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- 華為dli是什么型號(hào) 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 是什么 數(shù)據(jù)湖 探索DLI是什么 時(shí)間：2020-12-18 11:20:39 數(shù)據(jù)湖 mysql 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)湖探索DLI用戶(hù)可以通過(guò)可視化界面、Restful API、JDBC、ODBC、Beeline等多種接入方式對(duì)云上CloudTable來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是什么 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是什么 時(shí)間：2020-09-03 15:32:26 數(shù)據(jù)湖探索（Data Lake Insight，簡(jiǎn)稱(chēng)DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài)， 實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless來(lái)自：百科
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SQL特性。 DLI服務(wù)架構(gòu)：Serverless DLI是無(wú)服務(wù)器化的大數(shù)據(jù)查詢(xún)分析服務(wù)，其優(yōu)勢(shì)在于： 按量計(jì)費(fèi)：真正的按使用量（掃描量/CU時(shí)）計(jì)費(fèi)，不運(yùn)行作業(yè)時(shí)0費(fèi)用。 自動(dòng)擴(kuò)縮容：根據(jù)業(yè)務(wù)負(fù)載，對(duì)計(jì)算資源進(jìn)行預(yù)估和自動(dòng)擴(kuò)縮容。 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索（Data Lake來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) dli入門(mén)指南 dli入門(mén)指南 時(shí)間：2020-09-04 10:13:27 數(shù)據(jù)湖探索（Data Lake Insight，簡(jiǎn)稱(chēng)DLI）是基于Apache Spark生態(tài)，完全托管的大數(shù)據(jù)處理分析服務(wù)。企業(yè)使用標(biāo)準(zhǔn)SQL或Spark程序就能輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源的聯(lián)邦分析，挖掘和探索數(shù)據(jù)價(jià)值。來(lái)自：百科![]()
服務(wù)。因?yàn)?ldquo;大數(shù)據(jù)平臺(tái)組”需要使用DLI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，所有“基礎(chǔ)平臺(tái)組組長(zhǎng)”增加了一個(gè)權(quán)限為“DLI服務(wù)管理員”（DLI Service Admin）的子賬號(hào)用于管理和使用DLI服務(wù)。“基礎(chǔ)平臺(tái)組組長(zhǎng)”按照公司兩個(gè)業(yè)務(wù)對(duì)于數(shù)據(jù)分析的要求，創(chuàng)建了“隊(duì)列A”分配給“數(shù)據(jù)工程師A”運(yùn)行來(lái)自：百科![]()
FusionInsight 智能數(shù)據(jù)湖解決方案 華為云Stack智能數(shù)據(jù)湖湖倉(cāng)一體方案，大數(shù)據(jù)一站式SQL分析技術(shù) 數(shù)據(jù)湖探索DLI是什么 數(shù)據(jù)湖治理中心DGC是什么 相關(guān)推薦 什么是DLI DLI中的Spark組件與 MRS 中的Spark組件有什么區(qū)別？ 支持的數(shù)據(jù)源（2.9.2.200）:表/文件遷移支持的數(shù)據(jù)源類(lèi)型來(lái)自：百科![]()
賦權(quán)以數(shù)據(jù)庫(kù)為單位。 在DLI中，表和數(shù)據(jù)庫(kù)是定義底層數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)容器。表中的元數(shù)據(jù)讓DLI知道數(shù)據(jù)所在的位置，并指定了數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)，例如列名稱(chēng)、數(shù)據(jù)類(lèi)型和表名稱(chēng)。數(shù)據(jù)庫(kù)是表的邏輯分組。 元數(shù)據(jù) 元數(shù)據(jù)（Metadata）是用來(lái)定義數(shù)據(jù)類(lèi)型的數(shù)據(jù)。主要是描述數(shù)據(jù)自身信息，包含源、大來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Serverless DLI與自建Hadoop對(duì)比 Serverless DLI與自建Hadoop對(duì)比 時(shí)間：2020-09-03 15:43:59 DLI完全兼容Apache Spark、Apache Flink生態(tài)和接口，線(xiàn)下應(yīng)用可無(wú)縫平滑遷移上云，減少遷來(lái)自：百科![]()
OBS、DIS、DAYU 圖3運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的相關(guān)特征，數(shù)據(jù)體量巨大，例如，全球衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)量達(dá)到PB級(jí)。數(shù)據(jù)種類(lèi)多，有結(jié)構(gòu)化的遙感影像柵格數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的空間位置數(shù)據(jù)、三維建模數(shù)據(jù)；在大體量的地理大數(shù)據(jù)中，通過(guò)高效的挖掘工具來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) DLI服務(wù)使用場(chǎng)景 DLI服務(wù)使用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-03 16:57:20 數(shù)據(jù)庫(kù)分析 數(shù)據(jù)庫(kù)分析： 應(yīng)用的數(shù)據(jù)（如：注冊(cè)信息）存在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，想對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 痛點(diǎn)： •數(shù)據(jù)量日益增多，復(fù)雜查詢(xún)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)查不出來(lái) •數(shù)據(jù)分庫(kù)分表存在多個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，無(wú)法做全量分析來(lái)自：百科![]()
客戶(hù)端工具和SDK 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索（Data Lake Insight，簡(jiǎn)稱(chēng)DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài)， 實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計(jì)算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎，企業(yè)僅需使用SQL或程序就可輕松完成異構(gòu)數(shù)據(jù)源的批處來(lái)自：百科![]()
第3章 Flink作業(yè) 第4章 多數(shù)據(jù)源融合計(jì)算 數(shù)據(jù)湖探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索（Data Lake Insight，簡(jiǎn)稱(chēng)DLI）是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生態(tài)， 實(shí)現(xiàn)批流一體的Serverless大數(shù)據(jù)計(jì)算分析服務(wù)。DLI支持多模引擎，企業(yè)僅需使用S來(lái)自：百科![]()
便捷地進(jìn)行車(chē)輛數(shù)據(jù)管理與分析。 在車(chē)聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，云計(jì)算與大數(shù)據(jù)為企業(yè)提供了強(qiáng)大的分析挖掘能力，可以幫助企業(yè)和車(chē)隊(duì)管理者更加科學(xué)、便捷地進(jìn)行車(chē)輛數(shù)據(jù)管理與分析。 使用DLI進(jìn)行車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景駕駛行為數(shù)據(jù)分析 電商BI報(bào)表分析 利用華為云數(shù)據(jù)湖探索、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)以及永洪BI來(lái)分析用戶(hù)和商品來(lái)自：專(zhuān)題![]()
別免費(fèi) 大數(shù)據(jù)分析是什么_使用MapReduce_創(chuàng)建MRS服務(wù) 華為CCE怎么用_華為云CCE如何使用_容器引擎使用 共享帶寬多少錢(qián)_共享帶寬是什么_共享帶寬怎么用 什么是EIP_EIP有什么線(xiàn)路類(lèi)型_如何訪(fǎng)問(wèn)EIP 連接 GaussDB 數(shù)據(jù)庫(kù)_華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)_新建數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
DLI可以查詢(xún)存儲(chǔ)在OBS中的數(shù)據(jù)，本例介紹使用DLI提交SQL作業(yè)查詢(xún)OBS數(shù)據(jù)的操作步驟。 DLI可以查詢(xún)存儲(chǔ)在OBS中的數(shù)據(jù)，本例介紹使用DLI提交SQL作業(yè)查詢(xún)OBS數(shù)據(jù)的操作步驟。 創(chuàng)建并提交Spark SQL作業(yè) 使用DLI提交SQL作業(yè)查詢(xún)RDS MySQL數(shù)據(jù) 本例以SQL作業(yè)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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SQL作業(yè)的開(kāi)發(fā)指南 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫(xiě)入到DWS 汽車(chē)駕駛的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息為數(shù)據(jù)源發(fā)送到Kafka中，再將Kafka數(shù)據(jù)的分析結(jié)果輸出到DWS中。 汽車(chē)駕駛的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息為數(shù)據(jù)源發(fā)送到Kafka中，再將Kafka數(shù)據(jù)的分析結(jié)果輸出到DWS中 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫(xiě)入到DWS PostgreSQL來(lái)自：專(zhuān)題
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