策支持系统发展。 数据仓库 相比数据库，主要有以下两个特点： 数据仓库是面向主题集成的。数据仓库是为了支撑各种业务而建立的，数据来自于分散的操作型数据。因此需要将所需数据从多个异构的数据源中抽取出来，进行加工与集成，按照主题进行重组，最终进入数据仓库。 数据仓库主要用于支撑企业决策

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双方达成一致的业务保障目标，客户完成服务付款。 服务范围 本项目华为云数据仓库专家服务包括以下一项或多项内容： 华为云数据仓库产品咨询服务 华为云数据仓库平台安装部署规划与实施 数据仓库迁移方案设计与实施支持 基于华为云数据仓库平台的开发支持 本项目华为云数据仓库专家服务不包括以下内容： 应用程序改造、应用程序设计、数据库逻辑结构设计

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/tmp/hadoop-es 从 MRS 客户端登录到Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 在Hive客户端，添加ES-Hadoop lib包和httpclient依赖包。该命令只对当前会话有效。 输入beeline或hive进入到执行界面，执行如下命令： add jar

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高速上云场景示意图 如图1所示，本地数据中心通过VPN或者云专线与VPC 1连通，实现： 利用终端节点1，通过内网访问云服务（如OBS、DNS等）。 利用终端节点2，访问VPC 1的云资源（如E CS 1）。 利用终端节点3，跨VPC访问VPC 2的云资源（如ECS 2）。 这种场景具有以下优势：

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Hive 创建hive catalog 通过连接Hive Metastore，或者兼容Hive Metastore的元数据服务，Doris可以自动获取Hive的库表信息，并进行数据查询。 除了Hive外，很多其他系统也会使用Hive Metastore存储元数据。所以通过Hive

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数据湖 一站式构建服务，在存算分离架构基础上提供数据湖元数据统一管理的可视化界面及API，兼容Hive元数据模型以及Ranger权限模型，支持对接 MapReduce服务 （MRS）、数据仓库服务 GaussDB （DWS）、 数据湖探索 （ DLI ）、 AI开发平台 ModelArts、 数据治理中心

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实现投票 使用说明 在实现会签章节中，通过将结果触发方式选择为“等待所有投票完成触发投票结果”实现了会签功能，本节将介绍如何通过用户任务实现投票功能。 操作步骤 需要先将操作投票任务的用户加入到一个工作队列或公共组中。 登录AstroZero服务控制台，单击“旧版入口”，进入经典版应用开发页面。

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Studio基于数据湖底座，提供数据集成、开发、治理等能力。 DataArts Studio 支持对接数据湖与数据库云服务作为数据湖底座，例如MRS Hive、数据仓库服务DWS等，也支持对接企业传统数据仓库，例如Oracle、MySQL等。 DataArts Studio包含如下功能组件： 管理中心 提供DataArts

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Hive 创建Hive Catalog Hive方言 Hive源表 Hive结果表 Hive维表 使用Temporal join关联维表的最新分区 使用Temporal join关联维表的最新版本 父主题： Connector列表

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Hive Hive基本原理 Hive CBO原理介绍 Hive与其他组件的关系 Hive开源增强特性 父主题： 组件介绍

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数据变现，实现数字化转型。 产品架构如图1所示。 图1 产品架构 如图所示，DataArts Studio基于数据湖底座，提供数据集成、开发、治理等能力。DataArts Studio支持对接所有华为云的数据湖与数据库云服务作为数据湖底座，例如MRS Hive、数据仓库服务DWS

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MRS服务的详细信息，请参考《MapReduce服务用户指南》。 用户可以将海量业务数据，存储在MRS的分析集群，即使用Hive/Spark组件保存。Hive/Spark的数据文件则保存在HDFS中。GaussDB(DWS) 支持在相同网络中，配置一个GaussDB(DWS) 集

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利用停止前处理优雅关闭Nginx 如果容器碰到问题被系统关闭，停止前处理可以帮助您的主程序在关闭前执行必要的清理任务。 前提条件 已创建环境。 已创建应用。 已创建并部署组件，此示例中所用组件为nginx组件。 操作步骤 登录CAE控制台。选择“组件配置”。 在“组件配置”页面上方的下拉框中选择待操作的组件。

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Service，MRS） LakeFormation与MRS集群中的Ranger、Hive、Spark对接，实现湖、仓元数据统一管理。 数据仓库服务 GaussDB（DWS） LakeFormation与DWS对接，实现湖、仓元数据统一管理。

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HBase可实现海量数据存储，并实现毫秒级数据查询。选择MRS HBase可以实现物流数据毫秒级实时入库更新，并支持百万级时序数据查询分析。 MapReduce服务（MRS Hive） Hive是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 SELECT staff_id,first_name,last_name,employment_id,state_name,city FROM staffs,sections,states,places

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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案例：建立合适的索引 创建合适的索引可以加速对表中数据行的检索。索引占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。如果需要非常频繁地更新数据或磁盘空间有限，则需要限制索引的数量。在表较大时再建立索引，表中的数据越多，索引的优越性越明显。建议仅在匹配如下某条原则时创建索引： 需要经常执行查询的字段。

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案例：建立合适的索引 现象描述 查询与销售部所有员工的信息： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 --建表 CREATE TABLE staffs (staff_id NUMBER(6)

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