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- hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件包 內(nèi)容精選 換一換
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esseract被認(rèn)為是最精準(zhǔn)的開(kāi)源光學(xué)字符識(shí)別引擎之一。 配置流程 1.編譯工具配置 執(zhí)行如下命令，安裝Tesseract所使用的依賴(lài)軟件包。 yum install automake libtool gcc-c++libjpeg-devel libpng-devel libtiff-devel-y來(lái)自：百科TeraData 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 TeraData數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)及特點(diǎn)介紹 時(shí)間：2021-03-03 11:43:26 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kù)、Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件、企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、動(dòng)態(tài)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專(zhuān)用平臺(tái)。來(lái)自：百科
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支持從SFTP/FTP服務(wù)器導(dǎo)入數(shù)據(jù)到HDFS/ OBS 、HBase表、Phoenix表、Hive表 支持從HDFS/OBS、HBase表、Phoenix表導(dǎo)出數(shù)據(jù)到SFTP服務(wù)器 支持從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)到HBase表、Phoenix表、Hive表 支持從HBase表、Phoenix表導(dǎo)出數(shù)據(jù)到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(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![]()
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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(cāng)庫(kù) 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(lái)自：百科![]()
系統(tǒng)面臨的基本挑戰(zhàn)并未發(fā)生重大變化。本課程包含數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、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(cāng)庫(kù)核心內(nèi)容，適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)師、工程師等大數(shù)據(jù)愛(ài)好者參與學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 1.了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和維度模型： 對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(lái)自：百科![]()
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華為云計(jì)算 云知識(shí) GaussDB (DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移 時(shí)間：2021-06-17 12:36:40 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)遷移的應(yīng)用如下圖所示。遷移過(guò)程有如下的特點(diǎn)： 1. 平滑遷移 GaussDB來(lái)自：百科![]()
wget https://github.com/happyfish100/libfastcommon/archive/V1.0.38.tar.gz 3.編譯和安裝 1)解壓軟件包。 tar -zxvf V1.0.38.tar.gz 2)進(jìn)入libfastcommon的安裝目錄。 cd來(lái)自：百科![]()
/usr/local/src wget https://github.com/libuv/libuv/archive/v1.34.0.tar.gz -O libuv-1.34.0.tar.gz 3.編譯和安裝 1)解壓軟件包。 cd /usr/local/src tar -zxvf libuv-1.34.0來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)組件，支持 數(shù)據(jù)湖 、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。 云原生數(shù)據(jù)湖 MRS （MapReduce Service）為客戶(hù)提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase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(cāng)庫(kù)、BI、AI融合等能力。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
ORACLE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Sparxsystems Enterprise Architect Pro ORACLE數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) Sparxsystems Enterprise Architect Pro 快速直觀的建模與設(shè)計(jì)工具，完美的企業(yè)級(jí)可視化解決方案，分析，建模，測(cè)試和維護(hù)您的所有系統(tǒng)，軟件，流程和架構(gòu)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
Spark SQL 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio MRS Hive SQL 通過(guò)MRS Hive SQL節(jié)點(diǎn)執(zhí)行數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)模塊中預(yù)先定義的Hive SQL腳本。 數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā) 數(shù)據(jù)治理 中心 作業(yè)節(jié)點(diǎn)MRS Hive SQL 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio MRS Presto來(lái)自：專(zhuān)題![]()
我的數(shù)據(jù) 通過(guò)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 云數(shù)據(jù)庫(kù) PostgreSQL來(lái)自：百科
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