在 GaussDB (DWS)数据库中创建一个Hadoop外表，用来访问存储在 MRS HDFS文件系统上的Hadoop结构化数据。Hadoop外表是只读的，只能用于查询操作，可直接使用SELECT查询其数据。 前提条件 已创建MRS集群，并将数据导入Hive/Spark数据库中的ORC表。 请参见MRS集群上的数据准备。

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Processing），联机事务处理。是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。 支持结构化数据和非结构化数据 结构化数据是指可以用统一的结构来表示的数据，如数字、符号等。另一类无法用结构化来表示的数据，如文本、图像、声音、网页等，则称之为非结构化数据。 SAP提供丰富的周边应用软件，包括数据复制、BI等。

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OBS的路径： “OBS桶”：选择数据源文件存放的OBS桶“kg-test”。确保您使用的OBS桶与KG服务在同一区域，桶的存储类别为“标准存储”。 “存储路径”：选择数据源文件存放在OBS桶的文件路径“demo-data/kg_demo.xlsx”。 选择的OBS路径不能是加密路径，否则可能会访问失败。

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HCatalog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：

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监控和日志管理功能。 对象存储服务 使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS），实现数据空间连接器中非结构化交换数据的存储。 云数据库 使用云数据库（RDS for MySQL），实现数据空间连接器中结构化交换数据的存储。 数据集成工具 使用DG

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principal' = 'mapred/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM', 'hive.metastore.kerberos.principal' = 'hive/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM', 'hadoop.security.authentication'

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数据安全中心与周边服务的依赖关系如图1所示。 图1 与其他云服务的关系 与对象存储服务的关系 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）是一款稳定、安全、高效、易用的云存储服务，具备标准Restful API接口，可存储任意数量和形式的非结构化数据。经用户授权后，数据安全中心可以为OB

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您可以在 DLI 中创建并管理多个Catalog，用于不同的元数据隔离。 数据库 数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的建立在计算机存储设备上的仓库。数据库通常用于存储、检索和管理结构化数据，由多个数据表组成，这些数据表通过键和索引相互关联。 表 表是数据库最重要的组成部分之一，它由行和列组成。每一行代

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场景介绍 核心组件 Hadoop分析集群 Hadoop集群完全使用开源Hadoop生态，采用YARN管理集群资源，提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算，SparkStreaming、Flink流式数据计算、Tez有向无环图的分布式计算框架等Hadoop生态圈的组件，进行海量数据分析与查询。

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在华为云大数据存算分离方案中，对象存储服务OBS作为统一 数据湖 存储数据。如果用户数据仍存储在本地HDFS中，则需要先将HDFS的数据迁移至OBS。 用户可以使用以下迁移方案中的任意一种完成数据迁移，包括：Distcp方式迁移、 CDM 方式迁移和 OMS 方式迁移。 Distcp方式迁移 Hadoop Distcp（Distributed

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可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需

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用户可以根据需要在文本框中输入对该连接器的描述信息。 非结构化数据存储容量 不方便用数据库二维逻辑来表现的数据，如文档、文本、XML和图片等数据。 购买连接器时，首次需购买20G非结构化数据，后续可扩容。 结构化数据存储容量 用关系型数据库来表示和存储的数据，如 CS V文件，数据库数据等。 购买连接器时，首次需购买10G结构化数据，后续可扩容。

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S统一按数据目录进行迁移。而Hive表的元数据根据集群的不同配置，可以存储在不同类型的关系型数据库中（如MySQL、PostgreSQL、Oracle等）。 本指导中导出的Hive表元数据即存储在关系型数据库中的Hive表的描述信息。 业界主流大数据发行版均支持Sqoop的安装，

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、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要

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、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要

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快速开发Hive 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：

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在lts页面根据日志组和日志流的ID来进入日志流，如图6。 图6 进入日志流 图7 进入日志流 在日志流页面添加结构化配置，单击右上角的齿轮进行配置，如图8。 图8 日志流页面添加结构化配置 设置结构化配置，如图9。 图9 结构化配置 单击智能提取生成字段，如图10。 图10 智能提取字段 修改字段定义，单击进行修改，其中各字段介绍如下：

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修改结构化配置（不推荐） 功能介绍 该接口用于修改指定日志流下的结构化配置，由于参数较多且构建复杂，建议您使用8.9.2-修改结构化配置（推荐）。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/lts/struct/template 表1 路径参数

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设置云端结构化解析日志 日志结构化概述 设置日志云端结构化解析 设置云端结构化模板 设置云端结构化字段和tag字段 设置云端结构化自定义日志时间 父主题： 日志搜索与分析（管道符方式-邀测）

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hiveobs 数据冗余存储策略 多AZ存储：数据冗余存储至多个可用区（AZ），可靠性更高。 单AZ存储：数据仅存储在单个可用区（AZ），成本更低。 单AZ存储 策略 并行文件系统的读写策略。 私有 归档数据直读 通过归档数据直读，您可以直接下载存储类别为归档存储的文件，而无需提前恢复。

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IoTDB基本原理 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。 IoTDB从存储上对时间序列进行排序，索引和chunk块存储，大大的提升时序数据的查询性能。通过Raft协议，

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