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- 大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive原理和架構(gòu) 內(nèi)容精選 換一換
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09:48:11 MRS 基于開(kāi)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：百科測(cè)試、金絲雀發(fā)布等）以及彈性功能（超時(shí)、重試、熔斷器等）。 Citadel：通過(guò)內(nèi)置的身份和證書管理，可以支持強(qiáng)大的服務(wù)到服務(wù)以及最終用戶的身份驗(yàn)證。 Galley： Istio 的配置驗(yàn)證、提取、處理和分發(fā)組件。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在???????????????來(lái)自：百科
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來(lái)自：百科GaussDB 架構(gòu) GaussDB架構(gòu) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB，是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，卓越性能，極致性能和準(zhǔn)線性擴(kuò)展，PB級(jí)存儲(chǔ)和1000+節(jié)點(diǎn)，企業(yè)級(jí)負(fù)載下性能卓越。 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，是華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，卓越性能，極致性能和準(zhǔn)線性擴(kuò)展，來(lái)自：專題
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PS突發(fā)上限僅為16000，云硬盤的IOPS上限已經(jīng)超過(guò)了突發(fā)IOPS，因此該云硬盤無(wú)需突發(fā)能力。 以下介紹云硬盤突發(fā)IOPS的消耗原理和儲(chǔ)蓄原理。 突發(fā)的實(shí)現(xiàn)基于令牌桶，令牌桶中的初始令牌數(shù)量 = 突發(fā)時(shí)間 × IOPS突發(fā)上限，此處突發(fā)時(shí)間固定為1800 s。 以100 GB來(lái)自：百科![]()
預(yù)掃描：通過(guò)獲取目標(biāo)主機(jī)的IP地址和掃描端口信息，進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別和漏洞信息收集，準(zhǔn)備掃描任務(wù)。 2. 實(shí)際掃描：根據(jù)預(yù)掃描結(jié)果，選擇合適的掃描工具進(jìn)行實(shí)際掃描。掃描工具可以是商業(yè)產(chǎn)品或開(kāi)源工具，主要包括主動(dòng)掃描器、被動(dòng)掃描器和綜合掃描器等。 3. 分析報(bào)告：掃描完成后，生成漏洞報(bào)告和修復(fù)建議，對(duì)發(fā)現(xiàn)來(lái)自：百科![]()
為什么執(zhí)行完HIVE任務(wù)什么結(jié)果都不顯示？ 解決方案：清理緩存數(shù)據(jù)，采用直連方式，數(shù)據(jù)就可以顯示出來(lái)了。 作業(yè)的計(jì)劃時(shí)間和開(kāi)始時(shí)間相差大，是什么原因？ 在作業(yè)監(jiān)控頁(yè)面查看作業(yè)運(yùn)行記錄時(shí)，發(fā)現(xiàn)作業(yè)的計(jì)劃時(shí)間和開(kāi)始時(shí)間相差較大。其中計(jì)劃時(shí)間是作業(yè)預(yù)期開(kāi)始執(zhí)行的時(shí)間，即用戶為作業(yè)配置的調(diào)度計(jì)劃。開(kāi)始時(shí)間是作業(yè)實(shí)際開(kāi)始執(zhí)行的時(shí)間。來(lái)自：專題![]()
快速升級(jí)，降低版本升級(jí)對(duì)業(yè)務(wù)的影響度； 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![]()
daemon涉及了容器、鏡像、存儲(chǔ)等多方面的內(nèi)容，涉及多個(gè)模塊的實(shí)現(xiàn)和交互。 3、Containers： 容器以鏡像為基礎(chǔ)，同時(shí)又為鏡像提供了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)和隔離的運(yùn)行環(huán)境。 Docker的容器就是“軟件界的集裝箱”，可以安裝任意的軟件和庫(kù)文件，做任意的運(yùn)行環(huán)境配置。開(kāi)發(fā)及運(yùn)維人員在轉(zhuǎn)移和部署應(yīng)用的時(shí)候，不需關(guān)心容器里裝來(lái)自：百科![]()
對(duì)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)場(chǎng)景，在選擇云硬盤規(guī)格時(shí)，我們建議選用超高IO云硬盤，因?yàn)槌^(guò)IO云盤可以滿足低延遲、高讀寫速率以及大吞吐量的應(yīng)用需求。 文中課程 更多精彩課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)，盡在華為云學(xué)院 塊存儲(chǔ)服務(wù)EVS：云上堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)底座 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，用戶將對(duì)云硬盤形成系統(tǒng)的理解，掌握云硬盤的相關(guān)知識(shí)及如何在對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景下使用云硬盤。來(lái)自：百科![]()
可從數(shù)十萬(wàn)種數(shù)據(jù)源（例如日志和定位追蹤事件、網(wǎng)站點(diǎn)擊流、社交媒體源等）中連續(xù)捕獲、傳送和存儲(chǔ)數(shù)TB數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)流向： 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入實(shí)時(shí)從多種數(shù)據(jù)源采集數(shù)據(jù)。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入連續(xù)傳輸數(shù)據(jù)，自動(dòng)將數(shù)據(jù)傳輸至MRS， DLI ，DWS和 OBS 等服務(wù)做計(jì)算、分析和存儲(chǔ)。 圖3數(shù)據(jù)流向 關(guān)鍵能力：來(lái)自：百科![]()
對(duì)已新建的Pipeline作業(yè)進(jìn)行開(kāi)發(fā)和配置。Pipeline模式作業(yè)包含批處理作業(yè)和實(shí)時(shí)處理作業(yè)（包含多種不同類型的節(jié)點(diǎn)算子）。 開(kāi)發(fā)一個(gè)單任務(wù)作業(yè) 對(duì)已新建的單任務(wù)作業(yè)進(jìn)行開(kāi)發(fā)和配置。單任務(wù)作業(yè)包含批處理作業(yè)（各種SQL腳本和Data Migration）和實(shí)時(shí)處理作業(yè)（DLI Spark、Flink來(lái)自：專題![]()
從DWS集群導(dǎo)入數(shù)據(jù)到新集群 DWS 支持兩個(gè)GaussDB(DWS)集群之間的數(shù)據(jù)互訪互通。通過(guò)Foreign Table方式實(shí)現(xiàn)跨DWS集群的數(shù)據(jù)訪問(wèn)和導(dǎo)入。 適用于多套DWS集群之間的數(shù)據(jù)同步。 基于GDS的跨集群互聯(lián)互通 DWS 通過(guò)GDS進(jìn)行數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)多個(gè)集群之間的數(shù)據(jù)同步。 適用于多套DWS集群之間的數(shù)據(jù)同步。來(lái)自：專題![]()
件最近訪問(wèn)時(shí)間和最近修改時(shí)間，自動(dòng)調(diào)整文件存儲(chǔ)策略、修改文件副本數(shù)、移動(dòng)文件所在目錄、自動(dòng)刪除文件，以便充分利用存儲(chǔ)的性能和容量。 HDFS文件存儲(chǔ)在多種等級(jí)的存儲(chǔ)介質(zhì)中，有不同的副本數(shù)。本特性可以手工設(shè)置HDFS目錄的存儲(chǔ)策略，或者根據(jù)HDSF文件最近訪問(wèn)時(shí)間和最近修改時(shí)間，自來(lái)自：專題![]()
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![]()
戶可以在集群中創(chuàng)建數(shù)據(jù)遷移作業(yè)，在云上和云下的同構(gòu)/異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間批量遷移數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)源：即數(shù)據(jù)的來(lái)源，本質(zhì)是講存儲(chǔ)或處理數(shù)據(jù)的媒介，比如：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、 數(shù)據(jù)湖 等。每一種數(shù)據(jù)源不同，其數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、傳輸、處理和應(yīng)用的模式、場(chǎng)景、技術(shù)和工具也不相同。 源數(shù)據(jù)：源數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 架構(gòu)設(shè)計(jì)基礎(chǔ) 時(shí)間：2020-12-07 15:34:20 在做業(yè)務(wù)云遷移之前，從架構(gòu)設(shè)計(jì)的角度考慮高可用、高擴(kuò)展等問(wèn)題是必不可少的環(huán)節(jié)，也是影響業(yè)務(wù)遷移進(jìn)度和效果的重要因素，學(xué)習(xí)本課程，將學(xué)會(huì)如何在云端設(shè)計(jì)合適的架構(gòu)來(lái)承載業(yè)務(wù)，應(yīng)對(duì)后繼業(yè)務(wù)架構(gòu)的演進(jìn)。 課程簡(jiǎn)介來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云原生應(yīng)用架構(gòu) 云原生應(yīng)用架構(gòu) 時(shí)間：2020-12-09 09:44:05 各行各業(yè)的研究者正在創(chuàng)造性地使用容器等云原生技術(shù)，推動(dòng)資源調(diào)度、邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI等各領(lǐng)域的發(fā)展。在IT工業(yè)界蓬勃發(fā)展的云原生技術(shù)浪潮中，探討云原生技術(shù)對(duì)于IT行業(yè)的重大來(lái)自：百科![]()
開(kāi)源分布式計(jì)算平臺(tái)，可以充分利用集群的計(jì)算和存儲(chǔ)能力，完成海量數(shù)據(jù)的處理。企業(yè)自行部署Hadoop系統(tǒng)有成本高，周期長(zhǎng)，難運(yùn)維和不靈活等問(wèn)題。 針對(duì)上述問(wèn)題，華為云提供了大數(shù)據(jù) MapReduce服務(wù) （MRS），MRS是一個(gè)在華為云上部署和管理Hadoop系統(tǒng)的服務(wù)，一鍵即可部署H來(lái)自：專題![]()
針對(duì)即時(shí)的分析需求，分析人員可實(shí)時(shí)從大數(shù)據(jù)平臺(tái)中獲取信息。 彈性伸縮 增加節(jié)點(diǎn)，即可擴(kuò)展系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和查詢分析的性能，可支持PB級(jí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算。 增強(qiáng)型ETL和實(shí)時(shí)BI分析 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在整個(gè)BI系統(tǒng)中起到了支柱的角色，更是海量數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、分析的核心。為IoT（Internet of來(lái)自：百科
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