数据湖探索 DLI

数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态, 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎,企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等,挖掘和探索数据价值

 
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    数据湖查询 更多内容
  • 数据湖分析

    数据湖 分析 多源数据目录 父主题: Doris应用开发指导

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  • 规划数据湖

    规划数据湖 MRS 对接LakeFormation仅支持对接LakeFormation实例的数据目录名称为“hive”的Catalog,名称为“default”的数据库。 LakeFormation实例创建成功后,用户可按照业务规划创建相关Catalog及内部的数据库、表等元数据。

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  • 数据湖探索简介

    Trino(原PrestoSQL)是提供交互式查询分析能力的开源分布式SQL查询引擎,具备高性能、低延迟的查询处理能力,支持在大规模数据存储中进行数据查询和分析。 DLI 服务架构:Serverless DLI是无 服务器 化的大数据查询分析服务,其优势在于: 按量计费:真正的按使用量

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  • 数据湖探索 DLI

    None 服务介绍 数据湖探索 DLI 介绍什么是数据湖探索 02:47 数据湖探索DLI产品介绍 功能介绍 数据湖探索 DLI 熟悉数据湖探索控制台 03:10 数据湖探索控制台介绍 操作指导 数据湖探索 DLI 介绍怎样创建提交SQL作业 07:36 数据湖探索SQL作业入门指导

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  • 数据湖探索 DLI

    dli::operateAuth 授予数据湖探索权限管理权限。 permission_management - - dli::listAuth 授予数据湖探索权限信息查询权限。 list - - dli:variable:list 授予全局变量列表查询权限。 list variable

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  • 数据湖建设和持续运营

    数据湖建设和持续运营 场景描述 数据湖建设和持续运营,是指数据湖的初始化建设及后续日常的海量元数据及权限管理,因此用户需要便捷高效的建设和管理方式。 传统方式的弊端 仅支持通过计算引擎(Hive、Spark等)执行SQL实现元数据的定义、修改、查询,对用户有一定的技能要求,缺少提升易用性的可视化界面。

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  • 数据湖治理平台设计

    使用数据地图根据表名直接查看表详情,快速查阅明细信息,掌握使用规则。获得数据详细信息后,可添加额外描述。 通过数据地图的血缘分析可以查看每个数据表的来源、去向,并查看每个表及字段的加工逻辑。 对数据资产,可以从业务角度定义分类或标签。 数据服务:提升访问查询检索效率 DataArts

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  • 图解数据湖探索

    图解数据湖探索

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  • 新建DataArts Studio与DWS数据湖的连接

    自动切换对应的数据湖。因此您需要准备两套数据湖服务,且两套数据湖服务的版本、规格、组件、区域、VPC、子网以及相关配置等信息,均应保持一致。创建数据连接的详细操作请参见创建 DataArts Studio 数据连接。 对于Serverless服务(例如DLI),DataArts St

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  • 创建并运行数据湖元数据同步任务

    会生成一条任务实例。 单击操作列的“查看实例”,进入任务实例管理页签。可以查看该任务的运行记录,以及每条任务实例的状态和采集结果。当数据湖元数据同步任务的实例状态为“已完成”且采集结果有数值时,在库表清单页签可以查看采集到的元数据列表。 数据湖元数据采集完成后,在元数据列表单击血

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  • DLI如何访问OBS桶中的数据

    DLI如何访问OBS桶中的数据 创建OBS表。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 添加分区。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 往分区导入OBS桶中的数据。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 查询数据。 具体语法请参考《数据湖探索SQL语法参考》。 父主题: SQL作业开发类

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  • 数据库、数据仓库、数据湖与华为智能数据湖方案是什么,有哪些区别和联系?

    数据库、 数据仓库 数据湖与华为智能数据湖方案是什么,有哪些区别和联系? 如今随着互联网以及物联网等技术的不断发展,越来越多的数据被生产出来,数据管理工具也得到了飞速的发展,大数据相关概念如雨后春笋一般应运而生,如从数据库、数据仓库、数据湖、湖仓一体等。这些概念分别指的是什么,又有

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  • 新建DataArts Studio与MRS Hive数据湖的连接

    新建DataArts Studio与MRS Hive数据湖的连接 本章节以新建MRS Hive连接为例,介绍如何建立DataArts Studio与数据湖底座之间的数据连接。 前提条件 在创建数据连接前,请确保您已创建所要连接的数据湖(如DataArts Studio所支持的数据库、云服务等)。

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  • 数据库、数据仓库、数据湖、湖仓一体分别是什么?

    针对读操作进行优化 针对写操作进行优化 什么是数据湖? 在企业内部,数据是一类重要资产已经成为了共识。随着企业的持续发展,数据不断堆积,企业希望把生产经营中的所有相关数据都完整保存下来,进行有效管理与集中治理,挖掘和探索数据价值。 数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结

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  • 数据安全概述

    数据安全以数据为中心,基于数据动态流动场景,构建全链路数据湖安全的解决方案,全方位保障数据湖安全,以此满足不同角色(如数据开发工程师,数据安全管理员,数据安全审计员和数据安全运营人员)对数据安全和 数据治理 的诉求。 图1 DataArts Studio数据安全框架 资源主体:即华为云数据湖中的库表字段及计算引擎队列资源。库表字段支持大数据MRS

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  • java样例代码

    'Xie')"); 查询数据 1 sparkSession.sql("select * from dli_to_dws").show(); 插入数据后: 提交Spark作业 将写好的代码文件生成jar包,上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。

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  • 数据湖队列什么情况下是空闲状态?

    数据湖队列什么情况下是空闲状态? 队列空闲状态是指在DLI 作业管理中,该队列下均无SQL 作业运行,或者 Flink 作业运行、Spark 作业运行。 即一个自然小时内无作业运行,该自然小时为空闲状态。不会进行计费。 通常按需计费的队列,在空闲1h后计算资源会被释放,再次使用时

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  • java样例代码

    将写好的代码文件生成jar包,上传至DLI中。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。

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  • 数据治理平台

    大数据服务MRS 图4 云原生数据湖全景 基于MRS,建设企业级云原生数据湖,云原生数据湖主要包括数据湖,数据集市: 数据湖:企业内多种格式数据源汇聚的大数据平台,通过严格的数据权限和资源管控,将数据和算力开放给各种使用者,为数据湖。一份数据支持多种分析,是数据湖最大的特点。数据湖又分为三个阶段:

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  • java样例代码

    I操作请参考《数据湖探索API参考》>《上传资源包》。 在Spark作业编辑器中选择对应的Module模块并执行Spark作业。 控制台操作请参考《数据湖探索用户指南》。API操作请参考《数据湖探索API参考》>《创建批处理作业》。 如果选择spark版本为2.3.2(即将下线)或2

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  • 调用说明

    若API为异步操作,可根据响应消息中的“job_id”,执行查询作业状态API,从而获取该异步操作API最终是否执行成功。 同时数据湖探索还提供多种编程语言的SDK供您使用,SDK的使用方法请参见华为云开发工具包(SDK)。 父主题: API使用前必读

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