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    数据组件,支持 数据湖 数据仓库 、BI、AI融合等能力。 云原生数据湖 MRS (MapReduce Service)为客户提供Hudi、ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数据组件,支持数据湖、数据仓库、BI、AI融合等能力。
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    Spark SQL 数据治理中心 DataArts Studio MRS Hive SQL 通过MRS Hive SQL节点执行数据开发模块中预先定义的Hive SQL脚本。 数据开发 数据治理 中心 作业节点MRS Hive SQL 数据治理中心 DataArts Studio MRS Presto
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    类信息资源。 数据仓库和数据库的主要区别: 1、数据库是面向事务的设计,数据仓库是面向主题设计的。 2、数据库一般存储在线交易数据,数据仓库存储的一般是历史数据。 3、数据库设计是尽量避免冗余,数据仓库在设计是有意引入冗余。 4、数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是为分析数据而设计。
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    GaussDB (DWS)服务即开即用 相比以前动辄长达数月的数据仓库选型采购过程,在公有云上开通使用数据仓库服务只需要数分钟时间简化了企业用户的购买过程,使用数据仓库的方式,降低使用数据仓库的代价和门槛,让数据仓库实实在在地走进千万家大中小企业,让数据为企业的发展和决策提供其应有的价值。
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    据应用场景,将数据进行结构和逻辑的转换,转化成满足业务目标的数据模型。 基于预设的数据模型,使用易用SQL的数据分析,用户可以选择Hive数据仓库),SparkSQL以及Presto交互式查询引擎。 5、数据呈现调度 用于数据分析结果的呈现,并与数据治理中心DataArts S
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    Hadoop是一个分布式计算开源框架,在很多大型网站上都已经得到了应用,如果服务集成平台的日志量将会很大,这也正好符合了分布式计算的适用场景。分析客户需求  提供解决方案  安装部署性能调优 提供大数据业务支撑团队服务
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    华为云计算 云知识 EI第7课 如何通过Data Studio连接数据仓库? EI第7课 如何通过Data Studio连接数据仓库? 时间:2021-07-09 10:59:36 云小课 Data Studio是一款运行在Windows操作系统上的SQL客户端工具,有着丰富的G
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    什么是Cmockery 什么是Cmockery 时间:2020-11-16 09:59:00 简介 Cmockery是Google发布的用于C单元测试的一个轻量级的框架。它很小巧,对其他开源包没有依赖,对被测试代码侵入性小。 编译和测试方式 1.选择操作环境 本文选用华为鲲鹏云服务E CS
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    MRS集群客户端安装与使用 MRS Hive服务介绍 如何选择应用管理与运维平台 虚拟私有云VPC 是什么 流水线部署 GaussDB数据库 入门 编译构建服务使用鲲鹏环境构建 部署服务快速上手教程 华为云云硬盘 EVS好用吗 软件测试流程 OBS常见问题 MRS数据备份恢复 数据仓库服务 DWS
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    数据管理 支持管理DWS、DLI、MRS Hive等多种数据仓库。 支持可视化和DDL方式管理数据库表。 数据集成 与批量数据迁移无缝集成,依托批量数据迁移的强力支撑,支持20多种异构数据源之间可靠高效的数据传输,轻松实现多数据源集成到数据仓库。 脚本开发 提供在线脚本编辑器,支持多
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    ,将数据进行结构和逻辑的转换,转化成满足业务目标的数据模型。 数据分析 基于预设的数据模型,使用易用SQL的数据分析,用户可以选择Hive数据仓库),SparkSQL以及Presto交互式查询引擎。 数据呈现调度 用于数据分析结果的呈现,并与数据湖工厂(DLF)集成,提供一站式
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    华为云计算 云知识 数据仓库DWS助力某高校打破数据孤岛实现数据综合分析案例 数据仓库DWS助力某高校打破数据孤岛实现数据综合分析案例 时间:2021-03-08 15:02:51 数据仓库 数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS)是一种即开即用、
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    本教程介绍如何在数据开发模块上开发并执行Python脚本示例。 文档链接 开发一个Hive SQL作业 本教程介绍如何在数据开发模块上进行Hive SQL开发。 本教程介绍如何在数据开发模块上进行Hive SQL开发。 文档链接 开发一个DWS SQL作业 本教程介绍如何在数据开发模块上通过DWS
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    Gamma建立,逐渐成为源于Kent Beck的sUnit的xUnit家族中最为成功的一个并有它自己的JUnit扩展生态圈。多数Java的开发环境都已经集成了JUnit作为单元测试的工具。 编译和测试方式 1.选择操作环境 本文选用华为鲲鹏云服务ECS KC1实例做测试 2.配置编译环境 1)安装JUnit依赖的JDK环境。
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    skip=true:跳过单元测试 # -U:每次构建检查依赖更新,可避免缓存中快照版本依赖不更新问题,但会牺牲部分性能 # -e -X :打印调试信息,定位疑难构建问题时建议使用此参数构建 # -B:以batch模式运行,可避免日志打印时出现异常 # 使用场景: 打包项目且不需要执行单元测试时使用
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    RES T接口调用HDFS,通过浏览器返回结果呈现给用户。 Hive Hive提供THRIFT接口与Hue交互,用于执行Hive SQL、查询表元数据。 在Hue界面编辑HQL语句,通THRIFT接口提交HQL语句到HIVESERVER执行,同时把执行通过浏览器呈现给用户。 Yarn/MapReduce
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    数据源的方式,可访问的数据源包括Hive、CSV、Parquet、ORC、JSON和JDBC数据源,这些不同的数据源之间也可以实现互相操作。SparkSQL复用了Hive的前端处理逻辑和元数据处理模块,使用SparkSQL可以直接对已有的Hive数据进行查询。 另外,SparkS
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    16:29:37 本实验指导用户使用鲲鹏开发套件Dependency Advisor扫描Hive rpm安装包,确认包含x86依赖文件,并通过配置华为鲲鹏Maven仓重新编译Hive源码,将Hive迁移到鲲鹏平台。 实验目标与基本要求 Maven提供了一个仓库的功能存放编译好的Jar
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