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大数据处理的开源解决方案。Hadoop是一个开源分布式计算平台，可以充分利用集群的计算和存储能力，完成海量数据的处理。企业自行部署Hadoop系统有成本高，周期长，难运维和不灵活等问题。 针对上述问题，华为

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数据质量：数据质量组件中的质量作业和对账作业功能，不支持对接 MRS 集群存算分离的场景。 数据源简介 表2 数据源简介 数据源类型 简介 数据仓库 服务（DWS） 华为云DWS是基于Shared-nothing分布式架构，具备MPP大规模并行处理引擎，兼容标准ANSI SQL 99和SQL 2003，

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基于CCE集群 Hyperledger Fabric增强版实例支持在CCE集群和边缘集群上部署。本页面介绍如何部署基于CCE集群的Hyperledger Fabric增强版。 基于CCE集群部署：实例和 区块链 数据均存储在华为云上，当您没有可用的自有硬件资源时，可购买华为云资源并采用此方式部署。

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基于JDBC开发 开发流程 开发步骤 典型应用开发示例 JDBC接口参考 父主题： 应用程序开发教程

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基于ODBC开发 开发流程 开发步骤 典型应用开发示例 ODBC接口参考 父主题： 应用程序开发教程

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基于Psycopg开发 Psycopg是一种用于执行SQL语句的PythonAPI，可以为PostgreSQL、 GaussDB数据库 提供统一访问接口，应用程序可基于它进行数据操作。Psycopg2是对libpq的封装，主要使用C语言实现，既高效又安全。它具有客户端游标和 服务器 端游标、异步通信和通知、支持“COPY

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基于libpq开发 libpq是 GaussDB C应用程序接口。libpq是一套允许客户程序向GaussDB服务器服务进程发送查询并且获得查询返回的库函数。同时也是其他几个GaussDB应用接口下面的引擎，如ODBC等依赖的库文件。本章给出了两个示例显示如何利用libpq编写代码。

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基于Psycopg开发 Psycopg是一种用于执行SQL语句的PythonAPI，可以为PostgreSQL、GaussDB数据库提供统一访问接口，应用程序可基于它进行数据操作。Psycopg2是对libpq的封装，主要使用C语言实现，既高效又安全。它具有客户端游标和服务器端游标、异步通信和通知、支持“COPY

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基于JDBC开发 JDBC开发流程 JDBC包与驱动类 加载驱动 连接数据库 执行SQL语句 处理结果集 常用JDBC开发示例 应用端加工RoaringBitmap结果集并入库GaussDB(DWS)开发示例 JDBC接口参考 父主题： 使用JDBC或ODBC进行GaussDB(DWS)二次开发

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基于ODBC开发 开发流程 开发步骤 典型应用开发示例 ODBC接口参考 父主题： 应用程序开发教程

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基于ecpg开发 开发流程 ecpg组件介绍 ecpg预处理以及编译执行 管理数据库连接 执行SQL命令 查询结果集 关闭数据库连接 宿主变量 执行动态SQL语句 错误处理 预处理指令 使用库函数 SQL描述符区域 常用示例 ecpg与Pro*C兼容性对比 ecpg接口参考 父主题：

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基于Psycopg开发 Psycopg是一种用于执行SQL语句的PythonAPI，可以为GaussDB数据库提供统一访问接口，应用程序可基于它进行数据操作。Psycopg2是对libpq的封装，主要使用C语言实现，既高效又安全。它具有客户端游标和服务器端游标、异步通信和通知、支持“COPY

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基于ODBC开发 ODBC（Open Database Connectivity，开放数据库互连）是由Microsoft公司基于X/OPEN CLI提出的用于访问数据库的应用程序编程接口。应用程序通过ODBC提供的API与数据库进行交互，在避免了应用程序直接操作数据库系统的同时，

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基于Psycopg开发 开发流程 Psycopg包 示例：常用操作 示例：向量场景 Psycopg接口参考 父主题： 应用程序开发教程

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基于libpq开发 libpq是GaussDB C应用程序接口。libpq是一套允许客户程序向GaussDB服务器服务进程发送查询并且获得查询返回值的库函数。同时也是其他几个GaussDB应用接口下面的引擎，如ODBC等依赖的库文件。本章给出了示例显示如何利用libpq编写代码。

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基于JDBC开发 开发流程 开发步骤 典型应用开发示例 JDBC接口参考 父主题： 应用程序开发教程

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拷贝。 配置指南 参考Hadoop对接OBS中hadoop-huaweicloud的安装和配置方法，完成OBS相关配置。 使用示例 以迁移HDFS上的“/data/sample”目录为例，执行以下命令查看HDFS文件系统上此目录下的文件与目录。 hadoop fs -ls hdfs:///data/sample

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Hive应用开发简介 Hive简介 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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MRS数据源使用概述 MRS集群简介 MapReduce服务 （MapReduce Service，简称MRS）是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群，对外提供大容量数据的存储和分析能力，可解决用户的数据存储和处理需求。有关MRS服务的详细信息，请参考《MapReduce服务用户指南》。

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，因此很难为中小企业所采纳。 云数据仓库服务GaussDB(DWS)与传统的数据仓库相比，主要有以下特点与显著优势： 一款分布式MPP数据仓库云化服务，具备开放，高效，兼容，可扩展，易运维等特点。 基于GaussDB数据仓库产品内核，以云上数据仓库服务的形式将GaussDB(DW

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的提高您数据迁移和集成的效率。 CDM 服务迁移Hadoop数据至MRS集群方案如图1所示。 图1 Hadoop数据迁移示意 方案优势 简单易用：免编程，向导式任务开发界面，通过简单配置几分钟即可完成迁移任务开发。 迁移效率高： 基于分布式计算框架进行数据任务执行和数据传输优化，并

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