数据湖探索 DLI

数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态, 实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎,企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等,挖掘和探索数据价值

 
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    华为云金融数据湖 更多内容
  • 数据湖分析

    数据湖 分析 多源数据目录 父主题: Doris应用开发指导

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  • 规划数据湖

    规划数据湖 MRS 对接LakeFormation仅支持对接LakeFormation实例的数据目录名称为“hive”的Catalog,名称为“default”的数据库。 LakeFormation实例创建成功后,用户可按照业务规划创建相关Catalog及内部的数据库、表等元数据。

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  • 金融行业

    中国金融业信息技术“十三五”发展规划(2017)指出:支持实力较强的机构独立或者联合建设金融业云服务平台,面向同业特别是中小金融机构提供云服务,提高行业资源使用效率。多家银行系金融科技公司成立,以行业云方式,对信息建设、业务流程、金融应用软件开发等能力做输出。服务从集团内部到中小银行、基金、保险、证券、信托等金融机构,再到其他非金融企业。

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  • 数据湖探索简介

    数据湖探索简介 什么是数据湖探索 数据湖探索(Data Lake Insight,简称 DLI )是完全兼容Apache Spark、Apache Flink、HetuEngine生态,提供一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。用户不需要管理任何 服务器 ,即开即用。

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  • 数据湖探索 DLI

    None 服务介绍 数据湖探索 DLI 介绍什么是数据湖探索 02:47 数据湖探索DLI产品介绍 功能介绍 数据湖探索 DLI 熟悉数据湖探索控制台 03:10 数据湖探索控制台介绍 操作指导 数据湖探索 DLI 介绍怎样创建提交SQL作业 07:36 数据湖探索SQL作业入门指导

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  • 数据湖建设和持续运营

    数据湖建设和持续运营 场景描述 数据湖建设和持续运营,是指数据湖的初始化建设及后续日常的海量元数据及权限管理,因此用户需要便捷高效的建设和管理方式。 传统方式的弊端 仅支持通过计算引擎(Hive、Spark等)执行SQL实现元数据的定义、修改、查询,对用户有一定的技能要求,缺少提升易用性的可视化界面。

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  • 数据湖探索 DLI

    描述 访问级别 资源类型(*为必须) 条件键 dli::operateAuth 授予数据湖探索权限管理权限。 permission_management - - dli::listAuth 授予数据湖探索权限信息查询权限。 list - - dli:variable:list 授予全局变量列表查询权限。

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  • 金融行业场景

    边缘云、中心云资源,一站式分发调度,助力加速金融行业的业务创新。 算力统一供给 面对金融行业新兴的互联网类业务,U CS 支持极速扩容和大规模治理,提供实现本地、边缘、云资源统一调度,有效应对流量冲击。 统一生态建设 UCS构建了标准的金融应用生态,可以实现应用的跨地域跨云的统一分发和部署,支持业务实例跨云迁移。

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  • 数据治理平台

    大数据服务MRS 图4 云原生数据湖全景 基于MRS,建设企业级云原生数据湖,云原生数据湖主要包括数据湖,数据集市: 数据湖:企业内多种格式数据源汇聚的大数据平台,通过严格的数据权限和资源管控,将数据和算力开放给各种使用者,为数据湖。一份数据支持多种分析,是数据湖最大的特点。数据湖又分为三个阶段:

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  • 数据湖治理平台设计

    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:

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  • 新建DataArts Studio与DWS数据湖的连接

    M集群请参考创建 CDM 集群进行创建),且待连接的数据湖与CDM集群之间网络互通。 如果数据湖为云下的数据库,则需要通过公网或者专线打通网络。请确保数据源所在的主机和CDM集群均能访问公网,并且防火墙规则已开放连接端口。 如果数据湖为云上服务(如DWS、MRS等),则网络互通需满足如下条件:

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  • 图解数据湖探索

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  • 概述

    CloudTable提供基于HBase全托管的NoSQL服务,提供毫秒级随机读写能力,适用于海量(半)结构化、时空、时序数据存储,可被广泛应用于物联网、车联网、金融、智慧城市、气象等行业。 CloudTable提供基于Doris全托管的实时数仓服务,仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果,不仅

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  • 创建并运行数据湖元数据同步任务

    。 选择元数据管理,单击创建数据湖元数据同步任务按钮,右侧弹出创建任务-数据湖元数据同步窗口。 图1 创建数据湖元数据同步任务 根据表1,配置数据湖元数据同步任务参数。 表1 元数据同步任务参数配置说明 参数 配置说明 任务名称 默认创建名称为“数据湖元数据同步任务-4位随机数(字母和数字)”,也可以自定义名称。

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  • 新加坡金融行业的最佳实践

    新加坡金融行业的最佳实践 应用场景 新加坡金融管理局针对云计算的监管预期,制定了MAS准则,用于规范金融机构的实践,关于该指南的更多信息,请参见Technology Risk Management Guidelines。 默认规则 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示: 表1

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  • 方案概述

    用当前登录用户的权限进行部署。 第一次使用数据湖数据湖 DLI时需要登录DLI控制台,如果使用IAM子账户部署该解决方案,请参考部署指南确保该账号已经有DLI的相关授权,第一次使用DLI时候也需要用子账号登录一次控制台。具体请参考数据湖探索 DLI帮助文档。

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  • CloudTable集群能够提供什么服务?

    CloudTable提供基于HBase全托管的NoSQL服务,提供毫秒级随机读写能力,适用于海量(半)结构化、时空、时序数据存储,可被广泛应用于物联网、车联网、金融、智慧城市、气象等行业。 CloudTable提供基于Doris全托管的实时数仓服务,仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果,不仅

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  • 数据库、数据仓库、数据湖与华为智能数据湖方案是什么,有哪些区别和联系?

    数据库、数据仓库、数据湖与华为智能数据湖方案是什么,有哪些区别和联系? 如今随着互联网以及物联网等技术的不断发展,越来越多的数据被生产出来,数据管理工具也得到了飞速的发展,大数据相关概念如雨后春笋一般应运而生,如从数据库、数据仓库、数据湖、湖仓一体等。这些概念分别指的是什么,又有

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  • 湖仓构建 LakeFormation

    成长地图 | 华为云 湖仓构建 LakeFormation 湖仓构建 LakeFormation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,支持对接多种计算引擎及大数据云服务。 产品介绍 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转LakeFormation

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  • 新建DataArts Studio与MRS Hive数据湖的连接

    新建DataArts Studio与MRS Hive数据湖的连接 本章节以新建MRS Hive连接为例,介绍如何建立DataArts Studio与数据湖底座之间的数据连接。 前提条件 在创建数据连接前,请确保您已创建所要连接的数据湖(如DataArts Studio所支持的数据库、云服务等)。

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  • 创建并运行数据湖元数据同步任务

    目。 在元数据采集区域,单击“创建任务 > 数据湖元数据同步”按钮,右侧弹出创建任务-数据湖元数据同步窗口。 根据表1,配置数据湖元数据同步任务参数。 表1 元数据同步任务参数配置说明 参数 配置说明 任务名称 默认创建名称为“数据湖元数据同步任务-4位随机数(字母和数字)”,也可以自定义名称。

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