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掘出数据背后的商业情报供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围的数据聚合和关联的复杂查询。 使用 数据仓库 ，通过某个数据转换（ETL）的过程，业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计算使用。同时支持把多个业务运营系统的数据汇集到一个数据仓库中。这样数据可以被更好地关联和分析，从而产生更大的价值。来自：百科![]()
HDFS/HBase集群 Hive表数据存储在HDFS集群中。 MapReduce/Yarn集群 提供分布式计算服务：Hive的大部分数据操作依赖MapReduce，HiveServer的主要功能是将HQL语句转换成MapReduce任务，从而完成对海量数据的处理。 HCatalog建立在Hive来自：百科![]()
激发物流行业数字化跃迁 黑湖 × 华为云IoT强强联手，让数据驱动智能制造 物联网常用传感器 相关推荐 应用场景:增强型ETL和实时BI分析 应用场景:增强型ETL和实时BI分析 数据湖探索 简介:功能介绍 枢纽元模型V2.0:枢纽元模型V2.0中定义的所有实体 DevOps面面观:DevOps与精益、敏捷来自：云商店![]()
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云MRS服务进行大数据处理。 海量数据分析场景 海量数据分析是现代大数据系统中的主要场景。通常企业会包含多种数据源，接入后需要对数据进行ETL处理形成模型化数据，以便提供给各个业务模块进行分析梳理，这类业务通常有以下特点： 对执行实时性要求不高，作业执行时间在数十分钟到小时级别。来自：百科![]()
是否应用上述查询下推的增强。 MRS精选文章推荐 大数据分析是什么_使用MapReduce_创建MRS服务 MapReduce工作原理_MapReduce是什么意思_MapReduce流程 MapReduce服务_什么是HetuEngine_如何使用HetuEngine 免费云服来自：专题![]()
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