数据仓库服务 GaussDB(DWS)

 

GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库,支持x86和Kunpeng硬件架构,支持行存储与列存储,提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力,用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景,广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统

 
 

    hive数据仓库和企业级优化 更多内容
  • HIVE优化

    批处理主要特点是耗时时间长,消耗的资源比较多,主要的调优设计推荐如下: 尽量使用ORC File, 配上合适的压缩算法, 主要可选的压缩算法为ZlibSnappy。其中Zlib压缩比高,但压缩解压时间比Snappy长,消耗资源比如Snappy多。Snappy平衡了的压缩比压缩解压的性能。推荐使用Snappy。

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  • Hive企业级能力增强

    Hive企业级能力增强 配置Hive目录旧数据自动移除至回收站 配置Hive插入数据到不存在的目录中 配置创建Hive内部表时不能指定Location 配置用户在具有读执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口 配置Hive Transform功能开关

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  • Hive企业级能力增强

    Hive企业级能力增强 配置Hive表不同分区分别存储至OBSHDFS 配置Hive目录旧数据自动移除至回收站 配置Hive插入数据到不存在的目录中 配置创建Hive内部表时不能指定Location 配置用户在具有读执行权限的目录中创建外表 配置基于HTTPS/HTTP协议的REST接口

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  • Hive Group By语句优化

    Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句,可提升命令执行速度查询速度。 Group by的时候, Map端会先进行分组, 分组完后分发到Reduce端, Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化,开启Map端初步聚合,减少Map的输出数据量。

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  • Hive SQL逻辑优化

    Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时,如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时,建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”,优化前样例如下所示: select

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  • Hive Join数据优化

    Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时,如果数据量大,可能造成命令执行速度查询速度慢,此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式: Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map

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  • Hive SQL逻辑优化

    Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时,如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时,建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”,优化前样例如下所示: select

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  • Hive Group By语句优化

    Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句,可提升命令执行速度查询速度。 Group by的时候, Map端会先进行分组, 分组完后分发到Reduce端, Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化,开启Map端初步聚合,减少Map的输出数据量。

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  • Hive Join数据优化

    Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时,如果数据量大,可能造成命令执行速度查询速度慢,此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式: Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map

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  • Hive ORC数据存储优化

    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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  • Hive ORC数据存储优化

    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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  • ALM-16045 Hive数据仓库被删除

    主机名 产生告警的主机名。 对系统的影响 Hive默认 数据仓库 被删除,会导致在默认数据仓库中创建库、创建表失败,影响业务正常使用。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态,发现Hive默认数据仓库被删除。 处理步骤 检查Hive默认数据仓库。 以root用户登录客户端所在节点,

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  • 使用Hive CBO功能优化查询效率

    列级别统计信息的收集不支持复杂的数据类型,例如Map,Struct等。 表级别统计信息的自动收集不支持Hive on HBase表。 在Manager界面Hive的服务配置中,搜索参数“hive.stats.autogather”hive.stats.column.autogather”,选中“true”永久开启收集功能。

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  • ALM-16046 Hive数据仓库权限被修改

    对系统的影响 Hive默认数据仓库的权限被修改,会影响当前用户,用户组,其他用户在默认数据仓库中创建库、创建表等操作的操作权限范围;会扩大或缩小权限。 可能原因 Hive定时查看默认数据仓库的状态,发现Hive默认数据仓库权限发生更改。 处理步骤 检查Hive默认数据仓库权限情况。

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  • 数据仓库

    数据仓库 华为云数据仓库高级工程师培训 父主题: 培训服务

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  • Hive基本原理

    Driver:管理HQL执行的生命周期并贯穿Hive任务整个执行期间。 Compiler:编译HQL并将其转化为一系列相互依赖的Map/Reduce任务。 Optimizer:优化器,分为逻辑优化物理优化器,分别对HQL生成的执行计划MapReduce任务进行优化。 Executor:按照任

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  • 什么是LakeFormation

    AI开发平台 ModelArts、 数据治理中心 DataArts Studio 等多种计算引擎及大数据云服务,使用户可以便捷高效地构建 数据湖 运营相关业务,加速释放业务数据价值。 LakeFormation产品通过底层资源实现跨AZ部署及高可靠、弹性伸缩、元数据统一管理、元数据与文

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  • 应用场景

    针对即时的分析需求,分析人员可实时从大数据平台上获取信息。 弹性伸缩 增加节点,即可扩展系统的数据存储能力查询分析的性能,可支持PB级数据的存储计算。 增强型ETL实时BI分析 数据仓库在整个BI系统中起到了支柱的角色,更是海量数据收集、存储、分析的核心。为金融、教育、移动互联网、O2O(Online

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  • 数据仓库

    :list √ √ 获取数据仓库的数据列表 POST /v1.0/{project_id}/common/warehouses/{data_warehouse_id}/data octopus:dataWarehouse:list √ √ 父主题: 权限授权项

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  • 数据仓库

    数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题: API

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  • 使用Hive CBO功能优化多表查询效率

    列级别统计信息的收集不支持复杂的数据类型,例如Map,Struct等。 表级别统计信息的自动收集不支持Hive on HBase表。 在Manager界面Hive的服务配置中,搜索参数“hive.stats.autogather”hive.stats.column.autogather”,修改参数值为“true”永久开启收集功能。

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