)SQL引擎的能力對(duì)OBS上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。DWS數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) SQL On OBS,冷熱數(shù)據(jù)分離,歷史數(shù)據(jù)查詢免搬遷。來(lái)自:百科
- hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)配置一個(gè) 更多內(nèi)容
-
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)適合哪些場(chǎng)合使用 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)適合哪些場(chǎng)合使用 時(shí)間:2020-09-24 14:43:28 商業(yè)智能系統(tǒng),數(shù)據(jù)儀表盤,探索式和交互式數(shù)據(jù)分析,批量數(shù)據(jù)處理等都是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的強(qiáng)項(xiàng)。 商業(yè)智能系統(tǒng) 商業(yè)智能系統(tǒng)也就是一般所指的BI系統(tǒng)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)普遍的使用場(chǎng)景就是來(lái)自:百科于您自己的數(shù)據(jù)大屏。 我的數(shù)據(jù) 通過我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)源的連接配置,支持如下數(shù)據(jù)源: 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)(OBS) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(DWS) 數(shù)據(jù)湖探索 ( DLI ) MapReduce服務(wù) (MRS Hive) MapReduce服務(wù)(MRS SparkSQL) 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DWS) 7天玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(DWS) 時(shí)間:2020-12-16 09:08:10 華為企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)連續(xù)兩年入選Forrester,并在國(guó)產(chǎn)品牌中排名第一。獲得業(yè)界權(quán)威機(jī)構(gòu)對(duì)華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)的一致肯定和高度評(píng)價(jià)。來(lái)自:百科為什么要使用華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ? 免費(fèi)體驗(yàn) 應(yīng)用場(chǎng)景:云上數(shù)據(jù)平臺(tái)快速搭建 概述 為什么要使用公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS) ? 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) DWS輸出流(通過OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式):功能描述 DWS輸出流(通過OBS轉(zhuǎn)儲(chǔ)方式):功能描述 數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、 數(shù)據(jù)湖 、湖倉(cāng)一體分別是什么?:數(shù)據(jù)智能方案來(lái)自:百科時(shí)間大于作業(yè)配置的調(diào)度周期,會(huì)導(dǎo)致后面批次的作業(yè)實(shí)例堆積,從而出現(xiàn)上述問題。 出現(xiàn)上述問題時(shí),請(qǐng)檢查作業(yè)配置的調(diào)度周期是否小于作業(yè)實(shí)際執(zhí)行所需要的時(shí)間,根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整作業(yè)的調(diào)度計(jì)劃。 配置了 SMN 通知,卻收不到作業(yè)失敗告警通知? 在“運(yùn)維調(diào)度 > 通知管理”中配置了作業(yè)異常/失來(lái)自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS核心技術(shù)優(yōu)勢(shì) 時(shí)間:2021-03-05 15:02:23 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是指從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中創(chuàng)建信息數(shù)據(jù)庫(kù),并針對(duì)決策和分析進(jìn)行優(yōu)化。華為云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù),可借助DWS Expr來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)比 時(shí)間:2020-09-24 14:45:50 廣義上來(lái)說,Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)也可以看做是新一代的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng),它也具有很多現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特征,也被企業(yè)所廣泛使用。因?yàn)镸PP架構(gòu)的可來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 云硬盤應(yīng)用場(chǎng)景:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 時(shí)間:2021-03-23 19:41:16 云硬盤 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kù)上云往往會(huì)面臨性能、可靠性等各方面的問題。例如oracle來(lái)自:百科
- 使用 Hive 構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)與Hive入門
- 大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之Hive的部署
- 七十八、Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)際操作(操作測(cè)試)
- 【hive基礎(chǔ)增強(qiáng)】Hive參數(shù)配置及數(shù)據(jù)類型
- Hadoop學(xué)習(xí)--Hive安裝與配置
- Hive快速入門系列(7) | Hive常見的屬性配置
- Hive on Tez 的安裝配置
- hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì),項(xiàng)目中分了幾層,都有什么
- spark SQL配置連接Hive Metastore 3.1.2
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)GaussDB(DWS)學(xué)習(xí)與資源_數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)培訓(xùn)課程_數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)視頻教程
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS入門
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS功能
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS資源
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS定價(jià)
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出_數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出工具
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景_數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)客戶案例_GaussDB(DWS)
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)備份恢復(fù)
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)兼容性
- ALM-16045 Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)被刪除
- 開發(fā)一個(gè)Hive SQL作業(yè)
- ALM-16046 Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)權(quán)限被修改
- ALM-16001 Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)空間使用率超過閾值
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
- ALM-16001 Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)空間使用率超過閾值(2.x及以前版本)
- 配置Hive動(dòng)態(tài)脫敏
- 配置Hive源端參數(shù)
- 同步Hive表配置
- 配置Hive源端參數(shù)