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

 
 

    数据仓库hive包括 更多内容
  • 开发Hive应用

    开发Hive应用 Hive样例程序开发思路 创建Hive表 加载Hive数据 查询Hive数据 分析Hive数据 开发Hive用户自定义函数 父主题: Hive开发指南

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  • 加载Hive数据

    加载文件到Hive的需求,但是当指定“LOCAL”时,这里的路径指的是当前连接的“HiveServer”的本地文件系统的路径,同时由于当前的“HiveServer”是集群式部署的,客户端在连接时是随机连接所有“HiveServer”中的一个,需要注意当前连接的“HiveServe

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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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  • Hive应用开发简介

    Hive应用开发简介 Hive介绍 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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  • HetuEngine基本原理

    HetuEngine应用场景 HetuEngine能够支持跨源(多种数据源,如Hive,HBase, GaussDB (DWS),ClickHouse等),跨域(多个地域或数据中心)的快速联合查询,尤其适用于Hadoop集群( MRS )的Hive、Hudi数据的交互式快速查询场景。 HetuEngine跨源功能简介

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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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  • 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 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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  • 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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  • 数据仓库上云与实施服务

    数据仓库上云与实施服务 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题: 上云与实施

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  • 图解数据仓库服务

    图解数据仓库服务

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  • 产品介绍

    发人员的数据仓库开发与支持能力,继而保障了企业业务系统稳定、高效运行,减少了企业数据仓库开发成本及业务运维成本。 服务内容 数据仓库开发与支持服务是一项专业的数据管理服务,旨在帮助企业构建高效、稳定、可靠的数据仓库,实现数据的集成、清洗、分析和应用。该服务主要包括数据仓库的设计、

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  • 获取数据仓库列表信息

    获取数据仓库列表信息 功能介绍 获取数据仓库列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id,获取方法请参见获取项目ID 表2 Query参数

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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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