DL命令。为MapReduce提供读写接口，提供Hive命令行接口来进行数据定义和元数据查询。基于 MRS 的HCatalog功能，Hive、MapReduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest

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Layer（SASL）确定一个权限协议（支持Kerberos和DIGEST-MD5两种），完成RPC授权。用户在部署安全集群时，需要使用安全加密通道，配置如下参数。安全Hadoop RPC相关信息请参考： https://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-project-dis

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tab）。 分隔符不能是\r和\n。 分隔符不能和null参数相同。 分隔符不能包含“\”、“.”、数字和字母。 数据文件中单行数据长度需<1GB，如果分隔符较长且数据列较多的情况下，会影响导出有效数据的长度。 分隔符推荐使用多字符（例如'$^&'）和不可见字符（例如0x07、0x08、0x1b等）。

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tab）。 分隔符不能是\r和\n。 分隔符不能和null参数相同。 分隔符不能包含“\”、“.”、数字和字母。 数据文件中单行数据长度需<1GB，如果分隔符较长且数据列较多的情况下，会影响导出有效数据的长度。 分隔符推荐使用多字符（例如'$^&'）和不可见字符（例如0x07、0x08、0x1b等）。

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周期性的调度如果有执行失败，可以针对作业创建补数据任务，制定日期范围和作业的指定节点。 配置环境变量 配置作业参数，当某参数隶属于多个作业，可将此参数提取出来作为环境变量，环境变量支持导入和导出。 表1 环境变量列表 序号 变量名 变量配置 1 ETL_TODAY #{DateUtil.format（DateUtil

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数据集数和操作。使用者后的[+]按钮，单击可添加授权使用者。 单击编辑，可以针对账户信息进行修改，也可以将账户进行另存为和删除的操作。 智能ETL 数据中心智能ETL，左上角搜索区，可以依据关键字快速查找所需ETL，也可以根据运行状态进行筛选。右上角可以新建文件夹和ETL。 图15

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Presto架构 Presto分布式地运行在一个集群中，包含一个Coordinator和多个Worker进程，查询从客户端（例如CLI）提交到Coordinator，Coordinator进行SQL的解析和生成执行计划，然后分发到多个Worker进程上执行。 有关Presto的详细信息

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题，提高ETL脚本的质量和可靠性。 通过使用华为云的 DataArts Studio 数据治理中心，开发人员可以更高效地设计、编写和管理ETL脚本。它提供了可视化的ETL设计界面、内置的数据转换和处理功能、强大的数据连接和集成能力、可扩展的脚本编写和管理功能，以及实时监控和调试功能。

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网需要和迁移目的端集群保持一致，保证 CDM 集群和MRS集群之间网络互通。 在“集群管理”页面单击待操作集群对应“操作”列的“作业管理”。 在“连接管理”页签，单击“新建连接”。 参考CDM服务的新建连接页面，分别添加到迁移源端集群和迁移目的端集群的两个HDFS连接。 连接类型根据

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迁移后语法 1 2 3 4 5 SELECT t1.etl_date, substr(t1.attribute,1,1) attribute , t1.cust_no, t1.branch_code FROM ( SELECT etl_date,attribute,cust_no

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登录MRS客户端，将下载的ES-Hadoop和httpclient的jar依赖包上传到MRS客户端。 在MRS客户端创建HDFS目录，将ES-Hadoop lib包和httpclient依赖包上传到该目录下。 hadoop fs -mkdir /tmp/hadoop-es hadoop fs -put

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概述与连接管理 概述 数据开发包含脚本开发和作业调度，脚本开发主要是指SQL的ETL脚本，数据从贴源层到集市层的加工和流动，作业是对数据入湖、ETL脚本、数据质量等进行时间编排和按照计划周期性执行。 连接管理 登录管理中心 > 单击右侧数据连接 > 单击创建数据连接 > 选择对应的数据库类型

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后端的请求路径和参数以及请求相关协议。 ETL：抽取转换加载（Extract-Transform-Load ），将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。 图1 数据集成 页面集成 ISDP+提供单点登录和权限集成的公共

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缩写关键字迁移 表1列出了Teradata支持的缩写关键字及其语法在 GaussDB A和GaussDB(DWS)中对应的语法。 表1 缩写关键字列表 Teradata语法 对应的GaussDB A和GaussDB(DWS)语法 SEL SELECT INS INSERT UPD UPDATE

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Hudi进行DWI层建模的目的是在ETL映射中需要使用，即，将SDI层的某个表映射至DWI层。 ETL映射 根据业务场景需要，可将数据从源端数据中进行移动和转换到指定的目标数据表中。如，本实践中需要将SDI层的门店表映射至DWI层的门店表。 图26 新建ETL映射 表2 ETL映射参数说明 参数

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c-XXX.jar LIB_JARS和HADOOP_CLASSPATH中指定的jar包的版本号“XXX”需要根据实际环境的版本号进行修改。 使用Yarn客户端提交任务。 yarn --config $HADOOP_HOME/etc/hadoop jar $HCAT_CLIENT/

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,USER AS "ETL_USER" ,CAST( CURRENT_TIMESTAMP( 0 ) AS VARCHAR( 19 ) ) AS "CURR_STIME" ,'${etl_data}' AS "ETL_DATA"

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回掉地址、PC 跳转地址、移动跳转地址。地址都使用资源目录平台的浏览器访问地址。单击保存并关闭。接下来查看应用详情，可以看到应用 key 和应用密钥，注册完成。 图7 详细信息 图8 修改记录 订阅用户，订阅角色：打开支撑平台的统一应用与服务-统一应用管理-应用管理。 订阅用户：

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Optimizer：优化器，分为逻辑优化器和物理优化器，分别对HQL生成的执行计划和MapReduce任务进行优化。 Executor：按照任务的依赖关系分别执行Map/Reduce任务。 ThriftServer：提供thrift接口，作为JDBC的服务端，并将Hive和其他应用程序集成起来。

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往非常复杂，依赖于源系统和网络，因此在监控检测源系统和 数据湖 的SDI层的数据一致性，可以快速给问题定界定位。 DGC命名规范检测 作业命名 节点命名 脚本命名 环境变量命名 数据连接命名 DGC是 数据治理中心 ，尤其是数据开发模块，数据的ETL脚本的逻辑和任务调度编排均在DGC上。

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JDBC应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL

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