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- hive數(shù)據(jù)倉庫實驗總結 內(nèi)容精選 換一換
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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)庫是面向事務的設計,數(shù)據(jù)倉庫是面向主題設計的。 2、數(shù)據(jù)庫一般存儲在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉庫存儲的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫設計是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉庫在設計是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫是為捕獲數(shù)據(jù)而設計,數(shù)據(jù)倉庫是為分析數(shù)據(jù)而設計。來自:百科GaussDB (DWS)服務即開即用 相比以前動輒長達數(shù)月的數(shù)據(jù)倉庫選型采購過程,在公有云上開通使用數(shù)據(jù)倉庫服務只需要數(shù)分鐘時間簡化了企業(yè)用戶的購買過程,使用數(shù)據(jù)倉庫的方式,降低使用數(shù)據(jù)倉庫的代價和門檻,讓數(shù)據(jù)倉庫實實在在地走進千萬家大中小企業(yè),讓數(shù)據(jù)為企業(yè)的發(fā)展和決策提供其應有的價值。來自:百科
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據(jù)應用場景,將數(shù)據(jù)進行結構和邏輯的轉換,轉化成滿足業(yè)務目標的數(shù)據(jù)模型。 基于預設的數(shù)據(jù)模型,使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析,用戶可以選擇Hive(數(shù)據(jù)倉庫),SparkSQL以及Presto交互式查詢引擎。 5、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結果的呈現(xiàn),并與 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts S來自:專題Hadoop是一個分布式計算開源框架,在很多大型網(wǎng)站上都已經(jīng)得到了應用,如果服務集成平臺的日志量將會很大,這也正好符合了分布式計算的適用場景。分析客戶需求 提供解決方案 安裝部署性能調(diào)優(yōu) 提供大數(shù)據(jù)業(yè)務支撐團隊服務來自:其他
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10:07:58 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于 FusionInsight 等商業(yè)軟件混合部署。 適用的組件有: 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink; 2. Hbase、ElasticSearch、Storm/Kafka/Flume、GraphBase; 3.來自:百科基于昇騰 彈性云服務器 的人工智能應用開發(fā)實驗(Python) 基于昇騰彈性云服務器的人工智能應用開發(fā)實驗(Python) 時間:2020-12-01 15:31:03 實驗配置了AI1開發(fā)環(huán)境和典型樣例指導書,供您選擇感興趣的案例完成應用開發(fā)。 實驗目標與基本要求 ① 了解基于昇騰310進行智能應用開發(fā)的常用流程;來自:百科GaussDB(DWS)的產(chǎn)品優(yōu)勢之一,易使用,體現(xiàn)在如下的方面: 一站式可視化便捷管理:通過使用GaussDB(DWS)管理控制臺,完成應用程序與數(shù)據(jù)倉庫的連接、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)恢復、數(shù)據(jù)倉庫資源和性能監(jiān)控等運維管理工作。 與大數(shù)據(jù)無縫集成:可以使用標準SQL查詢HDFS、 OBS 上的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)無需搬遷。 提供來自:百科利用數(shù)據(jù)倉庫服務,帶您探索球星薪酬影響的決定性因素,掌握大數(shù)據(jù)分析 立即認證 MySQL本地 數(shù)據(jù)庫遷移 實驗 本實驗以某本地數(shù)據(jù)中心MySQL數(shù)據(jù)庫遷移為例,指導用戶掌握DRS遷移流程 本實驗以某本地數(shù)據(jù)中心MySQL數(shù)據(jù)庫遷移為例,指導用戶掌握DRS遷移流程 立即實驗來自:專題MRS 集群客戶端安裝與使用 MRS Hive服務介紹 如何選擇應用管理與運維平臺 虛擬私有云VPC 是什么 流水線部署 GaussDB數(shù)據(jù)庫 入門 編譯構建服務使用鯤鵬環(huán)境構建 部署服務快速上手教程 華為云云硬盤 EVS好用嗎 軟件測試流程 OBS常見問題 MRS數(shù)據(jù)備份恢復 數(shù)據(jù)倉庫服務 DWS來自:專題數(shù)據(jù)管理 支持管理DWS、 DLI 、MRS Hive等多種數(shù)據(jù)倉庫。 支持可視化和DDL方式管理數(shù)據(jù)庫表。 數(shù)據(jù)集成 與批量數(shù)據(jù)遷移無縫集成,依托批量數(shù)據(jù)遷移的強力支撐,支持20多種異構數(shù)據(jù)源之間可靠高效的數(shù)據(jù)傳輸,輕松實現(xiàn)多數(shù)據(jù)源集成到數(shù)據(jù)倉庫。 腳本開發(fā) 提供在線腳本編輯器,支持多來自:百科,將數(shù)據(jù)進行結構和邏輯的轉換,轉化成滿足業(yè)務目標的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)分析 基于預設的數(shù)據(jù)模型,使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析,用戶可以選擇Hive(數(shù)據(jù)倉庫),SparkSQL以及Presto交互式查詢引擎。 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結果的呈現(xiàn),并與 數(shù)據(jù)湖 工廠(DLF)集成,提供一站式來自:百科
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