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    大数据分析过程 更多内容
  • 存储过程

    存储过程 存储过程 数据类型 数据类型转换 数组、集合和record 声明语法 基本语句 动态语句 控制语句 事务语句 其他语句 游标 高级包 Retry管理 PACKAGE 调试

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  • 执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle service失败

    执行大数据量的shuffle过程时Executor注册shuffle service失败 问题 执行超过50T数据的shuffle过程时,出现部分Executor注册shuffle service超时然后丢失从而导致任务失败的问题。错误日志如下所示: 2016-10-19 01:33:34

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  • 对接大数据组件

    对接大数据组件 支持的大数据组件简介 Hadoop对接OBS Hive对接OBS Spark对接OBS Presto对接OBS Flume对接OBS DataX对接OBS Druid对接OBS Flink对接OBS Logstash对接OBS 父主题: 大数据场景下使用OBS实现存算分离

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  • 大数据参考架构

    大数据参考架构 下图是典型的大数据架构,从数据集成、存储、计算、调度、查询和应用,构成了一个完整的数据流。 图1 大数据参考架构 大数据架构通常包括以下几个核心组件和流程,企业可以根据实际需要选择云服务或自建大数据组件: 业务数据源: 业务数据源是大数据平台的数据输入来源,可以是

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  • 大数据数据迁移

    大数据数据迁移 使用须知 准备工作 创建源端连接 创建目的端连接 迁移实施 查看并导出执行结果 自定义参数说明 父主题: 旧版

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  • 大数据校验概述

    大数据校验概述 迁移中心 MgC为多种大数据计算/存储引擎,如Hive、Hbase、Doris和MaxCompute等,提供了一致性校验方法。通过一致性校验,您可以更加放心地进行大数据迁移操作,确保数据的准确性和可靠性,从而避免了数据丢失或不一致的风险。 校验方式说明 全量校验:

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  • 大数据校验概述

    大数据校验概述 迁移中心 MgC为多种大数据计算/存储引擎,如Hive、Hbase、Doris和MaxCompute等,提供了一致性校验方法。通过一致性校验,您可以更加放心地进行大数据迁移操作,确保数据的准确性和可靠性,从而避免了数据丢失或不一致的风险。 校验方式说明 全量校验:

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  • 大数据数据迁移

    大数据数据迁移 数据迁移失败,提示超过 DLI 网管流控上限 部分表迁移失败,报错:CRC Check failed 部分表迁移失败,报错:no more field nodes for for field %s and vector %s

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  • 什么是数据治理中心DataArts Studio

    作为 数据治理 的一个核心模块,承担数据治理过程中的数据加工并业务化的功能,提供智能数据规划、自定义主题数据模型、统一数据标准、可视化数据建模、标注数据标签等功能,有利于改善数据质量,有效支撑经营决策。 数据开发 大数据开发环境,降低用户使用大数据的门槛,帮助用户快速构建大数据处理中心。支持数据建模

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  • 典型应用

    超强写入:相比于其他NoSQL服务,拥有超强写入性能。 大数据分析:结合Spark等工具,可以用于实时推荐等大数据场景。 金融行业 云数据库 GeminiDB结合Spark等大数据分析工具,可应用于金融行业的风控体系,构建反欺诈系统。 优势: 大数据分析:结合Spark等工具,可以进行实时的反欺诈检测。

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  • 查询数据分析状态

    查询数据分析状态 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务状态。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/status/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId

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  • 查询数据分析状态

    查询数据分析状态 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务状态。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/status/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId

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  • 提交数据分析请求

    提交数据分析请求 功能介绍 管理员在数据集详情页面数据分析分页,提交数据分析请求。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://console.ulanqab

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  • 数据分析仪

    据分析仪 数据分析仪提供简单快捷的数据提取与操作方式,对数据进行智能化加工,同时预置多种常用的图表类型,用户可根据数据的类型和实际需求自主选择,便于直观的获取相关数据。数据分析仪不仅支持数值的表格和图表分析,还支持对图数据库的资产进行可视化图谱分析。 使用场景 自助数据分析,查看并导出分析结果。

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  • 实时OLAP数据分析

    实时OLAP数据分析 实时OLAP场景介绍 离线数据加载:通过 CDM 将Hive外表数据迁移到Doris 离线数据加载:通过Doris Catalog读取Hive外表数据并写入Doris 离线数据加载:通过Doris Catalog读取RDS-MySQL数据并写入Doris 离线数

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  • 网站数据分析场景

    网站数据分析场景 使用Superset从MySQL中获取数据进行分析 父主题: 搭建应用

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  • 授权大数据资产

    授权大数据资产 对大数据资产进行敏感数据识别或数据脱敏则需要对实例下的数据库进行授权,该章节介绍如何对数据库进行授权操作。 前提条件 已开通DLI、 CSS 服务,且DLI、 CS S中已有资产,且对应子网下含有可用的IP配额。 授权大数据 这里以Elasticsearch大数据类型为例

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  • 应用场景

    Studio 图3 运营商大数据分析 地理大数据分析 地理大数据分析 地理大数据具有大数据的相关特征,数据体量巨大,例如,全球卫星遥感影像数据量达到PB级。数据种类多,有结构化的遥感影像栅格数据、矢量数据,非结构化的空间位置数据、三维建模数据;在大体量的地理大数据中,通过高效的挖掘工

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  • 应用场景

    新能源车的数据分析场景 当前新能源车都已联网,并且高频持续产生数据到云端,如何对这些数据进行高效的管理和分析是车企面临的一个重要课题。通过使用IoT数据分析服务,可以帮助企业快速搭建新能源车大数据分析平台。 优势 IoT数据分析服务作为整合了数据集成,数据清洗,数据存储,数据分析的一站

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  • 应用场景

    份,提升数据可靠性。 大数据融合分析 随着信息技术的发展和进步,数据资源已经成为企业的核心资源。整合数据资源,构建大数据平台,发现数据价值,成为企业经营的新趋势和迫切诉求。而如何从海量数据中快速挖掘“价值”,成为助力用户实现预测性分析的关键要素。 图2 大数据融合分析 优势 统一分析入口

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  • 自助分析平台

    neReport的无码理念,可以轻松地构建出灵活的数据分析,网络直报等应用系统,大大缩短项目周期,减少实施成本。FineReport支持普通报表、聚合报表、决策报表三种模式。 图1 报表类型 FineBI,新一代自助大数据分析的BI工具,旨在帮助企业的业务部门用户充分了解和利用数

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