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语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

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全的计算环境。 数据采集 数据采集层提供了数据接入到 MRS 集群的能力，包括Flume（数据采集）、Loader（关系型数据导入）、Kafka（高可靠消息队列），支持各种数据源导入数据到大数据集群中。使用云数据迁移云服务也可以将外部数据导入至MRS集群中。 数据存储 MRS支持结构

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CDM 服务支持迁移的数据源可参考支持的数据源，数据源为Apache HDFS时，建议使用的版本为2.8.X、3.1.X，请执行搬迁前务必确认是否支持搬迁。 方案架构 CDM围绕大数据迁移上云和智能数据湖解决方案，提供了简单易用的迁移能力和多种数据源到数据湖的集成能力，降低了客户数据源迁移和集

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归档存储（冷存储）数据迁移 背景概述 冷存储是一种针对不频繁访问数据的长期备份解决方案，例如，平均一年访问一次的归档存储或平均几年访问一次的深度归档存储。这种存储方式具有高安全性、持久性和成本低等优势。 在迁移冷存储数据时，一个主要的考虑因素是数据访问的延迟。由于数据通常处于"冻

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创建冷数据存储 功能介绍 创建冷数据存储。 接口约束 该接口仅支持GeminiDB Influx数据库集群实例和GeminiDB Influx数据库单节点实例。 该接口支持包周期和按需实例。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explo

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账单数据存储 开通账单数据存储功能 对账单（使用量账单）文件格式介绍 流水账单文件格式介绍 资源按账期账单文件格式介绍 使用量类型明细账单文件格式介绍 父主题： 总览说明

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扩容冷数据存储 功能介绍 扩容冷数据存储。 接口约束 该接口仅支持GeminiDB Influx数据库集群实例和GeminiDB Influx数据库单节点实例。 该接口支持包周期和按需实例。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explo

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JAVA_HOME=/opt/jdk-17.0.8" >> /opt/hadoop-2.10.x/etc/hadoop/hadoop-env.sh 验证安装。 hadoop version 回显信息如下所示表示Hadoop安装成功。 Hadoop 2.10.x Subversion https://github

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快速创建和使用Hadoop离线数据分析集群 操作场景 本入门提供从零开始创建Hadoop离线数据分析集群并通过集群客户端提交一个wordcount作业的操作指导。wordcount是最经典的Hadoop作业，用于统计海量文本的单词数量。 Hadoop集群完全使用开源Hadoop生态，采

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Studio基于数据湖底座，提供一站式数据开发、治理和服务等能力。 数据集成的数据连接仅限于在数据集成中使用，用于将源端原始数据集成到目的端数据湖底座中，数据集成支持的数据源请参见数据集成支持的数据源。 表1 DataArts Studio 支持的数据源 数据源类型 管理中心 数据架构 数据开发

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ClickHouse是一款开源的面向联机分析处理的列式数据库，其独立于Hadoop大数据体系，最核心的特点是压缩率和极速查询性能。同时，ClickHouse支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 父主题： 通用类

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更多信息，请参见GPU加速型。 数据分析 处理大容量数据，需要高I/O能力和快速的数据交换处理能力的场景。例如MapReduce 、Hadoop计算密集型。 推荐使用磁盘增强型 弹性云服务器 ，主要适用于需要对本地存储上的极大型数据集进行高性能顺序读写访问的工作负载，例如：Hadoop分布式计算，大规

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GaussDB (DWS)热数据存储和冷数据存储的区别？ 热数据存储和冷数据存储最大的区别在于存储介质不同： 热数据存储是直接将频繁被查询或更新，对访问的响应时间要求很高的热数据存储在DN数据盘中。 冷数据存储将不更新，偶尔被查询，对访问的响应时间要求不高的冷数据存储在OBS中。 因为其存储介质的不

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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语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。

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0支持 MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推出了Hadoop大数据处

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账单数据存储（旧版） 下载订阅的账单 资源消费记录 流水详单 资源详单 对账单 父主题： 附录

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数据多样化存储 云数据库RDS支持与分布式缓存服务Redis版、GeminiDB (Redis接口)和对象存储服务等存储产品搭配使用，实现多样化存储扩展。 图1 数据库多样化存储 父主题： 典型应用

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数据库存储 DDS使用的的存储配置是什么 数据超过了文档数据库实例的最大存储容量怎么办 什么是DDS实例的只读状态？

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数据库存储 数据超过了GaussDB实例的最大存储容量怎么办 如何查看GaussDB的存储空间使用情况

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数据转发至Kafka存储 场景说明 对于设备上报的数据，可以选择让平台将设备上报数据推送给应用 服务器 ，由应用服务器进行保存；还可以选择让平台将设备上报数据转发给分布式消息服务（Kafka），由Kafka进行存储。 本示例为将所有设备上报的数据转发至Kafka存储。 购买Kafka实例

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Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

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