Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買(mǎi)
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
￥0.00
元
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買(mǎi)
- 簡(jiǎn)述hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)原理和構(gòu)架 內(nèi)容精選 換一換
-
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)。來(lái)自：專題
- 簡(jiǎn)述hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)原理和構(gòu)架 相關(guān)內(nèi)容
-
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：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) Flink原理和特性 Flink原理和特性 時(shí)間：2020-09-23 15:15:00 Flink原理： Stream&Transformation&Operator 用戶實(shí)現(xiàn)的Flink程序是由Stream和Transformation這兩個(gè)基本構(gòu)建塊組成。來(lái)自：百科
- 簡(jiǎn)述hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)原理和構(gòu)架 更多內(nèi)容
-
![]()
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![]()
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![]()
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![]()
GaussDB NoSQL的系統(tǒng)構(gòu)架 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB NoSQL的系統(tǒng)構(gòu)架 時(shí)間：2020-09-08 10:56:59 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB NoSQL是一款基于計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，由多個(gè)同構(gòu)節(jié)點(diǎn)組成計(jì)算集群。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在分布式共享存儲(chǔ)池中。計(jì)算和存儲(chǔ)資源解耦，支持獨(dú)立彈性伸縮，擴(kuò)縮容無(wú)數(shù)據(jù)遷移。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![]()
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![]()
全站加速請(qǐng)求數(shù) 全站加速的動(dòng)態(tài)請(qǐng)求數(shù)和靜態(tài)請(qǐng)求數(shù)計(jì)費(fèi)。 增值服務(wù)計(jì)費(fèi) 說(shuō)明：服務(wù)概覽和統(tǒng)計(jì)分析頁(yè)面展示的是加速域名日志中記錄的流量數(shù)據(jù)，是應(yīng)用層日志統(tǒng)計(jì)出的流量，但是實(shí)際產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)流量由于TCP/IP包頭消耗和TCP重傳消耗要比應(yīng)用層統(tǒng)計(jì)到的流量高出7%~15%。因此按照業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)用于來(lái)自：專題![]()
共享云硬盤(pán)的數(shù)據(jù)共享原理和常見(jiàn)的使用誤區(qū) 共享云硬盤(pán)的數(shù)據(jù)共享原理和常見(jiàn)的使用誤區(qū) 時(shí)間：2020-08-25 14:28:40 共享云硬盤(pán)本質(zhì)是將同一塊云硬盤(pán)掛載給多個(gè)云服務(wù)器使用，類似于將一塊物理硬盤(pán)掛載給多臺(tái)物理服務(wù)器，每一臺(tái)服務(wù)器均可以對(duì)該硬盤(pán)任意區(qū)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取和寫(xiě)入。如果這來(lái)自：百科![]()
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)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![]()
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![]()
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![]()
API，支持第三方系統(tǒng)調(diào)用和集成。 CDM 提供Web化的管理控制臺(tái)；可視化界面對(duì)數(shù)據(jù)源和遷移任務(wù)進(jìn)行配置；提供了REST API，支持第三方系統(tǒng)調(diào)用和集成。 高效率 TOP CDM任務(wù)基于分布式計(jì)算框架，自動(dòng)將任務(wù)切分為獨(dú)立的子任務(wù)并行執(zhí)行，能夠極大提高數(shù)據(jù)遷移的效率。針對(duì)Hive、HBase來(lái)自：專題![]()
速路 3.4 通過(guò)灰度發(fā)布降低全網(wǎng)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)和問(wèn)題影響度 04 價(jià)值流表征：通過(guò)三層指標(biāo)管理邏輯及模型化實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)評(píng)估 4.1 通過(guò)有效數(shù)據(jù)度量實(shí)現(xiàn)價(jià)值流表征 4.2 DevSecOps質(zhì)量效能指標(biāo)管理邏輯 4.3 基于指標(biāo)的質(zhì)量效能度量和評(píng)估 4.4 如何開(kāi)展基于業(yè)務(wù)的質(zhì)量效能管理來(lái)自：專題![]()
大數(shù)據(jù)組件，具有企業(yè)級(jí)、易運(yùn)維、高安全和低成本等產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)。 華為云 MapReduce服務(wù) （ MRS ）提供可控的企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，可輕松運(yùn)行Hadoop、Spark、HBase、HetuEngine等大數(shù)據(jù)組件，具有企業(yè)級(jí)、易運(yùn)維、高安全和低成本等產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)。 立即體驗(yàn)MRS 了解詳情來(lái)自：專題![]()
Redis) 游戲用什么數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for MySQL)快速入門(mén) 云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS for MySQL版本升級(jí) 云數(shù)據(jù)庫(kù)和普通數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器_免費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些 登錄數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi) 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL 免費(fèi)的 MySQL云數(shù)據(jù)庫(kù) MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn) 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB精選文章推薦來(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
看了本文的人還看了
- 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入門(mén)
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) DWS
- 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)兼容性
- 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù) GaussDB(DWS)數(shù)據(jù)備份恢復(fù)
相關(guān)主題