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数据仓库教学内容 更多内容
  • Hive结果表

    Hive结果表 功能描述 本节介绍利用Flink写Hive的表。Hive结果表的定义,以及创建结果表时使用的参数和示例代码。详情可参考:Apache Flink Hive Read & Write Flink 支持在 BATCH 和 STREAMING 模式下从Hive写入数据。

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  • 源端为Hive

    ] } 参数说明 参数 是否必选 类型 说明 fromJobConfig.hive 否 String 待抽取数据的数据源,作业源端为Hive时,这里为“hive”。 fromJobConfig.database 否 String 待抽取数据的数据库,例如“default”。

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  • 配置Hive JDBC接口访问Hive安全认证

    见准备连接Hive集群配置文件。 配置安全登录 安全认证主要采用代码认证方式,支持Oracle JAVA平台和IBM JAVA平台。 以下代码在“hive-examples/hive-jdbc-example”样例工程的“com.huawei.bigdata.hive.examp

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  • Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException

    Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException 问题 Hive同步数据时报错: com.uber.hoodie.hive.HoodieHiveSyncException: Could not convert field Type from <type1> to

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  • Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException

    Hive同步数据报错HoodieHiveSyncException 问题 Hive同步数据时报错: com.uber.hoodie.hive.HoodieHiveSyncException: Could not convert field Type from <type1> to

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  • HetuEngine与其他组件的关系

    Distributed File System),提供高吞吐量的数据访问,适合大规模数据集方面的应用。 Hive 建立在Hadoop基础上的开源的 数据仓库 ,提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据存储服务和基本的数据分析服务。 ZooKeeper 提

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  • 配置数据仓库服务(DWS)连接

    配置数据仓库服务(DWS)连接 连接数据仓库服务(DWS)时,相关参数如表1所示。 作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行过程中修改密码或者更换用户,密码不会立即生效且作业会运行失败。 表1 数据仓库服务(DWS)连接参数 参数名 说明 取值样例 名称 连接的名称,根据连

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  • 图解数据仓库服务

    图解数据仓库服务

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  • 数据仓库可以存储多少业务数据?

    数据仓库可以存储多少业务数据? 数据仓库集群每个节点默认能够支持1.49TB、2.98TB、4.47TB、160GB、1.68TB、13.41TB六种规格的存储容量,一个集群支持的节点数范围为3~256,集群总的存储容量随集群规模等比例扩充。 为增强可靠性,每个节点都有一个副本,

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  • 开发一个Hive SQL作业

    数据连接:建立Hive的数据连接创建的连接。 开发Hive SQL作业 Hive SQL脚本开发完成后,我们为Hive SQL脚本构建一个周期执行的作业,使得该脚本能定期执行。 创建一个数据开发模块空作业,作业名称为“job_hive_sql”。 图2 创建job_hive_sql作业

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  • 开发Hive应用

    开发Hive应用 Hive JDBC访问样例程序 HCatalog访问Hive样例程序 基于Python的Hive样例程序 基于Python3的Hive样例程序 父主题: Hive开发指南(安全模式)

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  • 创建Hive表

    合性能表现比SequenceFile更优。 set hive.exec.compress.output=true; set hive.exec.compress.intermediate=true; set hive.intermediate.compression.codec=org

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  • 开发Hive应用

    开发Hive应用 Hive JDBC访问样例程序 HCatalog访问Hive样例程序 Python访问Hive样例程序 Python3访问Hive样例程序 父主题: Hive开发指南(普通模式)

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  • 创建Hive表

    合性能表现比SequenceFile更优。 set hive.exec.compress.output=true; set hive.exec.compress.intermediate=true; set hive.intermediate.compression.codec=org

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  • 创建Hive表

    合性能表现比SequenceFile更优。 set hive.exec.compress.output=true; set hive.exec.compress.intermediate=true; set hive.intermediate.compression.codec=org

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  • 查询Hive数据

    查询Hive数据 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL对数据进行查询分析。从本节中可以掌握如下查询分析方法。 SELECT查询的常用特性,如JOIN等。 加载数据进指定分区。 如何使用Hive自带函数。 如何使用自定义函数进行查询分析,如何创建、定义自定义函数请见开发Hive用户自定义函数。

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  • 配置Hive连接

    配置Hive连接 目前 CDM 支持连接的Hive数据源有以下几种: MRS Hive FusionInsight Hive Apache Hive 作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行过程中修改密码或者更换用户,密码不会立即生效且作业会运行失败。 MRS Hive 用户具有MRS

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  • 创建Hive表

    创建Hive表 功能介绍 本小节介绍了如何使用HQL创建内部表、外部表的基本操作。创建表主要有以下三种方式: 自定义表结构,以关键字EXTERNAL区分创建内部表和外部表。 内部表,如果对数据的处理都由Hive完成,则应该使用内部表。在删除内部表时,元数据和数据一起被删除。 外部

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  • 创建Hive Catalog

    及作为读写现有Hive元数据的接口。 Flink 的Hive 文档提供了有关设置 HiveCatalog以及访问现有 Hive 元数据的详细信息。详情参考:Apache Flink Hive Catalog HiveCatalog可以用来处理两种类型的表:Hive兼容表和通用表。

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  • Hive维表

    数据类型的使用,请参考Format章节。 Hive 方言支持的 DDL 语句,Flink 1.15 当前仅支持使用Hive语法创建OBS表和使用hive语法的 DLI Lakehouse表。 使用Hive语法创建OBS表 defalut方言: with 属性中需要设置hive.is-external为true。

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  • 配置Hive连接

    配置Hive连接 目前CDM支持连接的Hive数据源有以下几种: MRS Hive FusionInsight Hive Apache Hive 作业运行中禁止修改密码或者更换用户。在作业运行过程中修改密码或者更换用户,密码不会立即生效且作业会运行失败。 MRS Hive 用户具有MRS

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